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公开(公告)号：CN118467098A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410521795.4
申请日：2024-04-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于周期性数据预测的集群动态伸缩方法和系统，该方法包括：采集应用的时序负载数据；基于transformer模型获取时序预测模型，将应用的时序负载数据作为输入，使用时序预测模型对时序负载数据进行长周期时序预测；基于时序预测模型预测的时序负载数据，采用基于极值点的扩缩容策略确定扩缩容区间、需要扩缩容的Pod副本数和伸缩间隔时间，并执行对应的扩缩容操作；基于预测的时序负载数据和真实时序负载数据之间的偏差，定期微调时序预测模型；使用Cgroups控制组机制动态调整Pod副本的CPU、内存以及磁盘空间的资源限额。本发明能够灵活的执行扩缩容操作，有效避免了资源的浪费，节省了成本。
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