公开(公告)号：CN115033477B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202210644574.7

申请日：2022-06-08

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  齐鲁工业大学

Inventor： 蔡斌雷 ,  王彬 ,  杨美红 ,  郭莹 ,  张虎

IPC: H04L67/1012 ,  H04L67/1074 ,  H04L41/0631 ,  H04L43/04 ,  H04L43/062 ,  H04L43/0852 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明涉及一种面向大规模微服务的性能异常主动检测和处理方法及系统，包括：对微服务的资源使用情况以及运行时信息进行采集，通过采集信息判断微服务应用是否存在性能异常；如果微服务应用存在性能异常，首先，通过采集信息生成微服务历史执行图，然后，基于记忆化搜索对微服务关键路径进行提取，随后，基于部分SLO对关键微服务进行定位，最后，基于离散系数确定关键微服务的关键资源，并增加关键资源的配额，以避免或缓解尾延迟SLO违规。

公开(公告)号：CN115037749B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202210644605.9

申请日：2022-06-08

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  齐鲁工业大学

Inventor： 蔡斌雷 ,  王彬 ,  杨美红 ,  郭莹 ,  张虎

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/1074 ,  H04L67/133 ,  H04L67/63

Abstract: 本发明涉及一种大规模微服务智能多资源协同调度方法及系统，包括：采集微服务资源使用信息与微服务运行时信息并进行数据预处理；对资源协同调度进行决策的性能感知的多层联动；对微服务进行资源调度的资源分配。通过自动的信息采集可以实时地感知微服务的资源使用和延迟性能等情况；在此基础上，利用多智能体深度强化学习方法可以捕获各个微服务之间的依赖关系，并根据工作负载的动态变化协同地对每个微服务所使用的多种资源进行弹性细粒度的调整。本发明可以在尽可能保障大规模微服务应用的尾延迟SLO的同时，降低微服务每个资源维度的资源冗余，进而提高整体资源利用率。

公开(公告)号：CN115037749A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210644605.9

申请日：2022-06-08

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 蔡斌雷 ,  王彬 ,  杨美红 ,  郭莹 ,  张虎

IPC: H04L67/10 ,  H04L67/1074 ,  H04L67/133 ,  H04L67/63

Abstract: 本发明涉及一种性能感知的大规模微服务智能多资源协同调度方法及系统，包括：采集微服务资源使用信息与微服务运行时信息并进行数据预处理；对资源协同调度进行决策的性能感知的多层联动；对微服务进行资源调度的资源分配。通过自动的信息采集可以实时地感知微服务的资源使用和延迟性能等情况；在此基础上，利用多智能体深度强化学习方法可以捕获各个微服务之间的依赖关系，并根据工作负载的动态变化协同地对每个微服务所使用的多种资源进行弹性细粒度的调整。本发明可以在尽可能保障大规模微服务应用的尾延迟SLO的同时，降低微服务每个资源维度的资源冗余，进而提高整体资源利用率。

公开(公告)号：CN115033477A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210644574.7

申请日：2022-06-08

Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)

Inventor： 蔡斌雷 ,  王彬 ,  杨美红 ,  郭莹 ,  张虎

IPC: G06F11/36 ,  G06F11/34

Abstract: 本发明涉及一种面向大规模微服务的性能异常主动检测和处理方法及系统，包括：对微服务的资源使用情况以及运行时信息进行采集，通过采集信息判断微服务应用是否存在性能异常；如果微服务应用存在性能异常，首先，通过采集信息生成微服务历史执行图，然后，基于记忆化搜索对微服务关键路径进行提取，随后，基于部分SLO对关键微服务进行定位，最后，基于离散系数确定关键微服务的关键资源，并增加关键资源的配额，以避免或缓解尾延迟SLO违规。