摘要：本文提出了一种面向云计算资源分配与优化的新型深度强化学习（DRL）框架。该方案采用多智能体DRL架构，可应对大规模云环境下复杂的决策流程。研究基于马尔可夫决策过程构建问题模型，设计涵盖资源使用情况、工作负载特征与能耗的状态空间，核心决策场景包括虚拟机（VM）部

本文提出了一种面向云计算资源分配与优化的新型深度强化学习（DRL）框架。该方案采用多智能体DRL架构，可应对大规模云环境下复杂的决策流程。研究基于马尔可夫决策过程构建问题模型，设计涵盖资源使用情况、工作负载特征与能耗的状态空间，核心决策场景包括虚拟机（VM）部署、迁移及物理机（PM）电源状态控制。通过精心设计的奖励机制，实现能耗、效率与资源利用率目标的平衡；同时改进近邻策略优化（PPO）算法，以适配异构决策场景，并融入优先经验回放、课程学习等先进训练技术。

基于真实场景数据的仿真结果显示，该方法性能显著优于传统方法与单智能体DRL方法：在将服务等级协议（SLA）违规率控制在2.5%的同时，实现了25%的能耗降低。此外，该框架具备良好的工作负载适应性，可稳定扩展至大规模数据集环境。进一步的全局研究验证了方案有效性——相较于现有商用管理系统，其在能耗与效率提升方面表现突出。

1 引言

1.1 云数据中心与能耗背景

如今，云计算已成为满足海量用户计算需求、提供各类服务的核心方式。随着云原生应用与服务的快速发展，大规模数据中心逐渐成为云计算的“基础设施”——这类数据中心通常包含数千台互联服务器、存储系统及网络设备，整体能耗极高。目前，数据中心的能耗问题已成为影响环境可持续性与运营成本的关键因素。

最新研究显示，数据中心能耗约占全球总能耗的1%，而据预测，到2030年这一比例可能攀升至3%~13%。持续增长的能耗不仅会加剧碳排放，还可能对电网稳定性与资源调度造成压力。随着云服务需求进一步扩大，如何优化数据中心能耗已成为行业亟待解决的问题。

从能耗构成来看，数据中心的能源消耗来自多类设备：服务器、空调系统、配电房及网络设备。其中，服务器是能耗主力，通常占总能耗的60%~70%。而云环境中工作负载的“多样性需求+不稳定流量特征”，更让能耗管理难度倍增。

1.2 资源分配与能量优化的挑战

云数据中心的高效资源分配与能量优化面临多重挑战：一方面，云工作负载类型差异极大（从高负载计算任务到数据密集型应用），需要针对性的调度与分配策略；另一方面，传统资源管理方法难以适配云环境的动态性与不可预测性，常导致资源利用率低下、系统鲁棒性不足。

核心矛盾之一是“能耗与性能的权衡”：过度追求节能可能导致性能下降、违反SLA，进而影响用户服务质量（QoS）；反之，为应对峰值需求而过度分配资源，又会在非峰值时段造成大量能源浪费。

另一大挑战是大规模系统的决策复杂性。资源分配需同时考虑服务器利用率、网络连通性、散热状态、可再生能源接入等多因素，而“高维度决策空间+实时响应需求”，让传统优化算法难以实现最优解。

1.3 深度强化学习的优势

深度强化学习（DRL）为解决动态环境下的复杂决策问题提供了新思路。它融合深度神经网络的感知能力与强化学习的决策能力，让智能体通过与环境交互自主学习最优策略，在云管理场景中展现出比传统优化方法更显著的优势。

DRL的核心优势在于“自适应性”：无需预设规则，可通过经验学习适应环境变化，尤其适合云环境中“低规律性、高动态性”的工作负载。通过将资源分配问题转化为马尔可夫决策过程（MDP），DRL智能体能够学习长期最优决策，平衡能耗、性能等多目标。

近年来，DRL在视频处理、梯度优化等领域的突破，使其可训练大规模神经网络捕捉“状态-动作”间的复杂关联。这种对高维度状态与动作空间的处理能力，恰好匹配云数据中心管理的复杂性需求。

1.4 研究目标与贡献

本研究旨在开发一套基于DRL的云数据中心资源分配与能量优化框架，核心目标是**降低能耗的同时，保障高性能与高资源利用率**。具体需解决三大问题：DRL模型如何适配云环境的状态与决策场景、如何设计平衡多目标的奖励机制、如何优化训练方法以应对动态性能需求。

研究的核心贡献包括：

1. 提出整合“任务预测、资源分配、能量管理”的多智能体DRL框架，实现协同决策；

2. 设计分层学习方法，将全局优化问题拆解为可管理的子问题，提升大规模场景下的训练与决策效率；

3. 构建融入“知识迁移”的新型奖励机制，加速模型收敛并提升泛化能力；

4. 实验验证：在能耗、资源利用率、SLA合规性上均实现性能突破，为大规模云数据中心管理提供实用方案。

2 相关工作

2.1 云计算中的传统资源分配方法

云环境资源分配的传统方法主要分为三类：启发式方法、数学优化方法与基于规则的方法，核心目标是在满足业务约束的同时降低运营成本。

- 启发式方法（如装箱算法、遗传算法）：计算复杂度适中，可快速给出近似最优解，是云资源分配的常用方案，但无法保证全局最优；

- 数学优化方法（如线性规划、组合优化）：能处理多目标、多约束问题，理论上可获得最优解，但扩展性差——面对数千台服务器的大规模场景时，计算效率骤降，难以满足实时决策需求；

- 基于规则/阈值的方法：依赖预设规则（如“CPU利用率超过80%则扩容”），易于理解与部署，但灵活性不足，无法适配云环境的动态变化。

2.2 数据中心的能量优化技术

针对数据中心能耗问题，行业已提出多种优化技术，覆盖设备、调度、散热等多个环节：

- 动态电压频率调节（DVFS）：根据工作负载动态调整CPU电压与频率，在性能损失最小的前提下降低服务器能耗，是当前应用最广泛的技术之一；

- 服务器整合与VM迁移：将分散的工作负载集中到少量物理机上，闲置设备关机或休眠，减少整体能耗，但需平衡迁移开销与节能收益；

- 热感知调度：调度时考虑服务器进风温度、热量循环等因素，优化机房散热分布，降低空调系统能耗（空调能耗通常占数据中心总能耗的20%~30%）；

- 可再生能源接入：结合太阳能、风能等清洁能源与储能设备，减少对电网的依赖，提升能源利用效率。

2.3 强化学习（RL）在云计算中的应用

RL因“动态决策”能力，已被广泛用于云管理的多个场景：

- 基础RL算法：Q学习、SARSA算法用于学习VM部署策略，在满足性能需求的同时降低能耗；深度Q网络（DQN）则通过深度神经网络处理高维度状态空间，解决大规模资源分配问题；

- 进阶RL方法：演员-评论员（Actor-Critic）方法、策略梯度算法可处理连续动作空间与长期决策问题，能更好适配云环境的动态工作负载；多智能体RL则通过分布式决策，应对多数据中心或多集群的协同管理需求。

2.4 现有研究的局限与本研究的动机

尽管RL在云管理中已取得进展，但仍存在三大核心局限：

1. 场景单一：多数研究仅关注特定问题（如VM部署、任务调度），未形成“任务预测-资源分配-能量管理”的一体化方案；

2. 扩展性不足：面对数千台服务器的大规模场景，RL模型的状态/动作空间维度爆炸，决策效率与收敛速度难以满足需求；

3. 奖励机制不完善：现有研究多采用简单奖励函数（如“仅考虑能耗”），无法准确反映“能耗-性能-资源利用率”的多目标权衡。

正是这些局限，推动本研究开发一套更全面、更具扩展性的DRL框架，以解决云数据中心资源与能量优化的核心痛点。

3 系统模型与问题构建

3.1 云数据中心架构

本研究中的云数据中心为大规模分布式系统，包含M台异构物理机（PM），记为PM = {pm₁, pm₂, ..., pm_M}。不同类型PM的资源配置如下表所示：

| 物理机类型 | CPU核心数 | 内存（GB） | 存储（TB） |

|||||

| 类型1 | 32 | 256 | 10 |

| 类型2 | 64 | 512 | 20 |

| 类型3 | 128 | 1024 | 40 |

网络拓扑采用“核心交换机-汇聚交换机-机架顶（ToR）交换机”三层架构：核心交换机连接多个汇聚交换机，每个汇聚交换机接入若干ToR交换机，ToR交换机直接连接机架内的服务器。网络带宽与延迟是影响分布式应用性能与数据中心能耗的关键因素（如核心层到汇聚层延迟约5ms）。

3.2 工作负载与资源模型

云数据中心的工作负载以N台虚拟机（VM）表示，记为VM = {vm₁, vm₂, ..., vm_N}。不同类型VM的资源需求如下表：

| 虚拟机类型 | CPU核心数 | 内存（GB） | 存储（GB） |

| 小型（Small） | 2 | 4 | 50 |

| 中型（Medium） | 4 | 8 | 100 |

| 大型（Large） | 8 | 16 | 200 |

| 超大型（XLarge） | 16 | 32 | 400 |

工作负载具有“时变特性”：VM资源利用率服从正态分布N(μ, σ²)（μ为均值，σ²为方差），VM到达率服从泊松分布（速率为λ）。为量化工作负载强度，定义t时刻总资源需求函数：

W(t) = Σᵢⱼ [r_ij(t) × u_ij(t)]

其中，r_ij(t)为t时刻PM i分配给VM j的资源量，u_ij(t)为对应资源的利用率。

实际场景中，工作负载呈现“日间波动”特征——白天（9:00-21:00）资源需求峰值，夜间需求低谷，且活跃VM数量与资源利用率呈正相关。

3.3 能耗模型

数据中心总能耗为服务器、网络设备、散热系统能耗之和，核心是服务器能耗。物理机pm_i的功耗公式为：

P(pm_i) = P_idle + (Pmax - P_idle) × u

其中，P_idle为空闲功耗，Pmax为满负载功耗，u为当前CPU利用率。不同类型服务器的Pmax参数如下：

| 服务器类型 | 最大功耗（Pmax，W） |

|||

| 类型1 | 300 |

| 类型2 | 450 |

| 类型3 | 600 |

散热系统能耗采用“能源使用效率（PUE）”衡量，定义为“数据中心总能耗/IT设备能耗”，本研究中PUE取值1.5（行业平均水平）。数据中心在时间T内的总能耗公式为：

E = ∫₀^T [Σᵢ P(pm_i) + P_network + P_cooling] dt

其中，P_network为网络设备功耗，P_cooling为散热系统功耗。

3.4 基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题构建

将云数据中心的“动态资源分配与能量优化”问题转化为MDP问题，定义MDP四元组（S, A, P, R）：

1. 状态空间S

高维度向量，包含系统核心状态信息：

S = [U₁, U₂, ..., U_M, V₁, V₂, ..., V_N, W]

其中，U_i为PM i的资源利用率向量（CPU、内存、存储），V_j为VM j的部署向量（部署在哪个PM），W为当前工作负载特征（到达率、资源需求）。

2. 动作空间A

包含三类核心决策：

A = {部署VM（place(vm, pm)）、迁移VM（migrate(vm, pm_src, pm_dst)）、调整PM电源（power_on(pm)/power_off(pm)）}

3. 状态转移概率P

P(s'|s, a)表示在状态s执行动作a后，转移到状态s'的概率，由云环境动态特性（如工作负载变化、资源分配效果）决定。

4. 奖励函数R

设计多目标平衡的奖励函数，公式为：

R(s, a) = -w₁×E(s,a) -w₂×SLA(s,a) + w₃×U(s,a)

其中，E(s,a)为能耗，SLA(s,a)为SLA违规率，U(s,a)为资源利用率，w₁（0.4）、w₂（0.3）、w₃（0.2）为权重系数（通过敏感性分析确定）。

研究目标是找到最优策略π*，最大化长期累积折扣奖励：

π* = argmax_π E[Σᵗ γᵗ R(sᵗ, aᵗ)]

其中，γ∈[0,1]为折扣因子，平衡短期与长期收益。

4 深度强化学习方法

4.1 DRL框架 overview

本研究提出的DRL框架包含三大核心组件，形成“环境感知-策略学习-动作执行”的闭环：

1. 状态预处理器：将原始系统状态（如PM利用率、VM部署）转化为神经网络可处理的特征向量，降低维度并突出关键信息；

2. 策略逼近神经网络：通过深度神经网络学习“状态-动作”映射关系，输出动作概率分布；

3. 动作执行器：将神经网络输出的抽象动作（如“部署VM到PM 1”）转化为实际资源分配操作，作用于云环境。

框架的核心是“智能体-环境交互”：智能体从环境中获取状态，输出动作，环境反馈奖励与新状态，智能体基于奖励更新策略，反复迭代直至收敛。

4.2 状态空间与动作空间设计

状态空间（S）

包含6类核心特征，维度与含义如下：

| 特征组件 | 描述 | 维度 |

||||

| U_CPU | 所有PM的CPU利用率 | M×1 |

| U_MEM | 所有PM的内存利用率 | M×1 |

| U_STOR | 所有PM的存储利用率 | M×1 |

| V_PLACE | VM部署矩阵（0/1） | M×N |

| W_CHAR | 工作负载特征（到达率、需求） | K×1 |

| E_CURR | 当前能耗 | 1×1 |

动作空间（A）

包含三类决策，覆盖资源分配全流程：

- VM_PLACE：新VM的部署决策（分配到哪台PM）；

- VM_MIGRATE：现有VM的迁移决策（从源PM迁移到目标PM）；

- PM_POWER：PM电源状态调整（开机/关机）。

4.3 奖励函数优化

为平衡“节能、性能、资源利用率、迁移开销”四大目标，优化奖励函数为：

R(t) = -w₁×E_norm(t) -w₂×SLA_viol(t) + w₃×U_avg(t) -w₄×M_cost(t)

其中：

- E_norm(t)：归一化能耗（消除规模差异）；

- SLA_viol(t)：SLA违规率（资源未满足需求的时间占比）；

- U_avg(t)：平均资源利用率（CPU、内存、存储的均值）；

- M_cost(t)：VM迁移开销（迁移时间×资源消耗）；

- 权重系数：w₁=0.4，w₂=0.3，w₃=0.2，w₄=0.1（通过实验验证，可平衡多目标）。

4.4 DRL算法选择与适配

选择近邻策略优化（PPO）算法作为核心，原因是其稳定性强、样本效率高，且支持连续动作空间。针对云场景，对PPO做两点适配：

1. 多头部动作分布：因动作空间包含“部署（离散）、迁移（连续）、电源控制（离散）”异构动作，设计多输出头神经网络，分别处理不同类型动作；

2. 裁剪代理目标函数：避免策略更新幅度过大导致训练震荡，公式为：

L_CLIP(θ) = Êₜ [min(r_t(θ)×Â_t, clip(r_t(θ), 1-ε, 1+ε)×Â_t)]

其中，r_t(θ)为新旧策略概率比，Â_t为优势函数估计，ε=0.2（裁剪参数）。

PPO超参数设置如下：

| 超参数 | 取值 |

||---------|

| 学习率 | 0.0003 |

| 批次大小 | 64 |

| 训练轮次（Epochs） | 10 |

| 裁剪参数（ε） | 0.2 |

| 价值函数系数 | 0.5 |

| 熵系数 | 0.01 |

4.5 训练过程与优化技术

训练流程为“智能体与环境交互→收集经验→更新网络”的迭代过程，融入四项优化技术加速收敛：

1. 优先经验回放：根据时序差分（TD）误差优先级采样经验，重点学习“关键转移（如SLA违规时的动作）”；

2. 课程学习：从“小规模、稳定工作负载”开始训练，逐步增加环境复杂度（如扩大PM数量、加入突发负载），避免初始训练震荡；

3. 多智能体并行训练：多智能体在不同子场景并行学习，共享经验池，训练效率提升30%；

4. 目标网络：单独设置目标网络用于价值估计，隔固定步数更新，避免训练过程中价值函数波动。

训练环境基于PyTorch实现，采用Stable Baselines3库的PPO模块，依托GPU集群加速（单轮训练时间约24小时）。

5 性能评估与结果

5.1 实验设置与数据集

- 仿真环境：基于CloudSim工具包扩展，包含10个数据中心、共1000台异构PM；

- 数据集：采用Google集群数据轨迹（真实场景数据），覆盖30天，采样间隔5分钟，提取VM资源需求与到达模式；

- 工作负载场景：设置三类场景验证适应性：

1. 稳定负载：资源需求波动±5%；

2. 日间负载：白天（9:00-21:00）需求峰值，夜间低谷；

3. 突发负载：随机出现2-3倍资源需求峰值（如电商大促场景）；

- 能耗参数：基于SPECpower基准，服务器功耗100W（空闲）-300W（满负载）。

5.2 对比算法与评估指标

对比算法（覆盖不同技术路线）

1. FFD（首次适应递减算法）：经典装箱启发式方法；

2. MBFD（改进型最佳适应递减算法）：能耗感知的VM部署算法；

3. ACO（蚁群优化算法）：元启发式优化方法；

4. 单智能体DQN：传统DRL方法。

评估指标

1. 能耗（EC）：单位时间内总能耗（kWh）；

2. SLA违规率（SLAVR）：资源需求未满足的时间占比；

3. 资源利用率（RU）：CPU、内存、存储的平均利用率；

4. VM迁移次数（NVM）：反映动态调整的开销。

5.3 核心结果：能耗与资源利用率

实验结果显示，本研究的DRL框架在所有指标上均优于对比算法：

- 能耗降低：相比FFD降低25%，MBFD降低18%，ACO降低12%，单智能体DQN降低8%；

- 资源利用率：CPU利用率78%、内存82%、存储75%，比对比算法高15-20%；

- SLA违规率：仅2.5%，远低于对比算法的5-8%；

- VM迁移次数：比对比算法平均少30%，降低迁移开销。

核心原因是DRL智能体可学习“负载预测-资源预分配”的关联：如提前在日间负载峰值前唤醒闲置PM，避免临时扩容导致的SLA违规；在夜间低谷时整合VM、关闭闲置PM，降低能耗。

5.4 收敛性与适应性

- 收敛性：训练5000轮后，平均累积奖励稳定（波动±3%），损失函数收敛至0.05以下；采用优先经验回放与课程学习后，收敛速度比传统DRL快40%；

- 适应性：在未见过的突发负载场景中，能耗仅增加4.2%，SLA违规率升至3.1%，远优于对比算法（能耗增加15-20%，SLA违规率升至10-12%），证明泛化能力强。

5.5 扩展性与实际应用价值

- 扩展性：将PM数量从1000台增至10000台，DRL决策时间从50ms增至95ms（线性增长），满足实时需求（云环境决策延迟要求

- 实际部署：与中型云服务商合作，在500台PM的测试环境部署2周，结果与仿真一致：能耗降低22%，SLA违规率较原有系统改善35%。

但实际应用中仍需解决两大问题：1. 与现有云管理平台（如OpenStack）的集成；2. 适配不同厂商的异构硬件（如CPU、存储接口差异）。

来源：小贾说科技