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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利基于微服务链路分析和强化学习的调度方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114780233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210323609.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于微服务链路分析和强化学习的调度方法及装置是由徐敏贤;宋承浩;叶可江;须成忠设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微服务链路分析和强化学习的调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于微服务链路分析和强化学习的调度方法及装置。该方法及装置基于深度学习模型来对云服务器集群进行调度，强化学习可以选用三种不同的调度方式：横向扩展、纵向扩展与管制。本发明利用基于深度学习模型的工作负载与链路分析器对微服务的链路进行分析与决策，选取最长延迟的关键路径与关键节点。本发明基于DeepQ‑Learning的强化学习算法，对云服务器负载数据进行训练，利用该算法训练出适应于不同负载状态下的深度学习模型。本发明解决了可能存在的链路长度与微服务延迟不匹配的问题，能得到一个针对延迟本身的优化目标，依据于此对云服务器进行资源调度能有效的缓解存在的微服务链路延迟问题。

本发明授权基于微服务链路分析和强化学习的调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于微服务链路分析和强化学习的调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于深度学习模型的工作负载与链路分析器对云服务器微服务的链路进行分析与决策，选取最长延迟的关键路径与关键节点，获取云服务器负载数据； 基于DeepQ-Learning的强化学习算法，对云服务器负载数据进行训练，利用基于DeepQ-Learning的强化学习算法训练出适应于不同负载状态下的深度学习模型； 在确定关键节点的位置之后，将通过训练好的深度学习模型来对云服务器集群来进行调度决策，其中调度方式包括：横向扩展、纵向扩展与管制； 所述基于深度学习模型的工作负载与链路分析器对云服务器微服务的链路进行分析与决策，选取最长延迟的关键路径与关键节点，获取云服务器负载数据包括： 对工作负载进行预处理，并对实际的数据集中得到的原始数据进行处理获取请求数量； 在收集到请求数量与云服务器的工作负载之间的关系之后，通过深度学习算法来得到整个所需要进行实验的请求数量的数据； 在生成请求并发送至请求处理器之后，一方面将请求发送给目标集群，另一方面收集来自云服务器集群的负载情况；负载情况包括：微服务自身的延迟、云服务器的资源消耗、微服务的请求延迟、请求成功率信息； 将负载情况信息传递给工作负载与链路分析器，通过微服务的关键路径分析，得到当前状态下微服务的链路关系，结合获得的链路延迟数据，得到微服务的关键路径； 通过基于决策树的分类方式对关键节点进行判断并得到结果； 在所述在收集到请求数量与云服务器的工作负载之间的关系之后，通过深度学习算法来得到整个所需要进行实验的请求数量的数据之后，所述方法还包括： 对用户行为进行分析，并且基于用户的行为将用户访问网站的不同位置进行了记录，通过对访问网站的不同请求进行模拟，模拟出现实生活中用户的行为； 所述通过基于决策树的分类方式对关键节点进行判断并得到结果包括： 通过训练针对于动态变化的链路关系得到一个针对是否为关键节点的决策树模型；该决策树有三种决策结果：属于关键节点、不属于关键节点与潜在的关键节点；三种结果中，每一条关键路径中至少包括一个关键节点，非关键节点和潜在关键节点不存在于关键路径中。

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