摘要
本发明公开一种针对Java程序优化的容器资源配额推荐方法,属于计算机技术领域;该方法包括:获取监控数据;所述监控数据包括CPU使用率和内存使用量;根据CPU使用率进行CPU资源配额推荐;根据内存使用量进行内存资源配额推荐。本发明基于Java程序的运行特性和实际监控数据,通过LSTM模型对JVM堆内存使用量的峰值进行准确预测,提供了更加精确的CPU和内存配额推荐方法。相比传统方法,能够更准确地预测Java程序的资源需求,避免资源的浪费和不足问题,显著提升Kubernetes集群的资源利用率。
技术关键词
内存
配额
推荐方法
资源
容器
程序
LSTM模型
指标
数据
滞后特征
优化器
推荐系统
统计特征
序列
机制
非线性
模块
关系
集群
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映射配置文件
内存
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建立双向通信
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信号飞行时间