基于混合预测模型的容器水平伸缩策略研究

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摘 要：针对Kubernetes默认水平伸缩策略在高并发场景下因间歇时间而导致集群规模无法及时扩展，进而易引发集群性能下降甚至宕机的问题，提出了一种基于加权变分减法双向长短期记忆网络模型（INFO-VMD-SABOBiLSTM，IVS-BiLSTM）的容器水平伸缩策略。该策略通过将负载预测值输入Pod水平伸缩器（HorizontalPodAutoscaler，HPA）进行主动扩容，提升了集群对负载变化的感知能力。（剩余226字）

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