基于深度确定性策略梯度的动态优先级与自适应调度用于部署微服务化VNF
网络与互联网体系结构
2023-03-27 v1
摘要
网络功能虚拟化(NFV)-资源分配(RA)问题是NP-Hard的。传统部署方法暴露出研究者此前未认识的饥饿问题。此处饥饿基本上指低优先级服务因'超时'导致等待时间变长并最终被拒绝。本工作的贡献有三: a) 阐释现有方法中饥饿问题的存在及其缺陷; b) 引入'自适应调度'(AdSch),这是一种采用三因素方法(优先级、阈值等待时间、可靠性)的'智能调度'方案,证明比仅基于优先级的传统方法更合理; c) 提出一种面向未知服务的'动态优先级'(DyPr)分配方法,以及宏微观层级优先级的重要性。我们给出了一种零接触方案:使用深度确定性策略梯度(DDPG)进行自适应调度,以及在线岭回归(RR)模型进行动态优先级。DDPG成功识别出'受益且饥饿'的服务,高效部署的低优先级服务数量为其他方法的二倍,缓解了饥饿问题。我们的在线RR模型在少于100次转移内学习到模式,且预测模型准确率超过80%。
引用
@article{arxiv.2303.13523,
title = {Dynamic Prioritization and Adaptive Scheduling using Deep Deterministic Policy Gradient for Deploying Microservice-based VNFs},
author = {Swarna B. Chetty and Hamed Ahmadi and Avishek Nag},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13523},
year = {2023}
}