基于机器学习的Kubernetes集群动态资源调度方法和系统

    公开(公告)号:CN115994012A

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202111209949.9

    申请日:2021-10-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习的Kubernetes集群动态资源调度方法和系统,包括:步骤1:通过客户端或者命令行工具操作Kubernetes,在Kubernetes中汇总部署系统的基本信息;步骤2:将部署系统的基本信息输入到预测模型中,结合行业类相似系统的历史调度数据,对不同的调度策略进行评价;步骤3:结合机器学习进行预测,得到部署系统的最优调度策略;步骤4:将预测的最优调度策略发送至Kubernetes,并执行该调度策略。本发明可以动态预测Kubernetes中部署系统的最优调度策略,实现实时自动调整系统运行环境的目的,从而规避系统潜在资源使用风险,减少工作人员的干预,实现自动化运维。

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