本發明涉及一種云服務器集群負載調度方法、系統、終端以及存儲介質。所述云服務器集群負載調度方法包括:將云服務器集群的任務負載數據由多變量時間序列轉化為有監督學習序列;將所述轉化后的有監督學習序列輸入訓練好的基于卷積?門控循環單元的esDNN模型,通過所述esDNN網絡模型對所述云服務器集群在未來預設時間內的負載狀態進行預測;基于所述云服務器集群的負載狀態預測結果,采用強化學習算法生成聯合調度策略,對所述云服務器集群進行聯合調度;所述聯合調度策略包括縱向擴展、橫向擴展以及管制算法中的至少一種。本發明能夠更好的適應快速變化的負載調度,提高了調度的準確度和實時性。
聲明:
“云服務器集群負載調度方法、系統、終端以及存儲介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)