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文档简介

HanLi.Adistributedmicrose文.所有服务的服务时延的差值和资源均衡性的差2步骤5：使用训练得到的微服务实例调度优化方案预测模型对微服务实例在云环境实2.根据权利要求1所述的一种分布式的微服NSN为表示当前的服务部署方案的向量，33.根据权利要求1所述的一种分布式的微服务奖励描述：以动作at完成后和完成前所有服务的服务时延的差值和资源均衡性的差值CPU利用率：节点的CPU利用率被定义为节点中已分配的CPU资源与总CPU资源的比值，节点资源均衡性被定义为节点CPU利用率和内存利用率差值的绝对值，如公式(6)所云环境包含大量节点，资源均衡性需要综合考量所有节代表容器云的性能良好，采用所有节点的节点资源均衡性的方差评价云环境的资源均衡i,j表示服务i在节点j上的服务时延，comTi,j表示服务i在节点j上的通信时延，i,j表示服务i在节点j上由服务依赖产生的时延，用依赖强度与各跳带宽商节点部署所有调度给它的服务，服务的执行时延被定义为服务指令长度与节点CPU的4分布式的节点中存在大量服务，采用所有服务响应时间的5.根据权利要求1所述的一种分布式的微服DDPG使用了由策略网络和价值网络组成的双网络结构，策略6.根据权利要求1所述的一种分布式的微服务调度优5第t个调度任务所处的环境建模为四元组，用以描述该时刻微服务实例在分布式环境实例6i(gt+1_gt)_(avgTt+1_avgTt)，其中gt和gt+1分别为动作at执行前后的资源均衡性，avgTt和[0014]步骤5：使用训练得到的微服务实例调度优化方案预测模型对微服务实例在云环SN为表示当前的服务部署方案的向s1置可以通过先验知识获取，服务与数据源的依赖关系通过业务流程描述文件的解析获取，7延，由与服务i依赖的服务和数据的网络传输产生，exeTi,j表示服务i在节点j上的执行时8[0056]将基于深度强化学习的微服务调度优化问题描述为一个5元组Ot＝(t,Et,at,rEt+1)t表示在第t个任务时刻分9更好地满足微服务及由微服务组合得到的服务本申请以资源均衡性和服务时延作为微服务调度优了权衡所有分布式科技服务的响应性能。影响服务时延的主要因素是数据传输和服务执延，由与服务i依赖的服务和数据的网络传输产生。exeTi,j表示服务i在节点j上的执行时务需要，又由于不同内存速度的差异不大，所以服务的执行时间主要受节点CPU能力的影tt示在状态Et下采取at这个

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