一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法技术

本发明专利技术属于自适应容器扩展技术领域，具体涉及一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，包括如下步骤：S1、软件结构，所述包括容器编排平台、监控组件和机器学习框架；S2、数据采集与预处理，所述数据采集与预处理包括异常数据检测和时间对齐；S3、HTAN模型，所述HTAN模型包括模型结构和训练参数；S4、扩展决策，所述扩展决策包括决策树逻辑和Q‑learning参数；S5、反馈奖励计算，所述反馈奖励计算用于计算容器扩展策略的即时奖励值，且强化学习决策模块的核心反馈机制；S6、实验效果验证。本申请实施例提供的整体结构，项目通过多模态数据融合、分层时序注意力网络(HTAN)、多约束扩展策略生成及动态反馈校准，实现了容器资源的高效动态配置。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及自适应容器扩展，尤其涉及一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法。

技术介绍

1、随着微服务架构的普及，容器技术作为应用部署的核心载体，其扩展性问题逐渐成为关注焦点。当前，容器扩展技术面临着资源利用率低、扩展可靠性不足、多约束适应性差以及预测能力缺失等挑战。

2、传统阈值触发机制如cpu使用率超过80％时触发扩展，这种简单粗暴的方法往往导致资源分配不当，既可能造成资源过载也可能引起资源闲置，从而降低了整体资源利用率。其次，单维度指标如cpu或内存并不能全面反映复杂应用场景的真实负载情况。例如，在ai训练场景中，gpu利用率和网络带宽可能是更为关键的性能指标，而这些通常被忽略在传统的扩展策略之外。

3、缺乏对多维资源(包括但不限于网络带宽、存储iops、gpu利用率)的动态协同管理也是一个显著的问题。现代应用通常需要同时考虑多种资源的需求，单一维度的扩展决策难以满足实际需求，这要求有一个更加综合和智能的方式来管理资源的动态调整。

4、现有的扩展方法大多是被动响应式的，即只有当负载达到预设阈值时才会触发扩展动作本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于：所述异常数据检测采用基于密度的DBSCAN算法，所述时间对齐实现多源异构数据的时间对齐。

3.根据权利要求1所述的一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于：所述模型结构包括层级结构，所述层级结构包括LSTM层、GRU层、多头注意力层和参数设计。

4.根据权利要求3所述的一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于：所述LSTM层：处理秒级原始数据，捕获瞬时波动模式；<...

【技术特征摘要】

1.一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于：所述异常数据检测采用基于密度的dbscan算法，所述时间对齐实现多源异构数据的时间对齐。

3.根据权利要求1所述的一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于：所述模型结构包括层级结构，所述层级结构包括lstm层、gru层、多头注意力层和参数设计。

4.根据权利要求3所述的一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于：所述lstm层：处理秒级原始数据，捕获瞬时波动模式；

5.根据权利要求1所述的一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，其特征在于：所述训练参数包括分位数损失和优化器选择；

6.根据权利要求1所述的一种基于容器...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玉涛，陈云朋，冯兴，许春亮，韩文波，李宏鹏，刘立环，张普，刘丽冉，
申请(专利权)人：河钢数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：