基于Kubernetes的负载预测型弹性伸缩系统及方法

    公开(公告)号:CN116610416A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310617633.6

    申请日:2023-05-29

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于Kubernetes的负载预测型弹性伸缩系统及方法,涉及云计算技术领域。该系统包括:负载监控模块、负载预测模块、负载数据存储模块以及弹性伸缩模块。基于上述系统提出一种基于Kubernetes的负载预测型弹性伸缩方法:采集Kuberntes集群中所有Pod节点的负载数据,计算各时刻综合负载率,建立Prophet‑LSTM负载预测模型,得到预测综合负载率;依据预测综合负载率和当前综合负载率得到动态伸缩数量,提前配置扩容或缩容。本发明针对Kubernetes内置弹性伸缩机制的单一衡量指标和响应延迟的问题,提出了通过定义综合负载率评价指标,能够有效衡量出复杂应用的整体负载水平;同时Prophet‑LSTM组合模型能够自适应数据集的变化和异常值的存在,提供更加可靠的预测结果,提前伸缩以保证服务质量。

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