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基于LSTM模型的智能服务治理方案研究与实践
  • 基于LSTM模型的智能服务治理方案研究与实践

    为解决航空公司网站在访问量大幅波动时容易导致系统异常、难以快速进行治理的问题,以Spring Cloud微服务治理框架为基础,融入长短期记忆(LSTM)模型对系统指标进行分析与预测,结合云原生架构,提出了一种基于LSTM模型的智能服务治理方案。利用LSTM对历史指标数据进行训练并输出预测模型,实现对于指标的趋势预测;结合云原生基础设施,生成基于预测结果的主动式水平容器组自动伸缩器,实现资源预伸缩;根据指标预测结果与变化趋势自动下发与回收治理策略,实现智能化的流量治理。实践表明,该方案能根据模型预测结果提前做好资源扩缩容与服务治理,有效规避系统风险。

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