An Autonomous Deep Reinforcement Learning-based Approach for Memory Configuration in Serverless Computing

2025-11-19

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AI

DOI：10.1016/j.csi.2025.104098

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摘要

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• 采用深度强化学习方法引入一种自组织方法来预测内存配置，该方法基于奖励机制运行。 • 提出了一种Auto Opt Mem框架，该框架具有MAPE（监控、分析、规划、执行）控制循环，并促进在无服务器环境中对内存分配的持续优化。 • 验证了所提出方法的有效性，并展示了在延迟和成本等指标上的性能改进。