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English(EN) Advancements in Cloud-Native Systems: A Systematic Mapping Study of Reliability and Scalability across Cloud-Native, Edge-Native and AI-Enabled Systems

AI 赋能系统：新研究发现可靠性与可扩展性差距

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项系统映射研究分析了云原生系统的可靠性与可扩展性，特别是那些包含 AI 工作负载的系统。研究发现，虽然在故障预防和自动扩展等某些 AI 赋能系统的方面存在生产部署，但在边缘原生系统和可靠的 AI 代理操作方面，生产证据仍存在显著差距。该研究发现，边缘可靠性和物理 AI 严重依赖模拟和测试平台，而代理框架在实证研究中普遍被证明是脆弱的。 AI

影响 强调了边缘原生系统和 AI 代理可靠性方面生产证据的关键差距，为未来的研究和开发提供了指导。

排序理由 该条目是一项发表在 arXiv 上的系统映射研究，详细介绍了关于云原生和 AI 赋能系统的研究结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.MA (Multiagent) TIER_1 English(EN) · Shrinivass Arunachalam Balasubramanian ·

    云原生系统进展：云原生、边缘原生和AI赋能系统可靠性与可扩展性系统性映射研究

    Cloud-native systems now extend to the network edge and host artificial-intelligence (AI) workloads, including AI agents, but evidence on their reliability and scalability is scattered and uneven. We report a PRISMA 2020 systematic mapping study with an evidence-graded synthesis.…

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