[发明专利]微服务器的节点调度方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种微服务器的节点调度方法，其特征在于，所述微服务器的节点调度方法包括：

获取客户端发送的请求信息；

确定所述请求信息的当前请求类型信息；

获取当前服务节点中各个节点的当前性能指标信息；

根据所述当前请求类型信息以及所述当前性能指标信息通过预设响应时间预测模型进行响应时间预测，得到预测响应时间；

从所述当前服务节点中选取所述预测响应时间为最短的服务节点作为目标服务节点，通过所述目标服务节点响应所述请求信息。

2.如权利要求1所述的微服务器的节点调度方法，其特征在于，所述确定所述请求信息的当前请求类型信息，包括：

提取所述请求信息中的请求参数信息；

判断所述请求参数信息所在的地址信息，根据所述地址信息确定所述请求信息的当前请求类型信息。

3.如权利要求1所述的微服务器的节点调度方法，其特征在于，所述根据所述当前请求类型信息以及所述当前性能指标信息通过预设响应时间预测模型进行响应时间预测，得到预测响应时间之前，所述方法还包括：

获取历史请求类型信息以及历史性能指标信息；

将所述历史请求类型信息以及历史性能指标信息生成历史特征向量；

根据所述历史特征向量通过预设基础模型中进行训练，得到预设响应时间预测模型。

4.如权利要求3所述的微服务器的节点调度方法，其特征在于，所述预设基础模型为线性回归模型；

所述根据所述历史特征向量通过预设基础模型中进行训练，得到预设响应时间预测模型，包括：

根据所述历史特征向量通过所述线性回归模型采用以下公式进行训练，得到第一响应时间预测模型：

T_RP＝ω^TR+e；

其中，T_RP表示预测响应时间，ω＝(ω₀，ω₁，ω₂，ω₃，ω₄，ω₅，ω₆)代表自变量系数，R表示历史特征向量，e表示误差项。

5.如权利要求4所述的微服务器的节点调度方法，其特征在于，所述预设基础模型为岭回归模型；

所述根据所述历史特征向量通过预设基础模型中进行训练，得到预设响应时间预测模型，包括：

根据所述历史特征向量以及第一响应时间预测模型通过所述岭回归模型采用以下公式进行训练，得到第二响应时间预测模型；

J_ω＝min{||Rω-T_RP||²+α||ω||²}；

其中，α代表模型平均损失与惩罚项之间的非负系数，J_w表示损失函数的惩罚项。