技術(shù)特征：

1.基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，所述日期屬性標(biāo)簽的獲取方法包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，所述時間段數(shù)值的獲取方法包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，所述cpu使用率均值的獲取方法包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)延遲均值的獲取方法包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，所述訪問預(yù)測模型的訓(xùn)練方法包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，所述對云服務(wù)的虛擬機和容器進行資源調(diào)度與分配的方法包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，所述預(yù)測每秒訪問量的計算方法包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，根據(jù)所述預(yù)測每秒訪問量和虛擬機占比計算虛擬機需求數(shù)量的方法包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法，其特征在于，根據(jù)所述預(yù)測每秒訪問量和容器占比計算容器需求數(shù)量的方法包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于互聯(lián)云服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于互聯(lián)云服務(wù)的智能資源調(diào)度與負(fù)載均衡方法；方法包括：采集第一最大請求數(shù)和第二最大請求數(shù)；采集未來單位時間內(nèi)的時間區(qū)間；采集單位時間內(nèi)云服務(wù)器的CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤使用率、網(wǎng)絡(luò)延遲時間和云服務(wù)訪問量；對時間區(qū)間進行分析處理，得到日期屬性標(biāo)簽和時間段數(shù)值；將訪問預(yù)測數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的訪問預(yù)測模型中，得到預(yù)測的云服務(wù)訪問量；引入未來時間的多種影響因素，采用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測云服務(wù)訪問量，并結(jié)合虛擬機和容器的混合部署與動態(tài)調(diào)度，避免過度配置和資源閑置，從而優(yōu)化資源使用，降低了云服務(wù)供應(yīng)商的運營成本，提高了云服務(wù)的效益和可用性。

技術(shù)研發(fā)人員：謝乾,汪濤,謝智,楊華坤,王雷,陳向益,宋香梅,強豪
受保護的技術(shù)使用者：江蘇卓易信息科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10