COIN: Chance-Constrained Imitation Learning for Uncertainty-aware Adaptive Resource Oversubscription Policy
作者: Lu Wang, Mayukh Das, Fangkai Yang, Chao Duo, Bo Qiao, Hang Dong, Si Qin, Chetan Bansal, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang, Qi Zhang
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-01-13
备注: 9 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出机会约束模仿学习以解决不确定性下的资源超额分配问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 模仿学习 资源管理 不确定性 机会约束 云服务 决策优化 安全性
📋 核心要点
- 现有的监督学习和强化学习方法在不确定性环境下的自适应资源超额分配中存在显著不足，难以有效学习安全决策策略。
- 本文提出了一种机会约束模仿学习框架，通过随机约束和集成价值函数的结合，确保在不确定性下的隐式安全性。
- 实验结果表明，该方法在多个超额分配场景中实现了约3-4倍的资源效率和安全性提升，尤其适用于云服务资源管理。
📝 摘要（中文）
本文针对在不确定性环境下学习安全且稳健的决策策略的挑战，提出了一种新的机会约束模仿学习框架。该框架旨在提高资源效率，同时确保在资源拥堵风险下的安全性。传统的监督预测模型在学习自适应策略时效果不佳，而在线优化或强化学习在实际系统中难以部署。通过利用历史资源使用数据，本文的方法显著提高了资源管理的效率和安全性，尤其在云服务的资源管理场景中表现突出。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在不确定性环境中自适应资源超额分配的决策策略学习问题。现有的监督学习和强化学习方法在此场景下表现不佳，无法有效应对资源拥堵风险。
核心思路：提出的机会约束模仿学习框架通过引入随机约束，结合历史资源使用数据，确保在不确定性下的安全性和资源效率。这样的设计使得模型能够在真实环境中更好地适应变化。
技术框架：该框架主要包括数据收集模块、模仿学习模块和决策优化模块。数据收集模块负责获取历史资源使用数据，模仿学习模块通过学习历史策略生成决策，而决策优化模块则通过机会约束确保安全性。
关键创新：最重要的创新在于将机会约束引入模仿学习中，使得模型能够在不确定性下进行安全决策。这一方法与传统的强化学习和监督学习方法有本质区别，能够更好地处理不确定性。
关键设计：在模型设计中，采用了集成价值函数来评估不同策略的安全性，同时设置了特定的损失函数以平衡资源效率和安全性。模型的参数设置经过多次实验优化，以确保在实际应用中的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的机会约束模仿学习框架在多个超额分配场景中实现了约3-4倍的资源效率提升，并显著降低了资源拥堵风险。这一成果相较于传统方法具有显著优势，验证了该方法在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括云服务资源管理、智能交通系统以及其他需要动态资源分配的场景。通过提高资源使用效率和安全性，该方法能够显著降低资源拥堵风险，提升系统整体性能，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
We address the challenge of learning safe and robust decision policies in presence of uncertainty in context of the real scientific problem of adaptive resource oversubscription to enhance resource efficiency while ensuring safety against resource congestion risk. Traditional supervised prediction or forecasting models are ineffective in learning adaptive policies whereas standard online optimization or reinforcement learning is difficult to deploy on real systems. Offline methods such as imitation learning (IL) are ideal since we can directly leverage historical resource usage telemetry. But, the underlying aleatoric uncertainty in such telemetry is a critical bottleneck. We solve this with our proposed novel chance-constrained imitation learning framework, which ensures implicit safety against uncertainty in a principled manner via a combination of stochastic (chance) constraints on resource congestion risk and ensemble value functions. This leads to substantial ($\approx 3-4\times$) improvement in resource efficiency and safety in many oversubscription scenarios, including resource management in cloud services.