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数据库中资源分配的可扩展机器学习策略

2025-08-20 11:44:36
曼哈里（Manhary），穆罕默德（Mohamed）和法鲁克（Farouk）撰写了一种新的方法，该论文“用于数据库中资源分配的可扩展机器学习策略”提出了一种新颖的方法，以使用长期短期内存（LSTM）网络，多代理增强力量学习（MARL）和分布式培训方法的组合在云计算环境中优化资源分配。以下是这项研究的关键组成部分和贡献的概述：＃＃＃概述该论文旨在开发一个名为LSTM-MARL-APEX的可扩展机器学习框架，用于在云计算系统中有效的资源分配。主要目标包括提高系统性能，降低运营成本以及通过合并碳感知机制来确保可持续实践。###密钥组件1。**工作量预测**： - 使用双向长期记忆（BI-LSTM）网络根据历史数据来预测未来的工作负载。 - 这种预测能力有助于主动分配资源以满足需求而不过度提供需求，从而减少浪费和成本。2。**多代理增强学习（MARL）**： - 采用MARL技术，其中多个代理协作以做出资源分配决策。 - 每个代理在云环境中代表不同的组件或服务，并通过与环境的反复试验进行学习。 - 反事实多代理政策梯度（COMA）的使用确保代理人学习合作策略，从而优化全球性能。3。**分布式培训**： - 使用类似Impala（重要性加权演员学习者体系结构）的参与者学习架构进行分布式培训。 - 这允许在多个节点或服务器上进行有效且并行的学习。 - 该框架包括一个中央学习者，该中心学习者汇总了来自各种演员的经验，从而使增强学习算法的融合更快。4。**碳感知机制**： - 纳入碳感知政策，以确保通过优先级节能运营来确保可持续资源分配。 - 这种机制有助于减少与云计算服务相关的整体碳足迹。###方法论1。**数据收集和预处理**： - 从Google群集跟踪，Azure公共数据集和Bitbrains Cloud Workload Traces中利用现实世界数据集来培训和验证目的。 - 预处理数据以归一化输入并处理缺失值或异常。2。**模型开发**： - 开发使用时间序列分析技术的BI-LSTM模型进行工作负载预测。 - 设计具有昏迷算法的Marl代理商，以确保代理之间的协作行为。 - 整合分布式培训机制以有效地扩展学习过程。3。**评估和分析**： - 在各种情况下评估LSTM-MARL-APEX框架的性能，包括负载变化，容错和动态工作负载条件。 - 衡量关键指标，例如响应时间，资源利用率，成本效率和减少碳足迹。 - 进行全面的统计分析以验证所提出方法的有效性和可扩展性。###贡献1。**可伸缩性**： - 该框架通过有效处理大规模数据集和分布式培训方案来证明高可扩展性。 - 这确保系统可以适应不同的工作量并适应云环境中的增长。2。**效率**： - 通过准确预测未来的工作量，系统可以最大程度地减少资源浪费并提高整体效率。 - MARL代理会动态优化资源分配，从而可以提高性能和成本节省。3。**可持续性**： - 包含碳感知机制可确保以环境友好的方式进行云操作。 - 这解决了人们对IT基础设施的环境影响的日益关注。＃＃＃结论LSTM-MARL-APEX框架代表了云计算环境的资源分配策略的重大进步。它整合工作负载预测，多代理协作，分布式培训和碳感知政策的能力使其非常适合需要高性能，成本效率和可持续性的现代云系统。这项研究不仅有助于机器学习和强化学习的领域，而且对希望在解决环境问题的同时优化其运营的云服务提供商具有实际影响。

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