一种基于Kubernetes集群的云计算资源弹性伸缩方法及其系统

本发明公开了一种基于Kubernetes集群的云计算资源弹性伸缩方法及其系统，属于人工智能技术领域，S10：在Kubernetes集群中部署多节点及多Pod，用于处理负载，并通过监控模块实时采集集群和Pod的负载信息；S20：将采集的负载数据按时间顺序划分为训练集和测试集，并进行归一化处理；S30：基于历史负载数据建立负载预测模型，利用频域特征提取和时频融合技术对未来负载进行预测；S40：根据实时负载数据输入预测模型，结合设定的扩缩容阈值触发扩缩容操作；S50：根据预测负载和扩缩容决策，调用Kubernetes AP I执行Pod的扩容或缩容操作；本发明的有益效果是：不仅能够优化资源管理，降低成本，还能确保云服务在复杂多变的业务场景中保持稳定、高效运行，提升企业的服务质量和竞争力。