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基于WTT-iTransformer时序预测的容器群伸缩策略研究
1
作者
陈奇超
叶楠
曹炳尧
《电子测量技术》
北大核心
2025年第12期88-98,共11页
Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTrans...
Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTransformer不仅在长期序列预测表现优异,还可通过变量序列作为token嵌入获取了多变量间的关联性。本文通过增加了小波变换卷积层WTConv2d和多尺度时间卷积网络的WTT-iTransformer模型可以更精确地从时、频域两方面提取资源时间序列的长期特征与依赖关系,更符合容器使用特征的预测。基于该模型的负载变化预测,能够实现高、低流量发生的初期进行快速扩缩容,以解决反应滞后和资源利用率低的问题。实验结果表明,WTT-iTransformer在训练过程中表现出更好的稳定性和更低的训练误差,能够较为准确地预测集群负载的变化趋势,改进的弹性伸缩策略与Kubernetes传统的HPA相比更加智能、稳定,在负载特征明显、突发性负载较多的场景展现出显著提升,具有广泛的应用潜力。
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关键词
Kubernetes
时序预测模型WTT-iTransformer
负载预测
混合弹性伸缩策略
小波变换卷积
时间卷积网络
iTransformer模型
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职称材料
题名
基于WTT-iTransformer时序预测的容器群伸缩策略研究
1
作者
陈奇超
叶楠
曹炳尧
机构
上海大学特种光纤与光接入网重点实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第12期88-98,共11页
基金
国家重点研发计划(2021YFB2900800)
高等学校学科创新引智计划(111项目)(D20031)资助。
文摘
Kubernetes默认的HPA策略因其特有的响应性机制而存在扩缩容滞后的局限。为了提高资源的响应性能和资源利用率,本文引入了基于时序资源负载预测的弹性伸缩策略,预测部分创新得提出了WTT-iTransformer模型对集群资源进行预测。已知iTransformer不仅在长期序列预测表现优异,还可通过变量序列作为token嵌入获取了多变量间的关联性。本文通过增加了小波变换卷积层WTConv2d和多尺度时间卷积网络的WTT-iTransformer模型可以更精确地从时、频域两方面提取资源时间序列的长期特征与依赖关系,更符合容器使用特征的预测。基于该模型的负载变化预测,能够实现高、低流量发生的初期进行快速扩缩容,以解决反应滞后和资源利用率低的问题。实验结果表明,WTT-iTransformer在训练过程中表现出更好的稳定性和更低的训练误差,能够较为准确地预测集群负载的变化趋势,改进的弹性伸缩策略与Kubernetes传统的HPA相比更加智能、稳定,在负载特征明显、突发性负载较多的场景展现出显著提升,具有广泛的应用潜力。
关键词
Kubernetes
时序预测模型WTT-iTransformer
负载预测
混合弹性伸缩策略
小波变换卷积
时间卷积网络
iTransformer模型
Keywords
Kubernetes
WTT-iTransformer time-series prediction model
load prediction
hybrid elastic scaling strategy
wavelet transform convolution
temporal convolution network
iTransformer model
分类号
TN915.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WTT-iTransformer时序预测的容器群伸缩策略研究
陈奇超
叶楠
曹炳尧
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
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