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龙图腾网获悉中山市港华网络有限公司申请的专利一种基于Kubernetes集群的云计算资源弹性伸缩方法及其系统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：CN120849089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510534214.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于Kubernetes集群的云计算资源弹性伸缩方法及其系统是由李海鹰;李丽敏;郑伟平;郑炜坚;陈奕岐;程文文设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Kubernetes集群的云计算资源弹性伸缩方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Kubernetes集群的云计算资源弹性伸缩方法及其系统，属于人工智能技术领域，S10：在Kubernetes集群中部署多节点及多Pod，用于处理负载，并通过监控模块实时采集集群和Pod的负载信息；S20：将采集的负载数据按时间顺序划分为训练集和测试集，并进行归一化处理；S30：基于历史负载数据建立负载预测模型，利用频域特征提取和时频融合技术对未来负载进行预测；S40：根据实时负载数据输入预测模型，结合设定的扩缩容阈值触发扩缩容操作；S50：根据预测负载和扩缩容决策，调用KubernetesAPI执行Pod的扩容或缩容操作；本发明的有益效果是：不仅能够优化资源管理，降低成本，还能确保云服务在复杂多变的业务场景中保持稳定、高效运行，提升企业的服务质量和竞争力。

本发明授权一种基于Kubernetes集群的云计算资源弹性伸缩方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Kubernetes集群的云计算资源弹性伸缩方法，其特征在于，包括： S10：在Kubernetes集群中部署多个节点，每个节点运行多个Pod，用于处理用户请求或工作负载，利用监控模块实时采集Pod和节点的性能指标； S20：将采集到的数据按时间顺序划分为训练集和测试集，并进行归一化处理； S30：建立负载预测模型，利用训练集对模型进行训练和调优，利用测试集验证模型的有效性；所述负载预测模型包括： 频域特征提取模块:通过离散小波变换多级分解技术将信号分解为与短期模式相对应的高频细节以及反映长期趋势的低频分量，将获得的频域分量进行拼接后通过线性层转换特征维度； 时频融合模块:将原始时域特征进行分块处理后和频域特征形成联合特征，通过前馈神经网络层获得小波时频融合特征，将携带跨分块趋势信息的小波时频融合特征作为查询向量，原始时域分块特征作为键值向量，通过多个频率增强注意力层融合时域和频域信息，使自注意力层能够同时利用局部模式与全局上下文，突破PatchTST的全局信息利用瓶颈，以捕捉负载变化的复杂模式； 负载预测模块:通过设置线性层、ReLU激活层和GELU激活层处理时频融合输出，预测未来时间段的负载信息； S40：采集实时负载数据，输入负载预测模型以预测未来负载，并根据设定的扩缩容阈值触发扩缩容操作； S50：根据预测的未来负载和扩缩容决策，调用KubernetesAPI执行Pod扩容或缩容操作，以实现资源的弹性调整。

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