[发明专利]管理微服务的网络的方法、系统和计算机可读介质有效
申请号: | 202010161410.X | 申请日: | 2020-03-10 |
公开(公告)号: | CN111682954B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | A·V·冈加尔;N·K·卡什雅普;P·S·达西亚;希曼什;A·乔尼;A·辛格 | 申请(专利权)人: | 国际商业机器公司 |
主分类号: | H04L41/50 | 分类号: | H04L41/50;H04L67/51 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 酆迅;李峥宇 |
地址: | 美国纽*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 管理 微服 网络 方法 系统 计算机 可读 介质 | ||
1.一种由包括存储器和处理器的信息处理系统实现的方法,所述方法包括:
捕获与被部署到云环境上的服务网格中的一组微服务相对应的一组性能度量,其中所述一组性能度量对应于通过所述服务网格的业务流;
基于针对与所述一组微服务相对应的一组应用需求,分析所述一组性能度量来识别所述业务流的一个或多个增强;以及
基于识别的所述一个或多个增强来调整所述服务网格的业务路由策略;
其中所述业务流路由通过所述一组微服务中的第一微服务,所述方法还包括:
识别所述一组微服务中的第二微服务;
确定所述第二微服务是所述第一微服务的较新版本;以及
向所述业务路由策略添加所述一个或多个增强中的一个增强,所述一个增强将所述业务流重新路由到所述第二微服务。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述一组微服务包括第一微服务,所述方法还包括:
使用所述一组性能度量来训练递归神经网络;
基于训练的所述递归神经网络,计算在所述第一微服务处的预测业务状况元组,其中所述预测业务状况元组包括预测请求率、预测响应时间和预测错误率;
基于与所述第一微服务相对应的所述一组性能度量的子集,确定所述第一微服务的实际业务状况元组,其中所述实际业务状况元组包括实际请求率、实际响应时间和实际错误率;
基于将所述实际响应时间与所述预测响应时间进行比较,计算在所述第一微服务处的节点压力值;以及
基于所述预测请求率与所述实际请求率之间的偏差,计算与包括所述第一微服务的路径相对应的路径压力值。
3.根据权利要求2所述的方法,还包括:
基于将所述节点压力值与节点压力阈值进行比较,确定所述第一微服务是高压力节点;
基于将所述路径压力值与路径压力阈值进行比较,确定所述第一微服务属于高压力路径;以及
响应于确定所述第一微服务是所述高压力节点并且属于所述高压力路径,向业务流调整添加所述一个或多个增强中的一个增强,所述一个增强建议对所述第一微服务进行水平缩放。
4.根据权利要求2所述的方法,还包括:
基于将所述节点压力值与节点压力阈值进行比较,确定所述第一微服务是高压力节点;
基于将所述路径压力值与路径压力阈值进行比较,确定所述第一微服务属于低压力路径;以及
响应于确定所述第一微服务是高压力节点并且属于所述低压力路径,向所述业务路由策略添加所述一个或多个增强中的一个增强,所述一个增强向所述第一微服务添加一个或多个资源。
5.根据权利要求2所述的方法,还包括:
基于将所述节点压力值与节点压力阈值进行比较,确定所述第一微服务是低压力节点;
基于将所述路径压力值与路径压力阈值进行比较,确定所述第一微服务属于高压力路径;以及
响应于确定所述第一微服务是所述低压力节点并且属于所述高压力路径,向所述业务路由策略添加所述一个或多个增强中的一个增强,所述一个增强将一个或多个业务延迟插入到所述业务流的入口点。
6.根据权利要求2所述的方法,还包括:
使用所述一组性能度量来训练一组多级序列学习器;
基于训练的所述一组多级序列学习器,确定所述第一微服务的一个或多个相邻微服务的一个或多个邻域模式;以及
在所述预测业务状况元组的计算过程中使用所述一个或多个邻域模式。
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