本公開提供了一種基于深度確定性策略的云資源自適應(yīng)配置方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于云虛擬機集群中的場景信息，構(gòu)建MAPE自主控制循環(huán)參考模型，對所構(gòu)建的模型進行參數(shù)的初始化設(shè)置；通過監(jiān)視器收集并記錄云資源配置中的各項參數(shù)指標；利用ARIMA模型分析時間序列，進行下一時間間隔工作負載的預(yù)測；預(yù)測下一時間間隔虛擬機的負載情況，根據(jù)設(shè)定閾值提前調(diào)整虛擬機的數(shù)量以實現(xiàn)云計算的垂直縮放；基于DDPG算法進行云資源的分配，給用戶分配匹配任務(wù)請求的虛擬機?；谧灾饔嬎恪㈩A(yù)測技術(shù)和深度強化學(xué)習(xí)進行云資源的自適應(yīng)配置，對未來資源需求量進行預(yù)測，幫助SaaS供應(yīng)商獲得云應(yīng)用程序執(zhí)行過程中最大化利潤并保證客戶滿意度。