一种容器云水平伸缩负载预测方法

摘要

欠预测将导致服务能力降低、请求违例率及拒绝率上升，最终导致服务质量降级。针对目前容器云的负载预测策略研究，欠预测导致网络应用访问请求丢失而未能有效解决的问题，提出了一个欠预测应对策略（PFCS）框架，并在此基础上提出了一种面向突发流量的应急伸缩算法（ESA）。该方法可有效检测出欠预测情况的发生，及时激活应急预测模型，为伸缩决策提供另一选项；可缩短水平伸缩策略应对突发流量的失效时间，降低请求拒绝率，进而提高整体服务质量。采用实际网络应用流量数据对ESA在改善服务质量方面的有效性进行了验证，利用对比实验就PFCS对欠预测的应对效果进行评估。实验结果表明，相比仅使用预测算法的伸缩策略，PFCS能够在不影响预测精度的情况下，使请求拒绝率平均降低19.8%～23.0%。实验结果证明了ESA与PFCS的有效性。

关键词

容器云 / 水平伸缩 / 负载预测 / 欠预测 / 伸缩策略

基金资助

国家自然科学基金（61861013）; 广西创新驱动发展专项＿科技重大专项（桂科AA18118031）