面向微服务弹性扩缩机制的负载长序列预测方法
Load long sequence prediction method for microservice elastic scaling mechanisms
1. 贵州大学 省部共建公共大数据国家重点实验室, 贵阳 550025
2. 上海交通大学 计算机科学与工程系, 上海 201100
摘要
对微服务弹性扩缩策略因依赖短期负载预测而频繁改变，进而引发弹性滞后与资源争抢的问题。提出一种轻量化的长序列负载预测方法。该方法基于微服务序列的局部非线性波动与全局趋势特征，设计了多层次长期因果卷积结构，并融合时序异构块以精准捕捉时序依赖关系。与7种现有先进算法的对比实验结果显示，所提方法在22个关键评估指标中，有59.09%的指标表现最优。研究表明，该长序列预测方法能有效平滑弹性伸缩决策，显著缓解资源调度的滞后与冲突问题，为复杂的微服务场景提供了高效的资源优化与负载调度支持。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0107
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第11期
发布历史
[2025-07-11] 优先出版
引用本文
熊川越, 杨静, 李少波, 等. 面向微服务弹性扩缩机制的负载长序列预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (11). (2025-07-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0107. (Xiong Chuanyue, Yang Jing, Li Shaobo, et al. Load long sequence prediction method for microservice elastic scaling mechanisms [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (11). (2025-07-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0107. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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