【技术实现步骤摘要】
本申请涉及容器资源调度，特别是涉及一种容器资源的调配方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、目前，越来越多的应用程序被部署在容器中。通常为了使托管的应用程序可以安稳运行，都会为其预先调配充足的资源。资源的调配主要是依据运维人员的经验和一些既定的规则来判断微服务的容量需求，根据历史流量峰值、业务增长趋势等因素来手动调整容器的数量或资源配置。
2、然而，目前的容器资源的调配方法，存在资源调配不够准确的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够资源调配准确度的容器资源的调配方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种容器资源的调配方法，包括：
3、获取当前时段的容器资源使用信息；容器资源使用信息包括cpu使用率、内存使用率、存储使用率和网络带宽使用率；
4、将当前时段的容器资源使用信息输入预先构建的目标预测模型，通过目标预测模型中的特征提...
【技术保护点】
1.一种容器资源的调配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述特征提取模块表征长短期记忆网络层和自编码器层；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述特征提取模块表征深度信念网络，且所述预测模块表征支持向量回归模型；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型通过以下步骤训练得到：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前时段的容器资源使用信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述信息均值和所述信息标准差...
【技术特征摘要】
1.一种容器资源的调配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述特征提取模块表征长短期记忆网络层和自编码器层；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述特征提取模块表征深度信念网络，且所述预测模块表征支持向量回归模型；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标预测模型通过以下步骤训练得到：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前时段的容器资源使用信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用所述信息均值和所述信息标准差，对所述原始容器...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨春燕，刘皓楠，杜金燃，林克全，戴涛，赖博宇，黄建理，宣建通，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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