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》被数据办理与数据库世界顶级会议 ICDE 2022 长文选用。ICDE 和 SIGMOD、VLDB 并称为数据库范畴的三大世界顶尖学术会议，入选中国计算机学会（CCF）引荐 A 类世界会议列表。
阿里云容器服务 ACK 办理着海量的 Kubernetes 集群，在集群办理、集群运维等范畴积累了丰厚的经历，并构建了智能运维渠道 CIS(Container Intelligence Service)，旨在经过智能化手法解决运维难题。达摩院数据决策团队在时刻序列分析/猜测/反常监测/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 冠军等多个世界奖项。
如今，企业事务流量往往呈现出明显的波峰、波谷形状，假如选用固定实例数会存在极大的资源糟蹋。为使用装备弹性弹性是提升资源利用率的有效方法。
Kubernetes 中现有的弹性弹性战略如 HPA、CronHPA 等都存在弹性触发滞后的问题，导致使用的服务质量下降。如安在保证使用服务质量的前提下，依据使用的历史数据，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）和随机束缚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) 来有效地练习 NHPP 模型，并证明了基于优化的自动战略能够保证使用的服务质量。 大量试验标明，RobustScaler 在各种实际场景中优于常见的自动弹性战略，并且在具有复杂周期性的使用中也表现优异。
RobustScaler 算法现已使用于智能运维渠道 CIS 的 AHPA 组件中。智能运维渠道 CIS 由反常发现、反常定位、反常修正、反常猜测四大模块组成，包含定时巡检、网络确诊、运行时确诊、CVE 缝隙修正、使用装备优化等众多功用。AHPA 是 CIS 的中心组件之一，组件架构如下图所示，AHPA 弹性战略可分为自动猜测和被迫猜测。自动猜测从历史数据中辨认周期性趋势，自动猜测下个周期使用的实例数量；被迫猜测基于使用实时数据设定实例数量，能够很好的应对突发流量。此外，AHPA 还增加了兜底维护战略，用户能够设置实例数量的上下界。AHPA 算法中最终收效的实例数是自动猜测、被迫猜测及兜底战略中的最大值。
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