一种多因素组合虚拟容器集群智能化调度方法

本申请涉及云计算及容器编排技术领域，特别涉及一种多因素组合虚拟容器集群智能化调度方法，该方法包括：对目标集群的历史负载数据集进行特征工程，得到训练集，基于LSTM模型和LightGBM模型建立组合负载预测模型，利用训练集对组合负载预测模型进行迭代训练，得到训练完成的模型；使用训练完成的模型对目标集群进行预测，基于预测值，结合基于负载预测的自动伸缩策略，对目标集群进行自动伸缩处理；基于目标集群的资源使用情况，结合基于TOPSIS的多维资源调度算法，对目标集群的资源进行重新分配；其中，数据收集、负载预测、节点伸缩和资源调度均由自行设计的Kubernetes的扩展调度器实现。