CloudCons: A Comprehensive End-to-End Benchmark for Cloud Resource Consolidation
作者: Xiaobin Zhang, Lefei Shen, Mouxiang Chen, Zhuo Li, Hongkai Li, Han Fu, Jianling Sun, Xiaoxue Ren, Chenghao Liu
分类: cs.AI
发布日期: 2026-06-12
💡 一句话要点
提出CloudCons以解决云资源整合中的预测与决策问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 云资源整合 预测模型 基准测试 决策效用 时间序列分析 深度学习 服务可靠性
📋 核心要点
- 现有方法主要关注预测误差，未能验证模型在实际决策中的有效性，导致资源整合效率低下。
- 本文提出CloudCons基准，通过构建高质量数据集，评估预测模型在云资源整合中的实际决策能力。
- 实验显示基础模型在零样本预测上表现优越，但决策效用未必提升，选择预测分位数对资源效率与服务可靠性平衡至关重要。
📝 摘要（中文）
由于保守的过度配置，云数据中心的资源利用率普遍较低。为此，预测-优化范式应运而生，旨在通过预测未来需求来优化资源整合。尽管新兴的时间序列基础模型承诺提升这一范式的零样本泛化能力，但现有基准测试仅关注预测误差，未验证这些模型在实际决策中的效用。为填补这一空白，本文提出CloudCons，一个全面的端到端基准，旨在评估云资源整合背景下的预测模型。我们构建了涵盖华为云、微软Azure和Google Borg多种工作负载的高质量数据集，捕捉不同的服务特性。实验结果表明，尽管基础模型在零样本预测准确性上表现优越，但这一优势并不直接转化为更好的决策效用。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决云资源整合中预测模型的实际决策效用未被验证的问题。现有方法过于关注预测误差，未能考虑模型在实际应用中的表现。
核心思路：提出CloudCons基准，系统评估预测模型在云资源整合中的有效性，特别关注预测分位数的选择对决策的影响。
技术框架：整体架构包括数据集构建、模型评估和决策分析三个主要模块。数据集涵盖多种云服务场景，模型评估则通过对比统计、深度学习和基础模型的表现进行。
关键创新：最重要的创新在于提出了一个全面的基准测试框架，能够评估预测模型的实际决策效用，而不仅仅是预测准确性。
关键设计：在模型评估中，选择不同的预测分位数作为关键参数，通过系统分析提供了平衡资源效率与服务可靠性的指导。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，基础模型在零样本预测准确性上优于传统模型，但在实际决策效用上并未显著提升。选择预测分位数的策略被发现是影响决策效用的关键因素，为资源配置提供了重要的实用指导。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括云计算资源管理、服务质量优化和数据中心运营。通过提供有效的预测与决策工具，CloudCons能够帮助企业在资源配置上实现更高的效率和可靠性，推动云服务的可持续发展。
📄 摘要（原文）
Driven by conservative over-provisioning to guarantee service reliability, resource utilization in cloud data centers remains at low levels. To mitigate this, the forecast-then-optimize paradigm has emerged to optimize consolidation by anticipating future demands. While emerging time series foundation models promise to enhance this paradigm through zero-shot generalization, existing benchmarks focus solely on prediction error metrics. The actual decision utility of these advanced models remains unverified, rendering their practical value for downstream tasks uncertain. To bridge this gap, we propose CloudCons, a comprehensive end-to-end benchmark designed to evaluate forecasting models within the specific context of cloud resource consolidation. We build high-quality datasets that cover diverse workloads from Huawei Cloud, Microsoft Azure, and Google Borg, capturing distinct service characteristics ranging from synchronized diurnal rhythms to stochastic, pulse-like bursts and high-frequency noise. We conduct an extensive evaluation of statistical, deep learning, and foundation models. Our experiments reveal a pivotal finding: while foundation models demonstrate superior zero-shot forecasting accuracy, this advantage does not inherently translate into better decision utility. Of practical significance, we systematically analyze how the selection of predictive quantiles acts as a critical lever. We provide actionable guidelines for calibrating these selections to balance the trade-off between resource efficiency and service reliability, offering vital insights for real-world deployment decisions.