一种基于超启发式算法的微服务资源自适应调整方法

本发明涉及一种基于超启发式算法的微服务资源自适应调整方法，属于微服务资源动态管理技术领域。该方法能够精细管理CPU核数、内存大小、I/O大小等关键资源，首先，运行基准测试工具模拟真实应用运行场景，收集云原生架构下的微服务节点在不同工作负载下的资源使用数据集，其次，利用生成对抗网络增强已有的资源‑性能数据，生成辅助标签训练样本，随后，构建一个“自训练‑半监督”的微服务节点性能预测模型，实现微服务节点资源的性能预测，最后，构建基于超启发式算法的微服务资源调整模型，实现微服务节点资源的自适应调整，从而达到在满足任务端到端的服务质量的同时，提高微服务节点的资源利用率的目的。