一种基于卷积神经网络的微服务节点性能预测及资源自适应调整方法

本发明涉及一种基于卷积神经网络的微服务节点性能预测及资源自适应调整方法，属于云原生下的资源分配领域。首先，使用基准测试工具模拟实际应用程序，并根据任务需求预分配资源，其次，用性能监测工具收集微服务节点资源性能数据，然后，结合获取的微服务节点资源性能数据，构建基于卷积神经网络的资源预测模型（CNNRPM），预测微服务节点响应时间，接着，根据微服务节点响应时间，构建基于深度强化学习的资源分配模型，实现自适应资源调整策略，最后，利用资源管理工具根据自适应资源调整策略实施各类资源的调整。本发明以应用的响应时间作为Qos指标，使得用户应用在满足Qos指标的同时，也能最大化资源使用效率。