XiaoMi-AI文件搜索系统
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ii）（持续时间 - 01/07/2023至31/05/2024）1）序言2）...
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集装箱存储系统 (CSS)
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simppo：无服务器资源管理的可扩展和增量在线学习框架
无服务器功能-AS-A-Service（FAAS）为客户提供了改进的性能性，但它并不是服务器“少”，并且以更复杂的基础架构管理（例如，资源提供和调度）的成本为云提供者。为了维持服务级别的目标（SLO）并提高资源利用效率，最近的研究集中在应用在线学习算法（例如加固学习（RL））来管理资源上。尽管最初的应用RL取得了成功，但我们首先在本文中表明，最先进的单代理RL算法（S-RL）在多租户无服务器FAAS平台上遭受高达4.8×较高的P99功能延迟降低，与在培训过程中无法融合。然后，我们基于近端策略选择（SIMPPO）设计并实施一个可扩展和增量的多代理RL框架。我们的实验表明，在多租户环境中，SIMPPO使每种RL代理在训练过程中有效收敛，并提供在线功能延迟性能，可与S-RL的S-RL隔离培训相当（少量降解（<9.2％））。在多租户情况下，与S-RL相比，SIMPPO将P99功能延迟降低了4.5×。