一种基于时间序列预测算法的云服务分布式限流方法

本发明特别涉及一种基于时间序列预测算法的云服务分布式限流方法。该基于时间序列预测算法的云服务分布式限流方法，按照自定义周期定期采集各节点的流量数据和相关性能指标；对采集到的特定场景下的异常流量进行噪声数据处理，自定义提取对流量预测特征；通过时间序列分析识别流量数据的模式和趋势，自定义选择预测模型进行训练，以实现短期或长期的流量预测；根据预测结果，动态调整限流参数，实现预测模型的持续优化和调整。该基于时间序列预测算法的云服务分布式限流方法，实现了对流量模式的动态学习和预测，提高了资源利用率；优化了分布式节点间的限流策略同步机制，减少了同步延迟，保证了限流的一致性和准确性。