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面向微服务架构的容器级弹性资源供给方法

更新时间：2019-12-30 12:05:59 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：微服务架构 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

容器作为物理资源的逻辑抽象,具有资源占用少、资源供给快等特点,适合工作负载突变的互联网应用模式,特别是面向微服务架构的新型服务范型.已有工作受限于物理机和虚拟化环境,或资源难以弹性供给或资源供给时效性较差,难以应对负载突变(flash-crowds)场景.针对此问题提出了一种服务质量(quality of service,QoS)敏感的、基于前馈的容器资源弹性供给方法,该方法采用排队论刻画工作负载、资源利用率和响应时间的关联关系,构建应用性能模型.其中,响应时间采用模糊自适应卡尔曼滤波进行预测(前馈控制器),预测结果违背QoS是触发资源弹性供给的依据.基于CloudStone基准的实验结果显示,前馈控制器具有快速收敛的特点,对响应时间的预测误差小于10%.在flash-crowds场景下,相对于已有方法可有效保障应用的QoS.


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：
ＤＯＩ１０．７５４４ｉｓｓｎ１０００１２３９ ．２０１７ ．２０１５１０４３  
－
计 算 机 研 究 与 发 展  
?
（）： ，  
５４３ ５９７６０８ ２０１７  
－
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ ｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏ ｍｅｎｔ  
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面向微服务架构的容器级弹性资源供给方法  
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１２３  
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１
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郝庭毅  
吴
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张文博  
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１
（
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中国科学院软件研究所软件工程技术中心 北京  
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２
３
（ （  
计算机科学国家重点实验室 中国科学院软件研究所  
）
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北京  
１００１９０  
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（
）
中国科学院大学 北京  
ꢀ
１０００４９  
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（
）
ｈａｏｔｉｎ ｉ１３ ｏｔｃａｉｘ．ｉｓｃａｓ．ａｃ．ｃｎ  
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＠
ＥｌａｓｔｉｃＲｅｓｏｕｒｃｅＰｒｏｖｉｓｉｏｎｉｎ Ａ ｒｏａｃｈｆｏｒＣｏｎｔａｉｎｅｒｉｎＭｉｃｒｏＳｅｒｖｉｃｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  
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１２３  
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１２  
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１
，
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ＷｕＧｕｏｕａｎ ａｎｄＺｈａｎ Ｗｅｎｂｏ  
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ＨａｏＴｉｎ ｉ  
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ＷｕＨｅｎ  
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１
２
３
（
，
，
，
）
Ｔｅｃｈｎｏｌｏ Ｃｅｎｔｅｒｏ ＳｏｔｗａｒｅＥｎｉｎｅｅｒｉｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏ Ｓｏｔｗａｒｅ ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｂｅｉｉｎ １００１９０  
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（ （ ， ）， ）  
ＳｔａｔｅＫｅ Ｌａｂｏｒａｔｏｒ ｏ Ｃｏｍ ｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｏ Ｓｏｔｗａｒｅ ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｂｅｉｉｎ １００１９０  
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（
，
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ ｏ ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｂｅｉｉｎ １０００４９  
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）
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，
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｓａｌｏｉｃａｌａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｈｓｉｃａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｃｏｎｔａｉｎｅｒｂａｓｅｄ ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｈａｓｂｅｅｎ  
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，
ａｄｏｔｅｄｗｉｄｅｌ ｉｎｃｌｏｕｄｃｏｍ ｕｔｉｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆｏｒｅｌａｓｔｉｃｒｅｓｏｕｒｃｅ ｒｏｖｉｓｉｏｎｉｎ ｗｈｉｃｈｉｓｌｏｗｅｒ  
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，
ｏｖｅｒｈｅａｄａｎｄ ｏｔｅｎｔｉａｌｌ ｂｅｔｔｅｒ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｎｏｗａｄａｓ ｍｏｒｅａｎｄ ｍｏｒｅｅｎｔｅｒｒｉｓｅｓｓｅｅｋｔｏ ｍｏｖｅ  
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ｌａｒｅｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔｂａｓｅｄ ａ ｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｃｏｎｔａｉｎｅｒｂａｓｅｄ  
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，
ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄｆｏｃｕｓｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｒｅｓｏｕｒｃｅｍａｎａｅｍｅｎｔ．Ｕｎｆｏｒｔｕｎａｔｅｌ ｍａｎ ｅｘｉｓｔｉｎ ａ ｒｏａｃｈｅｓ  
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，
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，
ｗｅｒｅｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄｂ ｈｓｉｃａｌｍａｃｈｉｎｅｏｒｖｉｒｔｕａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｔｈｅｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｒｅｈａｒｄｔｏｂｅｅｌａｓｔｉｃａｌｌ ｏｒ  
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，
ｔｉｍｅｌ ｒｏｖｉｓｉｏｎｉｎ ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔｂａｓｅｄａ ｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｍａ ｓｕｆｆｅｒｆｒｏｍ ｆｒｅｕｅｎｔｓｅｒｖｉｃｅｌｅｖｅｌ  
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－
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（ ） ，  
ａｒｅｅｍｅｎｔ ＳＬＡ ｖｉｏｌａｔｉｏｎｓｕｎｄｅｒｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｉｓｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ ｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ  
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ｇ
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－
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（
）
ｒｏｏｓｅｓａ ｕａｌｉｔ ｏｆｓｅｒｖｉｃｅ ＱｏＳ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅｒｅｓｏｕｒｃｅ ｒｏｖｉｓｉｏｎｉｎ ａ ｒｏａｃｈｆｏｒｃｏｎｔａｉｎｅｒｓｉｎ ｍｉｃｒｏ  
ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ －  
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ｙ
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ｓｅｒｖｉｃｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌ．Ｗｅｅｍ ｌｏ ａ ｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎ  
ｐ ｙ  
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ꢀ
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，
ｙ
，
ｕｅｕｉｎ ｔｈｅｏｒ ．Ｆｉｒｓｔｌ ｗｅｃａｔｕｒｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉ ａｍｏｎ ｗｏｒｋｌｏａｄ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ  
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ｑ
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，
ｒｅｓｏｎｓｅｔｉｍｅ．Ｓｅｃｏｎｄｌ ｗｅ ｒｅｄｉｃｔｔｈｅｒｅｓｏｎｓｅｔｉｍｅｗｉｔｈｆｕｚｚ ｆｅｄｅｒａｌａｄａｔｉｖｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎ  
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ꢀ
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，
，
ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄｉｆｔｈｅ ｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｉｓａａｉｎｓｔ ｒｅｄｅｆｉｎｅｄ ＱｏＳ ｅｌａｓｔｉｃ  
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ꢀ
－
ꢀ
ꢀ
－
ꢀ
ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎ ｒｏｃｅｓｓｉｓｔｒｉ ｅｒｅｄ．ＥｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄｏｎＣｌｏｕｄＳｔｏｎｅｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ  
ｇｐ  
ꢀ ꢀ ｇｇ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
ꢀ
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ｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄａｌｏｒｉｔｈｍ ｃｏｎｖｅｒｅｓ ｕｉｃｋｌ ．Ｔｈｅ ｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅｒｅｓｏｎｓｅｔｉｍｅ ｈａｓ ｏｎｌ  
ｇ ꢀｑ ｙ  
ꢀ ｇ ꢀｐ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ ꢀ  
－
ꢀ
ｙ
ｐ
，
ｍａｘｉｍｕｍｅｒｒｏｒｏｆ１０％ ａｎｄｉｓ ｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｃｏｍ ａｒｅｄ ｗｉｔｈｅｘｉｓｔｉｎ ａ ｒｏａｃｈｅｓ．  
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ｇ ｐｐ  
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，
Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ ｏｕｒａ ｒｏａｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌ ｒｏｔｅｃｔｒｅｓｏｕｒｃｅ ｒｏｖｉｓｉｏｎｉｎ ｆｏｒｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓｗｏｒｋｌｏａｄ．  
ｙｐ  
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；
；
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；
Ｋｅ ｗｏｒｄｓ ｃｏｎｔａｉｎｅｒｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｕｚｚ ａｄａｔｉｖｅＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｎ ｅｌａｓｔｉｃｒｅｓｏｕｒｃｅ ｒｏｖｉｓｉｏｎｉｎ  
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；
ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓ  
－
－
ꢀ
， 、 ，  
容器作为物理资源的逻辑抽象 具有资源占用少 资源供给快等特点 适合工作负载突变的互联  
摘
要
ꢀ
ꢀ
， ，  
网应用模式 特别是面向微服务架构的新型服务范型 已有工作受限于物理机和虚拟化环境 或资源难  
．
：
；
：
修回日期  
２０１６ ０４ ０１  
收稿日期  
－ －  
２０１５ １２ ０９  
－
－
ꢀ
：
基金项目 国家自然科学基金项目  
（
，
６１４７２４０７ ６１３６３００３  
）
ꢀ
（
，
）
Ｔｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕ ｏｒｔｅｄｂ ｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ６１４７２４０７ ６１３６３００３ ．  
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ꢀ
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：
通信作者 吴恒  
（
）
ｗｕｈｅｎ０９ ｏｔｃａｉｘ．ｉｓｃａｓ．ａｃ．ｃｎ  
ｇ ＠  
ꢀ
，
（）  
２０１７ ５４３  
ꢀ
计算机研究与发展  
５９８  
，
以弹性供给或资源供给时效性较差 难以应对负载突变  
（
）
场景 针对此问题提出了一种服  
ｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓ  
．
－
（
ｑ
，
）
敏感的 基于前馈的容器资源弹性供给方法 该方法采用排队论刻画工  
ｕａｌｉｔ ｏｆｓｅｒｖｉｃｅ ＱｏＳ  
ｙ ꢀ  
、 ，  
务质量  
ꢀ
、 ， ，  
作负载 资源利用率和响应时间的关联关系 构建应用性能模型 其中 响应时间采用模糊自适应卡尔曼  
．
（ ），  
滤波进行预测 前馈控制器 预测结果违背  
是触发资源弹性供给的依据 基于 基准的  
． ＣｌｏｕｄＳｔｏｎｅ  
ＱｏＳ  
， ，  
实验结果显示 前馈控制器具有快速收敛的特点 对响应时间的预测误差小于  
在
１０％． ｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓ  
－
场
，
景下 相对于已有方法可有效保障应用的  
ＱｏＳ．  
； ； ； ；  
容器虚拟化 模糊自适应式卡尔曼滤波 弹性资源供给 微服务架构 突发性负载  
关键词  
ꢀ
中图法分类号  
ＴＰ３１９  
ꢀ
［］  
１
（
）
，
实现模型参数的运行时调整 进行应用响应时间预  
微服务架构  
体现了互联网应  
ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅ  
ꢀꢀ  
用的设计思想 其核心理念是细粒度模块划分 服务  
：）  
，
、
，
测 最后 以响应时间是否违约  
．
作为资源弹性  
ＱｏＳ  
、
，
化接口封装 轻量级通信交互 具有 点优势  
模
１
供给的依据  
２
．
， 、  
块自治性强 能很好满足互联网应用诉求变化快 模  
：
点
本文的贡献主要有  
３
；） ，  
模块扩展性好 能很好满足互  
２
块独立更新的需求  
）
提出一种基于容器的应用弹性供给框架 利  
１
，
、
联网应用用户难预测 资源动态分配的需求 其中  
．
，
，
用容器轻量级特点 提高了资源供给的实效性  
．
；
前者涉及的是应用开发和设计范畴 后者强调的是  
）
提出一种基于预测的应用突变负载估算方  
２
，
应用运行和维护 问题 也 是本 文 关注 的 重 点 根 据  
．
， ，  
法 利用模糊自适应卡尔曼滤波快速收敛的特点 提  
， ，  
报告 微服务本身具有良好的扩展性 正逐  
Ｇａｒｔｎｅｒ  
高了突变负载的预测准确性和资源供给的有效性  
．
，
渐成为构造互联网应用的主流架构模式 但从运行  
）
，
实验结果显示 本方法对响应时间预测的误  
３
，
和维护的 视 角 来 看 应 对 典 型 的 互 联 网 突 变 负 载  
，
在突发负载的场景下 相比已有方  
１０％．  
差率小于  
［］  
２
（
）
场景 保障应用服务 质 量  
ｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓ  
、
（
ｕａｌｉｔ  
ｑ
，
法 可以有效保障应用的服务质量  
．
－
ｙ
， ） （  
依旧面临挑战 服务质量是指应用  
ｏｆｓｅｒｖｉｃｅ ＱｏＳ  
ꢀ
，
软件对时间要求的满足程度 响应时间是其重要的  
相关工作  
１
ꢀ
，
度量指标之一 比如用户服务质量为  
，
即表示用  
５ｓ  
）
５ｓ ．  
户从请求发起到请求响应的时间间隔不应超过  
已有工作主要面向物理机和虚拟机场景实现资  
， ，  
近年来 轻量级容器技术应运而生 其本质是模  
［ ］  
针对物理资源难以快速供  
４１０  
－
源的弹性供给 文献  
．
， 、  
拟进程运行环境 具有资源占用少 应用启动快等特  
， ，  
给的特点 或采用容量规划 以服务质量作为约束条  
［］  
３
，
点
其正逐步成为支撑微服务运行的主流架构平  
， ；  
件 估算应用的峰值资源需求 或采用准入控制机制  
，
，
台 容器具有秒级资源供给的特点 可很好地满足互  
．
，
根据资源供给量反推应用可承受的峰值负载 通过拒  
，
联网应用负载突变对实时资源供给的需求 然而 已  
．
绝服务策略来保障应用的服务质量 如  
等
． Ｃｈｅｒｋａｓｏｖａ  
［］  
９
，
有方法或受限于物理机灵活性不够 资源难以弹性  
，
提出的基于准入控制机制 建立会话与吞吐量的  
人
； ，  
供给 或受限于虚拟机资源的供给分钟级时效性 通  
，
损失模型 推演资源的供给需求 又如  
．
等
Ｒｏｂｅｒｔｓｓｏｎ  
［ ］  
１０  
（
）
的负载模式  
常只能适用于周期变化  
ｔｉｍｅｏｆｄａ  
－ －  
ｙ
．
，
提出的基于线性模型的资源需求方程组 在保  
人
“ ” ，  
限时抢购活动  
６１８  
如京东采用容器作为  
年
２０１５  
，
障应用质量的前提下估算资源需求的峰值 从而达到  
，
用户访问数增长率高于预期 导致部分应用构件出  
［ ］  
考虑虚拟机性能  
１１１７  
－
资源按需供给的目的 文献  
．
“
现 无响应  
”、“  
”
卡顿 等现象 其原因是应用性能模型  
．
，
开销因素 采用模型驱动的方法刻画虚拟化环境下应  
，
的参数选择受限于训练集 缺少运行时自我调整的  
，
用的资源需求变化 并以此作为资源提供的依据 这  
．
， 、  
能力 其中 性能模型是评估应用资源需求 实现弹  
．
（
）、  
ｇ
些方法通常采用增强学习  
ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎ  
ꢀ
性供给的依据  
．
（
）
等机制进行模型参数  
统计学习  
ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｅａｒｎｉｎ  
ꢀ
ｇ
［
］
１５  
等人 提出基于性能隔离的方法  
、
本文提出了一种基于前馈控制 面向负载突变  
训练 如  
． Ｋａｒｌｓｓｏｎ  
，
场景的容器资源按需供给方法 该方法采用排队论  
，
分析每个服务实例的资源需求 分别对每种服务构  
、 ，  
刻画应用负载 资源消耗和响应时间的关联关系 构  
， ；  
建性能变化模型 从 而 进 行 自 适应 资 源 供 给 文献  
，
造应用性能模型 同时 使用模糊自适应卡尔曼滤波  
．
［ ］ ，  
考虑虚拟机之间性能相互干扰问题 采用统  
１８２１  
－

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