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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提供一种容器云中CPU混合扩缩容方法及系统，该方法包括以下步骤：获取容器环境中容器的基本数据；基于各个容器在各个历史周期的CPU资源消耗量构建第一向量，将所述第一向量输入到预训练的第一模型中，得到对应每个容器的资源预测值；基于各个容器的特征数据构建第二向量，将所述第二向量输入到预训练的第二模型中，得到对应每个容器的配额值；将每个容器的特征和每个核心的特征进行组合，得到多个特征组；将全部的特征组和预设的结束标识输入到预训练的第三模型中，所述第三模型输出结果序列，所述结果序列为重新排列的特征组和预设的结束标识，基于所述结束标识在结果序列中的位置确定选定的特征组，基于选定的特征组确定最终的分配结果。
主权项：1.一种容器云中CPU混合扩缩容方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取容器环境中容器的基本数据，所述基本数据包括各个容器在各个历史周期的CPU资源消耗量和各个容器特征数据；基于各个容器在各个历史周期的CPU资源消耗量构建第一向量，将所述第一向量输入到预训练的第一模型中对各个容器下个周期的CPU资源消耗量进行预测，得到对应每个容器的资源预测值；基于各个容器的特征数据构建第二向量，将所述第二向量输入到预训练的第二模型中，得到对应每个容器的配额值；将每个容器的特征和每个核心的特征进行组合，所述容器的特征包括容器的资源预测值和配额值，得到多个特征组；将全部的特征组和预设的结束标识输入到预训练的第三模型中，所述第三模型输出结果序列，所述结果序列为重新排列的特征组和预设的结束标识，基于所述结束标识在结果序列中的位置确定选定的特征组，基于选定的特征组确定最终的分配结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种容器云中CPU混合扩缩容方法及系统
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