論文の概要: Deft Scheduling of Dynamic Cloud Workflows with Varying Deadlines via Mixture-of-Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01162v2
• Date: Tue, 02 Jun 2026 02:34:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 10:57:21.687917
• Title: Deft Scheduling of Dynamic Cloud Workflows with Varying Deadlines via Mixture-of-Experts
• Title（参考訳）: Mixture-of-Expertsによるデッドライン変更による動的クラウドワークフローのスケジューリング
• Abstract要約: DEFTは、動的クラウドワークフロースケジューリングのためのMixture-of-Expertsアーキテクチャを導入し、検証する最初の企業である。 最も適切な専門家を通じて意思決定を適応的にルーティングすることで、DEFTは幅広い期限要件を満たすことができる。 動的クラウドワークフローベンチマークの実験は、DEFTが実行コストと期限違反を大幅に削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.38122626367273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Workflow scheduling in cloud computing demands the intelligent allocation of dynamically arriving, graph-structured workflows with varying deadlines onto ever-changing virtual machine resources. However, existing deep reinforcement learning (DRL) schedulers remain limited by rigid, single-path inference architectures that struggle to handle diverse scheduling scenarios. We introduce $\textbf{DEFT}$ ($\textbf{D}$eadline-p$\textbf{E}$rceptive Mixture-o$\textbf{F}$-Exper$\textbf{t}$s), an innovative DRL policy architecture that leverages a specialized mixture of experts, each trained to manage different levels of deadline tightness. To our knowledge, DEFT is the first to introduce and validate a Mixture-of-Experts architecture for dynamic cloud workflow scheduling. By adaptively routing decisions through the most appropriate experts, DEFT is capable of meeting a broad spectrum of deadline requirements that no single expert can achieve. Central to DEFT is a $\textbf{graph-adaptive}$ gating mechanism that encodes workflow DAGs, task states, and VM conditions, using cross-attention to guide expert activation in a fine-grained, deadline-sensitive manner. Experiments on dynamic cloud workflow benchmarks demonstrate that DEFT significantly reduces execution cost and deadline violations, outperforming multiple state-of-the-art DRL baselines.
• Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングにおけるワークフロースケジューリングは、動的に到着するグラフ構造化ワークフローのインテリジェントなアロケーションを要求します。 しかし、既存の深層強化学習(DRL)スケジューラは、多様なスケジューリングシナリオを扱うのに苦労する厳密な単一パス推論アーキテクチャによって制限されている。 我々は、専門家の特別な混合を利用する革新的なDRLポリシーアーキテクチャである$\textbf{DEFT}$$$\textbf{D}$eadline-p$\textbf{E}$rceptive Mixture-o$\textbf{F}$-Exper$\textbf{t}$sを紹介する。 我々の知る限り、DEFTは、動的クラウドワークフロースケジューリングのためのMixture-of-Expertsアーキテクチャを導入し、検証した最初の企業です。 最も適切な専門家を通じて意思決定を適応的にルーティングすることで、DECTは、どの専門家も達成できない幅広い期限要件を満たすことができる。 Central to DEFTはワークフローDAG、タスク状態、VM条件をエンコードする$\textbf{graph-adaptive}$ゲーティングメカニズムで、クロスアテンションを使用して専門家のアクティベーションをきめ細かな、期限に敏感な方法でガイドする。 動的クラウドワークフローベンチマークの実験では、DEFTが実行コストと期限違反を大幅に削減し、最先端のDRLベースラインを複数上回ることが示されている。

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