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一种改进的Kubernetes弹性伸缩策略

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Kubernetes是目前主流的容器云编排和管理系统,其内置的伸缩策略是通过监测衡量指标并与阈值比较计算,从而实现伸缩的功能.该策略主要存在单一衡量指标和响应延迟问题:单一指标在衡量多种资源消耗的复杂应用时存在明显缺陷;响应延迟问题会造成应用在一段时间内的服务质量无法得到保障.针对上述问题,提出了一种改进的Kuber⁃netes弹性伸缩策略,该策略对应用涉及的多种资源进行计算,得出综合负载率作为衡量应用伸缩的指标;使用ARIMA-Kal⁃man预测模型对综合负载进行预测,从而实现预测式伸缩,提高了应用在面对突发流量的应对能力.实验结果表明,该策略能够较好地衡量应用的整体负载水平,并能对应用负载进行准确的预测,解决了响应延迟的问题.
An Improved Kubernetes Elastic Scaling Strategy

沐磊、李洪赭、李赛飞

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西南交通大学信息科学与技术学院 成都 611756

Kubernetes 弹性伸缩 综合负载 ARIMA模型 卡尔曼滤波

四川省重大科技专项课题四川省重大科技专项课题四川省重大科技专项课题中央高校基本科研业务费专项

2018GZDX00052019YFG03992019ZDZX00072682019CX63

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.02.020

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(2)
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