一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法

本发明属于自适应容器扩展技术领域，具体涉及一种基于容器云平台容器编排自适应容器扩展方法，包括如下步骤：S1、软件结构，所述包括容器编排平台、监控组件和机器学习框架；S2、数据采集与预处理，所述数据采集与预处理包括异常数据检测和时间对齐；S3、HTAN模型，所述HTAN模型包括模型结构和训练参数；S4、扩展决策，所述扩展决策包括决策树逻辑和Q‑learning参数；S5、反馈奖励计算，所述反馈奖励计算用于计算容器扩展策略的即时奖励值，且强化学习决策模块的核心反馈机制；S6、实验效果验证。本申请实施例提供的整体结构，项目通过多模态数据融合、分层时序注意力网络(HTAN)、多约束扩展策略生成及动态反馈校准，实现了容器资源的高效动态配置。