微服务的资源配额调整方法、装置、设备及存储介质

本申请涉及一种微服务的资源配额调整方法、装置、设备及存储介质；本申请需要获取各微服务的实时性能指标数据，利用实时性能指标数据及机器学习模型生成预测结果；该机器学习模型为通过历史性能指标数据训练的预测模型；预测结果为各微服务的资源需求预测结果；根据预测结果调整各微服务的资源配额。可见，本申请在调整资源配额时，只需要将各微服务的实时性能指标数据输入该机器学习模型，即可得到各微服务的资源需求预测结果，并通过该预测结果对资源配额进行动态调整，提高资源利用率及系统性能。