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申请/专利权人：浪潮通信信息系统有限公司
摘要：本发明涉及云计算技术领域，具体为基于机器学习的Kubernetes调度优化方法及系统，包括以下步骤：收集Kubernetes集群的历史数据；将采集到的数据转化为可供机器学习模型处理的特征向量；使用机器学习SVM算法构建调度模型；有益效果为：本发明提出的基于机器学习的Kubernetes调度优化方法及系统；进一步解决了现有静态调度器无法有效地优化资源利用率和响应时间的问题；可以提高在高并发环境下的资源利用率和应用响应速度及资源的均衡利用。
主权项：1.基于机器学习的Kubernetes调度优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：收集Kubernetes集群的历史数据；将采集到的数据转化为可供机器学习模型处理的特征向量；使用机器学习SVM算法构建调度模型；定期根据机器学习模型预测结果，针对不同类型应用预先锁定资源；根据预测和实时数据制定调度决策；根据机器学习模型的输出结果，动态地对容器任务进行调度和重新分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮通信信息系统有限公司 基于机器学习的Kubernetes调度优化方法及系统
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