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云计算
强化学习
云原生架构下的智能资源调度：从Kubernetes到AI驱动的优化实践
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强化学习
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，分析传统Kubernetes调度器的局限性，提出基于强化学习与图神经网络的智能调度框架。通过构建多维资源拓扑模型，结合实时负载预测与动态权重分配机制，实现跨集群资源利用率提升30%以上。实验表明，该方案在混合负载场景下可降低调度延迟42%，为云原生环境下的AI大模型训练、边缘计算等场景提供高效资源管理方案。