論文の概要: Autonomous Resource Management in Microservice Systems via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12879v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 07:58:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.396993
• Title: Autonomous Resource Management in Microservice Systems via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるマイクロサービスシステムの自律的資源管理
• Authors: Yujun Zou, Nia Qi, Yingnan Deng, Zhihao Xue, Ming Gong, Wuyang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,マイクロサービスリソーススケジューリングと最適化のための強化学習に基づく手法を提案する。 マイクロサービスシステムでは、サービスの数と負荷の増加に伴って、リソースの効率的なスケジューリングと割り当てが重要な研究課題になります。 多次元資源条件下では、提案手法は複数の目的を考慮し、最適化された資源スケジューリングを実現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.956459415328775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a reinforcement learning-based method for microservice resource scheduling and optimization, aiming to address issues such as uneven resource allocation, high latency, and insufficient throughput in traditional microservice architectures. In microservice systems, as the number of services and the load increase, efficiently scheduling and allocating resources such as computing power, memory, and storage becomes a critical research challenge. To address this, the paper employs an intelligent scheduling algorithm based on reinforcement learning. Through the interaction between the agent and the environment, the resource allocation strategy is continuously optimized. In the experiments, the paper considers different resource conditions and load scenarios, evaluating the proposed method across multiple dimensions, including response time, throughput, resource utilization, and cost efficiency. The experimental results show that the reinforcement learning-based scheduling method significantly improves system response speed and throughput under low load and high concurrency conditions, while also optimizing resource utilization and reducing energy consumption. Under multi-dimensional resource conditions, the proposed method can consider multiple objectives and achieve optimized resource scheduling. Compared to traditional static resource allocation methods, the reinforcement learning model demonstrates stronger adaptability and optimization capability. It can adjust resource allocation strategies in real time, thereby maintaining good system performance in dynamically changing load and resource environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、従来のマイクロサービスアーキテクチャにおいて、リソース割り当ての不均一、高レイテンシ、スループット不足といった問題に対処することを目的とした、マイクロサービスリソースのスケジューリングと最適化のための強化学習に基づく手法を提案する。 マイクロサービスシステムでは、サービス数と負荷の増加に伴って、コンピューティングパワーやメモリ、ストレージといったリソースの効率的なスケジューリングと割り当てが重要な研究課題となっている。 そこで本研究では,強化学習に基づくインテリジェントなスケジューリングアルゴリズムを用いる。 エージェントと環境とのインタラクションを通じて、リソース割り当て戦略は継続的に最適化される。 実験では, 異なる資源条件と負荷シナリオを考察し, 応答時間, スループット, 資源利用量, コスト効率など, 複数次元にわたる提案手法の評価を行った。 実験の結果, 強化学習に基づくスケジューリング手法は, 低負荷および高並行性条件下でのシステム応答速度とスループットを著しく向上するとともに, 資源利用の最適化とエネルギー消費の削減を図っている。 多次元資源条件下では、提案手法は複数の目的を考慮し、最適化された資源スケジューリングを実現することができる。 従来の静的リソース割り当て手法と比較して、強化学習モデルはより強力な適応性と最適化能力を示す。 リソース割り当て戦略をリアルタイムで調整することで、動的に変化する負荷およびリソース環境において、優れたシステム性能を維持することができる。

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