基于深度学习的容器云弹性伸缩方法

作者：徐胜超^*; 熊茂华

来源：云南师范大学学报(自然科学版), 2021, 41(06): 21-24.

• 预测
• 负载特征
• 容器云
• 深度学习
• 神经网络
• 弹性伸缩

通过多指标衡量负载情况,并结合长短时记忆神经网络预测模型,经模型训练和预测后得出负载预测值,共同完成容器云的弹性伸缩决策,避免过度弹性收缩.实验结果证明,该方法可有效全面衡量负载状态;容器云应用负载量的预测值与实际值最大误差值仅为3.2%.

• 单位
  广东财经大学华商学院