Location: https://objects.githubusercontent.com/github-production-release-asset-2e65be/92132038/cd1df380-bfda-11eb-9ef4-3e2b52c08a3e?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAIWNJYAX4CSVEH53A%2F20221210%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20221210T144044Z&X-Amz-Ex...
predictionWindowSeconds: 3600 # PredictionWindowSeconds 是预测未来时间段内度量指标的时间窗口。 predictionAlgorithm: algorithmType: dsp dsp: sampleInterval: "60s" historyLength: "7d"
helm参数配置 参数说明默认值ahpa.replicaCountAHPA controller 副本数1ahpa.imageTagAHPA 镜像tag.v1.0ahpa.imagePullPolicyAHPA 镜像拉取策略Alwaysahpa.ALGORITHM_SERVICE_AHPA_SVC_HOSTAHPA 算法依赖svcalgorithm-servicealgorithm.replicaCount算法服务 副本数1algorithm.ports算法服务 端口号5000algorithm.imageTag算法服务 ...
AHPA功能分为两部分:controller和algorithm。 controller部分:HPA功能兼容、阈值触发和预测触发结果处理、扩缩模式功能、缩容控制功能等 algorithm部分:提供一个基于STL + auto-arima的预测算法实现功能 整体架构如下: 使用场景 周期性规律明显应用成本优化 --提前备容,降低容量风险 针对规律性明显的应用,一般有如下特征: ...
Autoscaling Algorithm:HPA 需要根据指定的指标和算法,自动计算出需要调整的副本数。这个计算过程可以通过用户自定义的策略进行扩展,例如可以根据不同的负载情况,采用不同的伸缩算法。Kubernetes 中的 HPA 默认支持基于 CPU 和 QPS 等指标的自动伸缩。 Scale Subresource:HPA 通过 Scale Subresource 与 Kubernetes 资源进行...
Thus, we propose a nonlinear distortion iterative cancellation (NDIC) algorithm based MMSE and AMP at the receiver level, in order to estimate and mitigate jointly a nonlinear distortions and the channel noise. Numerical results are provided that the NDIC method can efficiently compensate the ...
算法细节:https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/#algorithm-details [4] 注册腾讯云账户:https://cloud.tencent.com/register [5] 腾讯云容器服务控制台:https://console.cloud.tencent.com/tke2 [6] 创建集群:https://cloud.tencent.com/document/product/457/32189 ...
predictionAlgorithm: algorithmType: dsp dsp: sampleInterval:"60s" historyLength:"3d" MetricSpec: 配置和 HPA 是一致的,保持用户一致的体验 Prediction: 主要用来设置预测先关参数,包括预测窗口和算法类型,未来对于窗口时序指标的处理策略,用户可以自行定制。
AHPA功能分为两部分:controller和algorithm。 controller部分:HPA功能兼容、阈值触发和预测触发结果处理、扩缩模式功能、缩容控制功能等 algorithm部分:提供一个基于STL + auto-arima的预测算法实现功能 整体架构如下: 使用场景 周期性规律明显应用成本优化 --提前备容,降低容量风险 ...
AHPA功能分为两部分:controller和algorithm。 controller部分:HPA功能兼容、阈值触发和预测触发结果处理、扩缩模式功能、缩容控制功能等 algorithm部分:提供一个基于STL + auto-arima的预测算法实现功能 整体架构如下: 使用场景 周期性规律明显应用成本优化 --提前备容,降低容量风险 ...