[发明专利]一种服务扩缩容方法及其系统

说明书

本发明属于服务容器技术领域，公开了一种服务扩缩容方法及其系统，所述的方法包括如下步骤：建立服务资源使用情况预测模型；获取目标服务在当前时间段的资源使用情况和容器副本数量；使用服务资源使用情况预测模型进行预测；根据目标服务在下一时间段的资源使用情况预测值和单个服务容器的资源情况进行决策分析，得到目标服务在下一时间段所需的容器副本数量；根据目标服务在当前时间段的容器副本数量和下一时间段所需的容器副本数量对目标服务进行扩缩容操作，并存储对应的扩缩容操作记录。本发明解决了现有技术存在的增加资源供应存在滞后、响应时间长、服务质量下降、准确度低以及扩缩容的复杂性高的问题。

技术领域

本发明属于服务容器技术领域，具体涉及一种服务扩缩容方法及其系统。

背景技术

随着信息产业的高速发展，计算机的相关技术已经广泛地应用到人们的生活、工作、学习等方面，促使了云计算的快速发展。云计算是一种新型的计算模式，是在分布式计算、并行计算、网格计算的基础之上发展起来的。云环境下的资源主要有：计算资源，网络资源，存储资源，主要是按照用户的需求来为用户提供硬件、软件和服务等相关的资源，使得用户不需要购买底层相关的基础设施，也不需要关心其是如何运作的，就可以快捷方便地使用资源。

现有云计算技术对应用程序进行扩缩容的技术存在一定问题：在扩展阶段，在增加资源供应方面存在一定的滞后，这导致应用程序响应时间随着时间的推移而增加，从而导致服务质量下降，并且采用自定义度量对应用程序进行自动扩缩容操作，其存在准确度低的问题，增加了扩缩容的复杂性。

发明内容

为了解决现有技术存在的增加资源供应存在滞后、响应时间长、服务质量下降、准确度低以及扩缩容的复杂性高的问题，提出一种服务扩缩容方法及其系统。

本发明所采用的技术方案为：

一种服务扩缩容方法，包括如下步骤：

建立服务资源使用情况预测模型；

选择目标服务，并获取目标服务在当前时间段的资源使用情况和容器副本数量；

将目标服务在当前时间段的资源使用情况输入到服务资源使用情况预测模型进行预测，得到目标服务在下一时间段的资源使用情况预测值；

根据目标服务在下一时间段的资源使用情况预测值和单个服务容器的资源情况进行决策分析，得到目标服务在下一时间段所需的容器副本数量；

根据目标服务在当前时间段的容器副本数量和下一时间段所需的容器副本数量对目标服务进行扩缩容操作，并存储对应的扩缩容操作记录。

进一步地，建立服务资源使用情况预测模型，包括如下步骤：

获取服务历史数据集，并将服务历史数据集分为训练样本集和测试样本集；

根据训练样本集和神经网络进行训练，建立初始的服务资源使用情况预测模型并进行训练优化；

将测试样本集输入初始的服务资源使用情况预测模型进行验证，得到最优的服务资源使用情况预测模型。

进一步地，服务历史数据集包括若干目标服务在不同时间段的资源使用情况和容器副本数量。

进一步地，当收到用户请求时，对用户请求对应的目标服务的扩缩容操作记录进行可视化展示，包括如下步骤：

获取各服务在各时间段的扩缩容操作记录和对应的资源使用情况，并生成对应的扩缩容操作记录文件；

当收到用户请求时，根据用户请求中的目标服务和目标时间段匹配扩缩容操作记录文件；

根据匹配到的扩缩容操作记录文件生成并输出对应的可视化报告。