Использование технологий глубокого обучения для оптимизации процессов в гетерогенных облачных системах

Цель исследования - продемонстрировать, как DRL способствует решению задач, таких как распределение вычислительных мощностей, управление трафиком в сети и автоматизация операций в реальном времени.

Приведены результаты экспериментов, проведенных с использованием таких фреймворков, как TensorFlow и OpenAI Gym, для тестирования DRL в условиях реальных облачных систем.

Эксперименты показали, что DRL может значительно повысить эффективность распределения ресурсов, снизить задержки и улучшить адаптивность облачных сервисов. Однако существуют определенные проблемы, включая высокие вычислительные затраты, трудности с интерпретацией решений и необходимость дальнейших исследований в области масштабируемости и адаптации данных технологий.