阿里云与达摩院合作 AHPA 弹性预测论文被顶会 ICDE 录用

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服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: 近日,阿里云容器服务团队与达摩院数据决策团队合作的论文《RobustScaler: QoS-Aware Autoscaling for Complex Workloads》被数据管理与数据库国际顶级会议 ICDE 2022 长文录用。

近日,阿里云容器服务团队与达摩院数据决策团队合作的论文《RobustScaler: QoS-Aware Autoscaling for Complex Workloads》被数据管理与数据库国际顶级会议 ICDE 2022 长文录用。ICDE 和 SIGMOD、VLDB 并称为数据库领域的三大国际顶尖学术会议,入选中国计算机学会(CCF)推荐 A 类国际会议列表。



阿里云容器服务 ACK 管理着海量的 Kubernetes 集群,在集群管理、集群运维等领域积累了丰富的经验,并构建了智能运维平台 CIS(Container Intelligence Service),旨在通过智能化手段解决运维难题。达摩院数据决策团队在时间序列分析/预测/异常监测/AIOps 方向深耕多年,数十篇文章发表在 KDD, SIGMOD, ICDE, AAAI 等顶会和多篇中美专利,获得 2022 ICASSP AIOps Challenge 冠军等多个国际奖项。


如今,企业业务流量往往呈现出明显的波峰、波谷形态,如果采用固定实例数会存在极大的资源浪费。为应用配置弹性伸缩是提升资源利用率的有效方式。


Kubernetes 中现有的弹性伸缩策略如 HPA、CronHPA 等都存在弹性触发滞后的问题,导致应用的服务质量下降。如何在保证应用服务质量的前提下,根据应用的历史数据,基于时序算法提前进行扩缩容呢?


为解决该问题,我们在论文中提出了一种基于非齐次柏松过程(NHPP)和随机约束优化的智能弹性框架 RobustScaler。此外,研发了一种专门的交替方向乘子法 (ADMM)  来有效地训练 NHPP 模型,并证明了基于优化的主动策略可以保证应用的服务质量。 大量实验表明,RobustScaler 在各种实际场景中优于常见的自动伸缩策略,并且在具有复杂周期性的应用中也表现优异。


RobustScaler 算法已经应用于智能运维平台 CIS 的 AHPA 组件中。智能运维平台 CIS 由异常发现、异常定位、异常修复、异常预测四大模块组成,包含定时巡检、网络诊断、运行时诊断、CVE 漏洞修复、应用配置优化等众多功能。AHPA 是 CIS 的核心组件之一,组件架构如下图所示,AHPA 弹性策略可分为主动预测和被动预测。主动预测从历史数据中识别周期性趋势,主动预测下个周期应用的实例数量;被动预测基于应用实时数据设定实例数量,可以很好的应对突发流量。此外,AHPA 还增加了兜底保护策略,用户可以设置实例数量的上下界。AHPA 算法中最终生效的实例数是主动预测、被动预测及兜底策略中的最大值。


AHPA 组件正在公测中,点击申请白名单[1],欢迎大家试用并提宝贵意见。



点击此处查看阿里云容器服务 AHPA 弹性预测产品文档详情。当前 AHPA 已开启用户邀测,欢迎感兴趣的用户点击文档中“提交工单”位置申请白名单,期待您的试用及反馈。


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[1]申请白名单https://help.aliyun.com/document_detail/412229.html

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