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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東浪潮科學(xué)研究院有限公司申請的專利一種基于云原生的服務(wù)歸零伸縮方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118819742B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411303211.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L67/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于云原生的服務(wù)歸零伸縮方法及系統(tǒng)是由李圣偉;仵奪;賈蔭鵬;魏子重;李銳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于云原生的服務(wù)歸零伸縮方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于云原生的服務(wù)歸零伸縮方法及系統(tǒng)，屬于云計(jì)算和云原生技術(shù)領(lǐng)域，通過監(jiān)控組件收集資源指標(biāo)，同時(shí)集成自定義業(yè)務(wù)指標(biāo)，把數(shù)據(jù)收集到監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)收集程序服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一處理，并進(jìn)行持久化存儲；收集存儲的歷史數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，把訓(xùn)練完成的模型部署到k8s集群中，并定期更新模型以反映最新的負(fù)載情況；預(yù)測未來時(shí)間段的系統(tǒng)負(fù)載，輸出預(yù)測結(jié)果供歸零伸縮控制器使用；歸零伸縮控制器用于監(jiān)控系統(tǒng)負(fù)載和預(yù)測數(shù)據(jù)，并根據(jù)策略動(dòng)態(tài)調(diào)整服務(wù)實(shí)例數(shù)量；結(jié)合服務(wù)網(wǎng)格，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)間的高級流量管理和安全策略配置。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)服務(wù)資源的精準(zhǔn)歸零與動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，在確保服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)實(shí)現(xiàn)資源的最大化利用。

本發(fā)明授權(quán)一種基于云原生的服務(wù)歸零伸縮方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于云原生的服務(wù)歸零伸縮方法，其特征在于，該方法的實(shí)現(xiàn)包括：通過監(jiān)控組件收集資源指標(biāo)，同時(shí)集成自定義業(yè)務(wù)指標(biāo)，把數(shù)據(jù)收集到監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)收集程序服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一處理，并進(jìn)行持久化存儲；收集存儲的歷史數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，把訓(xùn)練完成的模型部署到k8s集群中，并定期更新模型以反映最新的負(fù)載情況；預(yù)測未來時(shí)間段的系統(tǒng)負(fù)載，輸出預(yù)測結(jié)果供歸零伸縮控制器使用；所述歸零伸縮控制器，為Kubernetes控制器，用于監(jiān)控系統(tǒng)負(fù)載和預(yù)測數(shù)據(jù)，并根據(jù)策略動(dòng)態(tài)調(diào)整服務(wù)實(shí)例數(shù)量；控制器監(jiān)聽監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，根據(jù)實(shí)時(shí)的負(fù)載和預(yù)測結(jié)果做出決策：在低負(fù)載或空閑時(shí)段，控制器通過KubernetesAPI自動(dòng)將無用的服務(wù)實(shí)例縮減到最小或完全停止；在負(fù)載增加時(shí)，控制器根據(jù)負(fù)載預(yù)測自動(dòng)擴(kuò)展服務(wù)實(shí)例；結(jié)合服務(wù)網(wǎng)格，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)間的高級流量管理和安全策略配置；該方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：S1、準(zhǔn)備云原生應(yīng)用的基礎(chǔ)環(huán)境，部署高可用的Kubernetes集群；S2、將單體應(yīng)用拆分為多個(gè)可以獨(dú)立擴(kuò)展的微服務(wù)；S3、配置監(jiān)控服務(wù)并自定義指標(biāo)監(jiān)控；S4、收集歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建負(fù)載預(yù)測模型；S5、創(chuàng)建歸零縮放控制器；S6、配置流量入口，部署服務(wù)網(wǎng)格；所述步驟S3，具體實(shí)現(xiàn)如下：S3.1、在Kubernetes安裝helm，并添加Prometheus的倉庫，使用helm安裝Prometheus服務(wù)；S3.2、創(chuàng)建自定義指標(biāo)收集的微服務(wù)，首先引入Prometheus的客戶端依賴；然后在代碼中定義自定義指標(biāo)，把該代碼程序構(gòu)建一個(gè)docker鏡像，創(chuàng)建k8sDeployment引用這個(gè)docker鏡像，將鏡像部署到集群中；同時(shí)，創(chuàng)建Service將deployment暴露出來供外部應(yīng)用程序訪問；最后，使用PrometheusScraping配置從應(yīng)用中抓取自定義指標(biāo)，從而收集自定義指標(biāo)；S3.3、開發(fā)自定義的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)收集程序，并部署在Kubernetes集群中以實(shí)時(shí)收集監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；首先編寫代碼定時(shí)從Prometheus系統(tǒng)中獲取各種指標(biāo)，存儲到數(shù)據(jù)庫中，然后把該代碼程序構(gòu)建成docker鏡像，使用K8S的deployment引用這個(gè)鏡像部署到集群中，同時(shí)，創(chuàng)建Service將deployment暴露出來供外部應(yīng)用程序訪問；所述步驟S5，具體實(shí)現(xiàn)如下：S5.1、使用Operator初始化一個(gè)項(xiàng)目，定義一個(gè)自定義資源表示需要監(jiān)控的負(fù)載和預(yù)測數(shù)據(jù)，在configcrd文件夾中定義laodscalers.example.com的CRD，其中包括最大實(shí)例數(shù)、最小實(shí)例數(shù)、實(shí)例伸縮的CPU閾值的配置，然后，使用kubectl命令部署所述CRD在集群中；S5.2、使用OperatorSDK創(chuàng)建一個(gè)控制器，使用operator-sdkcreate命令，生成一個(gè)基礎(chǔ)的operator框架，包括基礎(chǔ)代碼和文件，用于監(jiān)視和管理自定義Kubernetes資源；然后實(shí)現(xiàn)Reconcile函數(shù)，編寫控制器邏輯，獲取loadScaler實(shí)例、deployment、獲取監(jiān)控指標(biāo)以及通過api獲取模型推理服務(wù)的結(jié)果，根據(jù)獲取的具體數(shù)值計(jì)算期望副本數(shù)；最后通過api調(diào)用，更新deployment的副本數(shù)；S5.3、把控制器代碼構(gòu)建成docker鏡像，然后編譯k8s的deployment和service的yaml文件，使用構(gòu)建好的控制器鏡像，部署到k8s集群中。

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