一种基于负载预测的微服务资源智能调度策略

本发明公开一种基于负载预测的微服务资源智能调度策略，属于微服务技术领域。所诉方法包括：根据微服务调用关系得到微服务的拓扑结构并获取每个微服务部署容器的请求数量、响应时间以及CPU、内存资源使用情况；根据收集到的各个容器的请求数量和微服务拓扑结构，利用图神经网络预测未来微服务节点的请求负载；根据得到的微服务节点请求负载，利用SVM算法构建微服务SLO违反模型，得到SLO违规率；根据得到的微服务节点请求负载情况和SLO违规概率，利用基于多智能体强化学习算法，得到下一时间段的微服务节点资源的分配配置。相比现有技术，本发明为容器云环境下的微服务提供SLO保障，能够减少资源开销，提高系统整体性能。