【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及资源预测领域，尤其是一种基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法。
技术介绍
1、近年来，微服务架构已经成为一种流行的软件架构范例，被许多组织和企业采用。它的吸引力在于能够将大型、复杂的应用程序分解为小型、独立的服务单元，每个服务单元专注于执行特定的功能或任务。在这个体系结构中，每个微服务通常承担独特的任务和责任，从而导致不同的资源需求。这些差异跨越了cpu和内存、存储资源、网络带宽等计算资源。
2、有效的资源管理和预测对于确保微服务架构的持续性能和可用性至关重要。监控、分析和预测微服务的资源需求，可以实现更好的资源配置和分配，确保满足微服务的个人需求，同时避免资源浪费。然而，微服务架构中的资源需求受到动态影响。这些动态因素的多面性使得准确预测资源需求具有挑战性，特别是在面对突然的负荷变化时，需要更智能、更准确的资源管理和预测策略，在性能和成本之间取得平衡。为了应对这些挑战，预测微服务的资源需求成为关键任务。
3、微服务资源预测问题涉及到时间序列分析，而传统的时间序列预测方法主要面向单一时间序列...
【技术保护点】
1.一种基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，其特征在于，以所述物理节点和容器之中存在的关系作为边，包括依据物理节点间的关系构建的边、依据物理节点和容器间的关系构建的边，以及依据容器间的关系构建的边。
3.如权利要求2所述的基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，其特征在于，所述依据容器间的关系构建的边，包括依据与在相同物理节点下的容器之间的关系构建的边，以及依据与在不同物理节点下的容器之间的关系构建的边。
4.如权利要求2所述的基...
【技术特征摘要】
1.一种基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，其特征在于，以所述物理节点和容器之中存在的关系作为边，包括依据物理节点间的关系构建的边、依据物理节点和容器间的关系构建的边，以及依据容器间的关系构建的边。
3.如权利要求2所述的基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，其特征在于，所述依据容器间的关系构建的边，包括依据与在相同物理节点下的容器之间的关系构建的边，以及依据与在不同物理节点下的容器之间的关系构建的边。
4.如权利要求2所述的基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，其特征在于，依据物理节点间的关系构建边的方法包括：
5.如权利要求2所述的基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，其特征在于，依据物理节点和容器间的关系构建边的方法包括：
6.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐悦甡，韩海斌，陈路路，赵新奎，黑蕾，米国良，李瑞，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。