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基于流量预测的弹性扩缩容策略

 信息与通信工程学院

Elastic Expansion and Contraction Strategy Based on Flow Prediction

弹性扩缩容是云计算和分布式系统中关键的自动化策略,它根据系统负载情况动态调整资源(如虚拟机实例或容器)的数量,以确保系统在需求高峰和低谷时都能有效地利用资源并保持稳定性。Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler(HPA)是Kubernetes中的一个重要特性,用于根据应用程序的负载情况自动调整Pod副本的数量。它通过监控定义的指标(如CPU利用率或自定义指标)来实时调整Pod的数量,以确保应用程序能够在负载波动时保持稳定和高可用。传统的流控策略只涉及单一维度,单一服务,且指标的调整不容易量化。本项目基于机器学习算法试图寻找合理高效的HPA指标,实现自动化,智能化运维。

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项目负责人

周正明2022级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机专业

项目成员

袁雅妮2022级 网络空间安全学院 网络空间安全

于凤露2022级 经济管理学院 金融科技

指导老师

张兴信息与通信工程学院 教授

评审老师

刘海洋信息与通信工程学院 工程师

张雪菲信息与通信工程学院 副教授

于赫信息与通信工程学院 副教授

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该项目暂无荣誉
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