推進(jìn)端邊算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展，中國(guó)移動(dòng)發(fā)表算力智能無(wú)縫遷移高水平論文成果

近日,中國(guó)移動(dòng)智慧家庭運(yùn)營(yíng)中心相關(guān)團(tuán)隊(duì)獨(dú)立研究成果“邊緣計(jì)算環(huán)境下算力智能無(wú)縫遷移領(lǐng)域”,被國(guó)際高水平期刊《Journal of Network and Systems Management》(SCI)錄用并正式發(fā)表。該成果首次將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)與算力遷移深度結(jié)合,通過(guò)DRL智能體同時(shí)決策多個(gè)算力服務(wù)的遷移路徑與遷移帶寬,實(shí)現(xiàn)算力服務(wù)的并行無(wú)縫遷移。

成果“邊緣計(jì)算環(huán)境下算力智能無(wú)縫遷移領(lǐng)域”主要研發(fā)了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遷移算法(DRL-ADMO),解決了邊緣計(jì)算場(chǎng)景下算力供應(yīng)不穩(wěn)定導(dǎo)致的服務(wù)中斷問(wèn)題。

首先,研究者對(duì)邊緣計(jì)算下算力服務(wù)遷移問(wèn)題進(jìn)行了深入分析,設(shè)計(jì)了首個(gè)考慮遷移路徑、帶寬、同步、機(jī)制等因素的并行動(dòng)態(tài)遷移過(guò)程,并將其建模為整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃(ILP)模型。接下來(lái),研究者將算力服務(wù)動(dòng)態(tài)遷移抽象為馬爾可夫決策過(guò)程,分析了狀態(tài)、動(dòng)作、決策空間以及目標(biāo)函數(shù)的表征,提出了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遷移算法(DRL-ADMO),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)智能體決策遷移過(guò)程中多個(gè)算力服務(wù)的遷移路徑,并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況實(shí)現(xiàn)并行自適應(yīng)遷移帶寬分配。

DRL驅(qū)動(dòng)的算力服務(wù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)遷移整體框架

研究者通過(guò)大量的仿真實(shí)驗(yàn)證明,提出的算法相比于現(xiàn)有算法能夠以犧牲少量的遷移時(shí)間為代價(jià),降低7%的服務(wù)延遲并提高20%左右的遷移成功率。

算法性能

目前該成果已初步應(yīng)用于中國(guó)移動(dòng)的家寬邊緣算力網(wǎng)關(guān),用于在其服務(wù)器集群中優(yōu)化各種虛擬網(wǎng)元的遷移路徑和遷移帶寬,實(shí)現(xiàn)vCPE等虛擬網(wǎng)絡(luò)功能在服務(wù)器集群中的靈活切換和移動(dòng),不影響用戶(hù)體驗(yàn)。通過(guò)這一技術(shù),算力基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)行質(zhì)量和算力服務(wù)的穩(wěn)定性得到了顯著提升,采用該技術(shù)前云端服務(wù)切換或故障時(shí)會(huì)產(chǎn)生用戶(hù)可感知的中斷,應(yīng)用后中斷時(shí)間縮短至亞秒級(jí),極大提升了用戶(hù)體驗(yàn)。目前家寬邊緣算力網(wǎng)關(guān)已落地驗(yàn)證5省,單機(jī)用戶(hù)數(shù)達(dá)到15000,轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則數(shù)量達(dá)到10萬(wàn),市場(chǎng)化收入突破400萬(wàn)元。

云網(wǎng)關(guān)落地部署架構(gòu)圖

中國(guó)移動(dòng)集團(tuán)發(fā)布“一二二五”戰(zhàn)略,對(duì)新型信息基礎(chǔ)設(shè)施和新型信息服務(wù)體系進(jìn)行了部署。隨著算力智能無(wú)縫遷移成果的發(fā)表,這一技術(shù)將進(jìn)一步推動(dòng)近端邊算力的高質(zhì)量發(fā)展,深化中國(guó)移動(dòng)的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)產(chǎn)業(yè)實(shí)踐。未來(lái),中國(guó)移動(dòng)智慧家庭運(yùn)營(yíng)中心將繼續(xù)深化端邊算力與算力智能化相關(guān)技術(shù)研究,進(jìn)一步提升算法的適應(yīng)性與擴(kuò)展性,探索更多應(yīng)用場(chǎng)景,為推動(dòng)算力網(wǎng)絡(luò)的智能化、無(wú)縫化、低延遲化發(fā)展作出更大的貢獻(xiàn),助力我國(guó)算力網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量發(fā)展邁向新的高度。(許凌毅、馬芳)

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