一种容器云服务实例收缩的控制系统和方法

    公开(公告)号:CN112068934B

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN202010934789.3

    申请日:2020-09-08

    Abstract: 本申请公开了一种容器云服务实例收缩的控制系统和方法,弹性伸缩控制器根据预置服务收缩策略,通过资源指标和服务指标判断服务实例是否需要收缩,在其需要收缩时发送实例调整指令至服务实例控制器,资源指标为第一预置时间段的内存的使用率,服务指标为第二预置时间段的实例服务平均响应时长;服务实例控制器在选择待删除实例后,阻止其接收任务,并查询待删除实例的任务状态,当其不存在未完成的任务时,删除待删除实例,解决了现有的容器收缩机制以一段时间内的平均资源使用量作为容器数量收缩的评判依据,存在只以计算资源作为评判标准,收缩的时机判断不精确,以及没有考虑到待收缩的容器上有未跑完的任务,影响业务数据的准确性的技术问题。

    资源质量监控的智能化预警方法、系统、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114726751A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210360389.5

    申请日:2022-04-07

    Abstract: 本申请提供了一种用于资源质量监控的智能化预警方法、系统、设备及存储介质,收集原始运维指标数据,将原始运维指标数据作为学习目标输入到长短期记忆网络LSTM中;基于长短期记忆网络LSTM对原始运维指标数据的深层数据信息进行回归学习,训练权重和偏置确定的预测模型;利用预测模型进行资源质量监控,根据收集的当前时间段的时间序列指标数据预测下一时间段的数据指标,并为数据指标设定动态阈值;根据动态阈值筛选下一时间段的有效告警信息,根据有效告警信息进行智能化预警。本发明使用的LSTM网络具有能够最大程度发挥历史信息的价值,预测未来更为准确的数据值,能够有效的为运维人员降低时间成本,维护服务稳定运行。

    一种容器云服务实例收缩的控制系统和方法

    公开(公告)号:CN112068934A

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN202010934789.3

    申请日:2020-09-08

    Abstract: 本申请公开了一种容器云服务实例收缩的控制系统和方法,弹性伸缩控制器根据预置服务收缩策略,通过资源指标和服务指标判断服务实例是否需要收缩,在其需要收缩时发送实例调整指令至服务实例控制器,资源指标为第一预置时间段的内存的使用率,服务指标为第二预置时间段的实例服务平均响应时长;服务实例控制器在选择待删除实例后,阻止其接收任务,并查询待删除实例的任务状态,当其不存在未完成的任务时,删除待删除实例,解决了现有的容器收缩机制以一段时间内的平均资源使用量作为容器数量收缩的评判依据,存在只以计算资源作为评判标准,收缩的时机判断不精确,以及没有考虑到待收缩的容器上有未跑完的任务,影响业务数据的准确性的技术问题。

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