內(nèi)容簡(jiǎn)介：為解決航空公司網(wǎng)站在訪問(wèn)量大幅波動(dòng)時(shí)容易導(dǎo)致系統(tǒng)異常、難以快速進(jìn)行治理的問(wèn)題，以Spring Cloud微服務(wù)治理框架為基礎(chǔ)，融入長(zhǎng)短期記憶（LSTM）模型對(duì)系統(tǒng)指標(biāo)進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，結(jié)合云原生架構(gòu)，提出了一種基于LSTM模型的智能服務(wù)治理方案。利用LSTM對(duì)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并輸出預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)于指標(biāo)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)；結(jié)合云原生基礎(chǔ)設(shè)施，生成基于預(yù)測(cè)結(jié)果的主動(dòng)式水平容器組自動(dòng)伸縮器，實(shí)現(xiàn)資源預(yù)伸縮；根據(jù)指標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果與變化趨勢(shì)自動(dòng)下發(fā)與回收治理策略，實(shí)現(xiàn)智能化的流量治理。實(shí)踐表明，該方案能根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果提前做好資源擴(kuò)縮容與服務(wù)治理，有效規(guī)避系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。