基于图神经网络的微服务部署和热管理联合优化方法

本发明涉及一种基于图神经网络的微服务部署和热管理联合优化方法，属于微服务链部署领域。本发明通过建立微服务模型和分布式计算系统模型，综合考虑IT和制冷子系统的成本、任务最大完工时间、资源利用率和PUE等因素，构建联合优化问题。通过引入图神经网络提取微服务之间的结构特征，将复杂图结构转化为可处理特征序列，由此将调度问题和热管理问题转换为马尔可夫决策和马尔可夫博弈过程，并利用深度强化学习算法动态调整微服务链部署与热管理策略。本发明能够显著提升PUE并保持更稳定的热安全水平，有效降低了分布式智算中心的运营成本，提高了资源利用率和系统性能，为微服务链部署和热管理提供了新的优化方案。