内容简介：为解决航空公司网站在访问量大幅波动时容易导致系统异常、难以快速进行治理的问题，以Spring Cloud微服务治理框架为基础，融入长短期记忆（LSTM）模型对系统指标进行分析与预测，结合云原生架构，提出了一种基于LSTM模型的智能服务治理方案。利用LSTM对历史指标数据进行训练并输出预测模型，实现对于指标的趋势预测；结合云原生基础设施，生成基于预测结果的主动式水平容器组自动伸缩器，实现资源预伸缩；根据指标预测结果与变化趋势自动下发与回收治理策略，实现智能化的流量治理。实践表明，该方案能根据模型预测结果提前做好资源扩缩容与服务治理，有效规避系统风险。
