基于马尔可夫性的云原生应用资源动态分配策略的研究

本文通过分析云原生系统业务资源用量特点,研究云原生资源动态匹配的模型。根据无状态应用的运维监控数据进行特征分析,验证其时序列CPU利用率数据具有马尔科性,并以此为依据设计了一种基于马尔科过程的资源分配策略。该策略将信息系统资源需求划分为不同状态,根据状态的不同预分配对应的资源。然后为该模型设计一个可挂载数据的应用基础框架,该框架将业务信息系统的服务进行分类,各类服务分别向框架的核心模型传递业务压力数据。同时在该框架中,将不同状态的资源预分配策略抽象为不同的事件消息,以事件驱动机制对信息系统不同类别的服务完成资源的扩缩容。后以一个生产系统为例,采集其固定周期内的监控数据进行模型验证与结果讨论。