Machine learning-based cloud resource allocation algorithms: a comprehensive comparative review

📄 arXiv: 2511.11603v1 📥 PDF

作者: Deep Bodra, Sushil Khairnar

分类: cs.DC, cs.AI

发布日期: 2025-10-31

期刊: Front. Comput. Sci. 7:1678976 (2025)

DOI: 10.3389/fcomp.2025.1678976

💡 一句话要点

综述性研究：基于机器学习的云资源分配算法，提升性能与效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 云资源分配 机器学习 深度学习 强化学习 神经网络 多智能体系统 边缘计算 性能优化

📋 核心要点

  1. 传统启发式云资源分配方法难以满足现代复杂动态工作负载下的多目标优化需求，如性能、成本和能耗。
  2. 论文核心在于对比分析了深度强化学习、神经网络、传统机器学习增强方法和多智能体系统等四类共10种先进的云资源分配算法。
  3. 实验结果表明，混合架构优于单一方法，并在任务完成时间、成本优化和能源效率方面均有显著提升，边缘计算环境部署潜力巨大。

📝 摘要（中文）

云资源分配已成为现代计算环境中的主要挑战，组织机构在管理复杂、动态的工作负载时，难以兼顾性能优化和成本效益。传统的启发式方法不足以应对现有云基础设施的多目标优化需求。本文对最先进的用于资源分配的人工智能和机器学习算法进行了比较分析。我们系统地评估了四个类别中的10种算法：深度强化学习方法、神经网络架构、传统机器学习增强方法和多智能体系统。对已发表结果的分析表明，与传统方法相比，在多个指标上都有显著的性能改进，包括缩短任务完成时间、优化成本和提高能源效率。研究结果表明，结合多种人工智能和机器学习技术的混合架构始终优于单一方法，边缘计算环境显示出最高的部署准备度。我们的分析为寻求在日益复杂和动态的计算环境中实施下一代云资源分配策略的学术研究人员和行业从业者提供了重要的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决云计算环境中资源分配的优化问题。现有方法，特别是传统的启发式算法，在面对复杂和动态的工作负载时，无法有效地平衡性能、成本和能源效率等多重目标。这些传统方法往往是静态的，无法适应云环境的快速变化，导致资源利用率低下和运营成本增加。

核心思路：论文的核心思路是利用人工智能和机器学习算法来动态地、智能地进行云资源分配。通过学习历史数据和实时环境信息，这些算法能够预测资源需求，并根据需求的变化自动调整资源分配策略，从而实现更高效的资源利用和更好的性能。

技术框架：论文主要通过对现有文献进行整理和分析，构建了一个比较分析框架。该框架将机器学习算法分为四个主要类别：深度强化学习、神经网络、传统机器学习增强方法和多智能体系统。然后，论文针对每个类别选择了代表性的算法进行详细描述和比较，并分析了它们在云资源分配中的应用和性能。

关键创新：论文的关键创新在于对现有机器学习云资源分配算法进行了全面的分类和比较。通过对不同算法的优缺点进行分析，论文揭示了混合架构在解决复杂云资源分配问题方面的优势，并指出了边缘计算环境的部署潜力。

关键设计：论文没有提出新的算法，而是对现有算法进行了梳理和分析。对于每种算法，论文都详细描述了其基本原理、适用场景和性能特点。此外，论文还分析了不同算法之间的差异和联系，并探讨了如何将它们组合起来以构建更强大的混合架构。论文强调了深度强化学习在处理动态环境中的优势，以及神经网络在预测资源需求方面的潜力。

📊 实验亮点

论文分析表明，与传统方法相比，基于机器学习的云资源分配算法在多个指标上都有显著的性能改进，包括缩短任务完成时间（makespan reduction）、优化成本和提高能源效率。特别是，混合架构（结合多种AI/ML技术）的表现始终优于单一方法，边缘计算环境显示出最高的部署准备度。具体的性能提升数据需要在原始论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种云计算环境，包括公有云、私有云和混合云。通过采用合适的机器学习算法，企业可以优化其云资源分配策略，降低运营成本，提高服务质量，并更好地应对不断变化的市场需求。此外，该研究还为边缘计算环境下的资源分配提供了有价值的参考。

📄 摘要（原文）

Cloud resource allocation has emerged as a major challenge in modern computing environments, with organizations struggling to manage complex, dynamic workloads while optimizing performance and cost efficiency. Traditional heuristic approaches prove inadequate for handling the multi-objective optimization demands of existing cloud infrastructures. This paper presents a comparative analysis of state-of-the-art artificial intelligence and machine learning algorithms for resource allocation. We systematically evaluate 10 algorithms across four categories: Deep Reinforcement Learning approaches, Neural Network architectures, Traditional Machine Learning enhanced methods, and Multi-Agent systems. Analysis of published results demonstrates significant performance improvements across multiple metrics including makespan reduction, cost optimization, and energy efficiency gains compared to traditional methods. The findings reveal that hybrid architectures combining multiple artificial intelligence and machine learning techniques consistently outperform single-method approaches, with edge computing environments showing the highest deployment readiness. Our analysis provides critical insights for both academic researchers and industry practitioners seeking to implement next-generation cloud resource allocation strategies in increasingly complex and dynamic computing environments.