公开(公告)号：CN118245204A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202311659416.X

申请日：2023-12-05

Applicant: 西安空间无线电技术研究所

Inventor： 张茗茗 ,  彪晓卫 ,  马驰 ,  马健强 ,  张建华 ,  聂世强 ,  邵应昭 ,  李晓博 ,  丁跃利 ,  王元乐 ,  张守娟

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/48 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习模型的容器动态弹性伸缩方法，构建以用户响应时间划分为有限状态行、容器的纵向伸缩方式和水平伸缩方式划分为有限动作列的Q‑learning模型，并进行训练；对多个存在进行调度请求的容器进行动态排序，当容器的状态超出稳定状态时，进入排队队列；排队顺序根据进入队列的时间和容器的实时用户响应时间变化情况确定，按照排队顺序调用训练好的Q‑learning模型决策容器的伸缩操作方式，直到该容器恢复到稳定状态。本发明采用强化学习模型实现容器伸缩的智能化，针对多个容器需要调度的情况，能够在容器等待调度过程中根据其流量可能发生的变化，实时调整调度顺序，平衡容器间的调度需求，快速缓解容器的访问压力，降低用户响应延迟。