門控時空卷積網(wǎng)絡(luò)中的微服務(wù)時延預測模型

摘要： 微服務(wù)的多實例化部署和微服務(wù)間存在的依賴關(guān)系，使得準確捕捉微服務(wù)調(diào)用拓撲與微服務(wù)時延之間的關(guān)聯(lián)性十分困難。針對該問題，提出了一種基于門控時空卷積網(wǎng)絡(luò)(gated attention spatio-temporal graph convolutional network, GaSTGCN)的時延預測模型。通過構(gòu)建微服務(wù)拓撲調(diào)用實例的圖數(shù)據(jù)序列，采用多層時空卷積圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在考... （共8頁）