鉴于多媒体内容易修改、复制和二次传播等特点,多媒体版权保护与监管问题是多媒体内容分化流程的重中之重。作为多媒体内容分发系统的关键环节之一,数字版权管理系统确保多媒体内容仅由已授权用户安全地使用。我国的数字版权管理系统逻辑架构在不断完善,对系统在容灾迁移、弹性伸缩和业务扩展性等方面均提出了新的业务需求,在这些方面,传统单一主机的系统部署方式存在着劣势。而随着应用容器化和业务系统云端部署趋势的出现,基于容器技术和容器编排技术的业务系统部署架构为数字版权管理系统的部署实现提供了新的解决思路。本文研究提出了基于容器技术的数字版权管理系统服务端云端部署方案。藉由云端平台的超强计算能力和容器编排平台对业务系统的管理能力,提升业务系统快速启动、容灾迁移、自动伸缩等能力。测试结果说明方案在业务启动速度、规模伸缩等方面有更好的性能。为了将基于容器技术部署的数字版权管理系统与传统主机部署方案下的数字版权管理系统在整体功能上对齐,本文进一步构建和部署了数字版权管理系统的运营支撑系统,配置了监控与告警模块以及前端管理页面。在集群规模伸缩方面,本文对集群规模控制问题进行建模,通过长短期记忆（Long Short Memory,LSTM）建模服务访问入口流量压力的时序变化规律。在时序建模的基础上,利用强化学习算法学习更优的集群扩缩容策略,由此形成的基于LSTM与优势动作评论算法（Advantage Actor Critic,A2C）的智能集群伸缩决策机制。仿真结果表明,所提出的机制在各类测试场景下,可以较快地对集群进行规模控制,保证了更好的业务系统服务质量。在此基础上,为了避免外部挂载扩缩容控制器带来的时延和安全性问题,本文基于CRD和Kube Flow两类方案对扩缩容控制器进行了重新部署,对强化学习算法在云平台的使用进行了实践。