一种基于Kubernetes和回归树的资源运行监控及维护方法

本发明涉及一种基于Kubernetes和回归树的资源运行监控及维护方法，旨在提高容器化环境中的资源管理和故障诊断能力。通过实时采集Kubernetes集群的运行数据，包括CPU、内存、网络流量等监控指标，利用回归树算法进行异常检测、资源优化和自适应调度。本方法包括数据收集、特征提取、模型训练与推理以及反馈优化模块，能够智能化地预测系统负载、自动调整资源分配，并提前识别潜在故障，从而提高集群的性能与稳定性。该方法适用于云原生架构中，实现高效的自动化运维，提升系统的可靠性与响应速度。