Shared Representation Learning for High-Dimensional Multi-Task Forecasting under Resource Contention in Cloud-Native Backends

📄 arXiv: 2512.21102v1 📥 PDF

作者: Zixiao Huang, Jixiao Yang, Sijia Li, Chi Zhang, Jinyu Chen, Chengda Xu

分类: cs.LG

发布日期: 2025-12-24

💡 一句话要点

提出用于云原生后端高维多任务预测的共享表示学习框架，解决资源竞争下的预测难题。

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

关键词: 时间序列预测 共享表示学习 云原生 多任务学习 资源竞争 动态调整 结构传播

📋 核心要点

  1. 现有方法难以应对云原生后端系统高维、多任务和动态负载下的复杂预测挑战。
  2. 构建共享编码结构统一表示监控指标，融合多尺度信息，并利用跨任务结构传播建模依赖关系。
  3. 动态调整机制提升模型对非平稳行为的适应性，实验验证了框架在各种条件下的优越性能。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种统一的预测框架，用于高维多任务时间序列预测，以满足云原生后端系统在高度动态负载、耦合指标和并行任务下的预测需求。该方法构建了一个共享编码结构，以统一的方式表示各种监控指标，并采用状态融合机制来捕获不同时间尺度上的趋势变化和局部扰动。引入了跨任务结构传播模块，用于建模节点之间潜在的依赖关系，使模型能够理解由资源竞争、链路交互和服务拓扑变化形成的复杂结构模式。为了增强对非平稳行为的适应性，该框架结合了一种动态调整机制，该机制根据系统状态变化自动调节内部特征流，确保在突然的负载变化、拓扑漂移和资源抖动存在的情况下实现稳定的预测。实验评估比较了各种指标下的多个模型，并通过超参数敏感性、环境敏感性和数据敏感性分析验证了该框架的有效性。结果表明，所提出的方法在多个误差指标上实现了卓越的性能，并在不同的操作条件下提供了更准确的未来状态表示。总而言之，该统一预测框架为云原生系统中高维、多任务和强动态环境提供了可靠的预测能力，并为智能后端管理提供了必要的技术支持。

🔬 方法详解

问题定义：云原生后端系统面临高维多任务时间序列预测的挑战，现有方法难以有效处理动态负载、指标耦合和并行任务带来的复杂性。资源竞争、链路交互和服务拓扑变化导致系统行为非平稳，传统预测模型难以适应。

核心思路：论文的核心思路是构建一个共享表示学习框架，通过统一编码、状态融合和结构传播来捕获不同任务之间的依赖关系和动态变化。通过动态调整机制，使模型能够适应非平稳行为，从而提高预测的准确性和稳定性。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 共享编码结构：用于统一表示各种监控指标。2) 状态融合机制：捕获不同时间尺度上的趋势变化和局部扰动。3) 跨任务结构传播模块：建模节点之间的依赖关系。4) 动态调整机制：根据系统状态变化自动调节内部特征流。整体流程是从输入时间序列数据开始，经过共享编码、状态融合和结构传播，最后通过动态调整机制输出预测结果。

关键创新：最重要的技术创新点在于跨任务结构传播模块和动态调整机制。跨任务结构传播模块能够有效建模资源竞争、链路交互和服务拓扑变化带来的复杂依赖关系，而动态调整机制则能够使模型适应非平稳行为，从而提高预测的准确性和鲁棒性。与现有方法相比，该框架能够更好地处理高维多任务时间序列预测中的复杂性和动态性。

关键设计：论文中关键的设计包括：共享编码结构的具体形式（例如，使用Transformer或GNN），状态融合机制的实现方式（例如，使用注意力机制或卷积），跨任务结构传播模块的图结构构建方法，以及动态调整机制的控制策略。损失函数的设计也至关重要，可能包括预测误差、结构一致性和动态调整的正则化项。具体的网络结构和参数设置需要在实验中进行调整和优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在多个误差指标上优于现有方法，例如在RMSE、MAE等指标上取得了显著的性能提升。通过超参数敏感性、环境敏感性和数据敏感性分析，验证了该框架的有效性和鲁棒性。实验还展示了该框架在不同操作条件下提供更准确的未来状态表示的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于云原生后端系统的智能管理，例如资源调度、故障诊断和容量规划。通过准确预测系统状态，可以优化资源利用率，降低运维成本，并提高系统的可靠性和性能。未来，该方法可以扩展到其他复杂系统，如物联网、智能交通和金融市场。

📄 摘要（原文）

This study proposes a unified forecasting framework for high-dimensional multi-task time series to meet the prediction demands of cloud native backend systems operating under highly dynamic loads, coupled metrics, and parallel tasks. The method builds a shared encoding structure to represent diverse monitoring indicators in a unified manner and employs a state fusion mechanism to capture trend changes and local disturbances across different time scales. A cross-task structural propagation module is introduced to model potential dependencies among nodes, enabling the model to understand complex structural patterns formed by resource contention, link interactions, and changes in service topology. To enhance adaptability to non-stationary behaviors, the framework incorporates a dynamic adjustment mechanism that automatically regulates internal feature flows according to system state changes, ensuring stable predictions in the presence of sudden load shifts, topology drift, and resource jitter. The experimental evaluation compares multiple models across various metrics and verifies the effectiveness of the framework through analyses of hyperparameter sensitivity, environmental sensitivity, and data sensitivity. The results show that the proposed method achieves superior performance on several error metrics and provides more accurate representations of future states under different operating conditions. Overall, the unified forecasting framework offers reliable predictive capability for high-dimensional, multi-task, and strongly dynamic environments in cloud native systems and provides essential technical support for intelligent backend management.