一种基于GRU-注意力机制的容器云弹性伸缩方法

本发明涉及云计算技术领域，具体涉及一种基于GRU‑注意力机制的容器云弹性伸缩方法，包括以下步骤：S1：构建GRU‑注意力混合模型，并通过GRU‑注意力混合模型生成负载预测结果；S2：基于步骤a)所生成的负载预测结果，通过改进的HPA机制，计算未来一段时间内所需的Pod数量，并执行相应的扩缩容策略；S3：通过资源供应评估模块持续分析资源供应指标，根据供应不足率与过度供应率的量化结果，优化扩缩容决策参数，以提升资源利用效率。本发明通过优化资源分配和减少资源浪费，有效降低了容器云环境的运营成本，特别是在大规模和高动态负载场景下，具有显著的经济效益。