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龙图腾网恭喜山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种基于云原生的服务归零伸缩方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118819742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411303211.2，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种基于云原生的服务归零伸缩方法及系统是由李圣伟;仵夺;贾荫鹏;魏子重;李锐设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云原生的服务归零伸缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云原生的服务归零伸缩方法及系统，属于云计算和云原生技术领域，通过监控组件收集资源指标，同时集成自定义业务指标，把数据收集到监控数据收集程序服务进行统一处理，并进行持久化存储；收集存储的历史数据，使用机器学习算法对历史数据进行训练，把训练完成的模型部署到k8s集群中，并定期更新模型以反映最新的负载情况；预测未来时间段的系统负载，输出预测结果供归零伸缩控制器使用；归零伸缩控制器用于监控系统负载和预测数据，并根据策略动态调整服务实例数量；结合服务网格，实现微服务间的高级流量管理和安全策略配置。本发明实现服务资源的精准归零与动态扩展，在确保服务质量的同时实现资源的最大化利用。

本发明授权一种基于云原生的服务归零伸缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云原生的服务归零伸缩方法，其特征在于，该方法的实现包括：通过监控组件收集资源指标，同时集成自定义业务指标，把数据收集到监控数据收集程序服务进行统一处理，并进行持久化存储；收集存储的历史数据，使用机器学习算法对历史数据进行训练，把训练完成的模型部署到k8s集群中，并定期更新模型以反映最新的负载情况；预测未来时间段的系统负载，输出预测结果供归零伸缩控制器使用；所述归零伸缩控制器，为Kubernetes控制器，用于监控系统负载和预测数据，并根据策略动态调整服务实例数量；控制器监听监控系统的数据源，根据实时的负载和预测结果做出决策：在低负载或空闲时段，控制器通过KubernetesAPI自动将无用的服务实例缩减到最小或完全停止；在负载增加时，控制器根据负载预测自动扩展服务实例；结合服务网格，实现微服务间的高级流量管理和安全策略配置；该方法的具体实现步骤如下：S1、准备云原生应用的基础环境，部署高可用的Kubernetes集群；S2、将单体应用拆分为多个可以独立扩展的微服务；S3、配置监控服务并自定义指标监控；S4、收集历史数据，构建负载预测模型；S5、创建归零缩放控制器；S6、配置流量入口，部署服务网格；所述步骤S3，具体实现如下：S3.1、在Kubernetes安装helm，并添加Prometheus的仓库，使用helm安装Prometheus服务；S3.2、创建自定义指标收集的微服务，首先引入Prometheus的客户端依赖；然后在代码中定义自定义指标，把该代码程序构建一个docker镜像，创建k8sDeployment引用这个docker镜像，将镜像部署到集群中；同时，创建Service将deployment暴露出来供外部应用程序访问；最后，使用PrometheusScraping配置从应用中抓取自定义指标，从而收集自定义指标；S3.3、开发自定义的监控数据收集程序，并部署在Kubernetes集群中以实时收集监控数据；首先编写代码定时从Prometheus系统中获取各种指标，存储到数据库中，然后把该代码程序构建成docker镜像，使用K8S的deployment引用这个镜像部署到集群中，同时，创建Service将deployment暴露出来供外部应用程序访问；所述步骤S5，具体实现如下：S5.1、使用Operator初始化一个项目，定义一个自定义资源表示需要监控的负载和预测数据，在configcrd文件夹中定义laodscalers.example.com的CRD，其中包括最大实例数、最小实例数、实例伸缩的CPU阈值的配置，然后，使用kubectl命令部署所述CRD在集群中；S5.2、使用OperatorSDK创建一个控制器，使用operator-sdkcreate命令，生成一个基础的operator框架，包括基础代码和文件，用于监视和管理自定义Kubernetes资源；然后实现Reconcile函数，编写控制器逻辑，获取loadScaler实例、deployment、获取监控指标以及通过api获取模型推理服务的结果，根据获取的具体数值计算期望副本数；最后通过api调用，更新deployment的副本数；S5.3、把控制器代码构建成docker镜像，然后编译k8s的deployment和service的yaml文件，使用构建好的控制器镜像，部署到k8s集群中。

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