【摘 要】
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近几年，基于容器的虚拟化应用技术发展迅速，Kubernetes已经成为容器编排领域的事实标准，其自身的HPA控制器能够自动实现pod的水平伸缩。但Kubernetes本身的伸缩策略是一种响应式策略，pod的水平扩容存在延迟，在这期间将不可避免地会出现响应延迟或响应失败。为改善上述问题，文中设计一种基于预测值的扩容方案，其中的预测算法采用KNG模型。KNG模型是基于Kalman-NeuralProp
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区科技厅项目（2020E01023）；
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近几年，基于容器的虚拟化应用技术发展迅速，Kubernetes已经成为容器编排领域的事实标准，其自身的HPA控制器能够自动实现pod的水平伸缩。但Kubernetes本身的伸缩策略是一种响应式策略，pod的水平扩容存在延迟，在这期间将不可避免地会出现响应延迟或响应失败。为改善上述问题，文中设计一种基于预测值的扩容方案，其中的预测算法采用KNG模型。KNG模型是基于Kalman-NeuralProphet-GRU组合模型优化而来，并对其做出适当的扩展与改动，以更好地适应预测需要。所设计的扩容方案首先使用KNG模型来预测pod的资源使用情况；然后将预测值送入HPA控制器，以计算出所需的pod副本数。实验结果表明，预测算法能够较为准确地预测到pod负载的变化，使HPA控制器能够以预测值为依据，提前完成pod副本数的扩充，从而提高应用在流量高峰初始阶段的响应能力。
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