摘要
本申请涉及人工智能、智能网关和金融技术领域,提出了一种智能网关的流量调度方法、装置、设备及介质,方法包括:通过分布式服务集群网格获取智能网关中各节点的资源监控数据和API调用链数据;根据资源监控数据和训练的时序预测模型,确定资源使用趋势预测信息和动态阈值信息;响应于资源使用趋势预测信息存在异常,根据API调用链数据和预训练的因果推理模型,确定故障传播路径;通过多因子权重公式确定动态流量调度策略,并根据动态阈值信息确定自适应熔断策略。通过该技术方案,既解决了传统分布式系统中故障定位难、调度滞后的问题,又显著提升了智能网关在复杂负载场景下的稳定性、抗风险能力与资源利用效率。
技术关键词
分布式服务集群
资源监控
故障传播路径
智能网
流量调度方法
时序预测模型
错误率
Kubernetes容器
节点
数据
动态
滑动时间窗
计算机可执行指令
分布式存储集群
流量调度装置
ICMP协议
分布式追踪
强化学习策略