【摘 要】
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随着云计算的快速发展,越来越多的企业使用微服务架构开发业务系统,并部署到云平台中。微服务架构将复杂系统拆分为多个独立的子系统,降低系统不同功能之间的耦合度。容器技术将微服务及其依赖环境打包为镜像,通过镜像仓库共享镜像并下载运行,减少了微服务的成本,提高了灵活性。由于容器数量不断增加,容器云平台应运而生,在集群中对容器进行调度和管理,并通过自动伸缩技术在集群中创建或删除微服务实例,实现了资源的按需分
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随着云计算的快速发展,越来越多的企业使用微服务架构开发业务系统,并部署到云平台中。微服务架构将复杂系统拆分为多个独立的子系统,降低系统不同功能之间的耦合度。容器技术将微服务及其依赖环境打包为镜像,通过镜像仓库共享镜像并下载运行,减少了微服务的成本,提高了灵活性。由于容器数量不断增加,容器云平台应运而生,在集群中对容器进行调度和管理,并通过自动伸缩技术在集群中创建或删除微服务实例,实现了资源的按需分配。但是目前容器云平台采用的自动伸缩策略均属于响应式伸缩,存在滞后性,导致微服务响应时间增加,且存在资源浪费的问题。因此本文提出了微服务负载预测模型,设计并实现了预测式自动伸缩方案。具体工作如下:（一）微服务负载预测模型的设计。该模型通过序列编码（Sequence Encoding）、序列特征提取（Sequence Feature Extraction）以及序列生成（Sequence Generating）对微服务负载进行预测,简称SEFEG预测模型。与现有负载预测模型进行实验对比,SEFEG模型预测5分钟、10分钟、15分钟和20分钟后的表现均优于其他三种对比模型。（二）微服务预测式自动伸缩方案的设计。针对当前容器云平台伸缩策略的不足,设计了预测式自动伸缩架构,并对架构中的实例发现模块、负载指标采集模块、负载预测模块和自动伸缩模块进行了详细设计,该方案能够基于预测模型实现自动伸缩。（三）基于Kubernetes的预测式自动伸缩方案的实现。使用资源自定义（Custom Resource Define,CRD）和自定义控制器（Custom Controller）实现了预测式自动伸缩方案,包括实例发现模块、指标采集模块、预测模块和自动伸缩模块。平稳负载测试和突发负载测试结果表明,实现的方案优于Kubernetes内置的自动伸缩方案,降低了微服务的响应时间。
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