标签: 联邦学习

云原生架构下的智能资源调度：从Kubernetes到AI驱动的下一代编排系统

本文探讨云计算资源调度技术的演进路径，分析Kubernetes在混合云场景下的局限性，提出基于深度强化学习的智能调度框架。通过构建动态资源画像模型和实时负载预测系统，结合联邦学习实现跨集群协同优化，实验表明该方案可降低23%的资源碎片率并提升18%的任务吞吐量。文章最后展望了量子计算与神经形态芯片对未来调度系统的影响。