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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于非对称风险感知与双通道时空特征融合的容器弹性伸缩方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121705035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610203452.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于非对称风险感知与双通道时空特征融合的容器弹性伸缩方法是由高筱;梅萌;徐中伟;黄新林;裴喜龙设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非对称风险感知与双通道时空特征融合的容器弹性伸缩方法在说明书摘要公布了：本发明涉及云计算容器编排以及人工智能运维的技术领域，尤其涉及一种基于非对称风险感知与双通道时空特征融合的容器弹性伸缩方法。包括以下步骤：S1：构建基于多阶差分增强的实时负载数据流，S2：构建双通道时空特征融合的负载预测模型，S3：基于非对称加权损失函数的模型训练，S4：构建基于预测感知的弹性伸缩决策系统，步骤S5：主动式资源调度执行与防抖动设计。本方法克服了传统预测模型的对称性假设缺陷，显著降低了因资源欠配导致的违约风险，在算法层面构建了针对业务风险的主动防御机制，满足了企业级生产环境对高稳定性的严苛要求。本方法特征捕捉全面，模型泛化能力强，并可消除冷启动时差，实现零延迟响应。

本发明授权一种基于非对称风险感知与双通道时空特征融合的容器弹性伸缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非对称风险感知与双通道时空特征融合的容器弹性伸缩方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建基于多阶差分增强的实时负载数据流；采集容器集群的历史负载时序数据，引入时序特征工程方法，计算表征负载变化速率的一阶差分与表征变化加速度的二阶差分，并结合自适应分级插值策略进行缺失值清洗，从而构建一套不仅反映当前负载幅值，也能表征负载变化趋势与强度的时序数据集； S2：构建双通道时空特征融合的负载预测模型；构建包含局部突变特征提取的局部通道与全局长程时序记忆的全局通道的双通道并行深度学习模型；所述局部通道利用特征增强型时间卷积网络结合扩张因果卷积，用于提取高频流量突刺特征；所述全局通道利用自注意力门控循环单元，用于捕捉长周期的规律性特征；两者通过动态门控机制实现自适应融合； S3：基于非对称加权损失函数的模型训练；将处理后的数据集划分为训练集和测试集，在训练过程中引入风险惩罚系数构建非对称损失函数；通过增加对低估负载区域的梯度惩罚权重，迫使模型在梯度下降过程中建立正向的预测安全缓冲区，从而在算法层面构建针对资源欠配风险的主动防御机制； S4：构建基于预测感知的弹性伸缩决策系统；实时监控容器从调度至服务就绪的全流程耗时，利用指数加权移动平均算法更新启动时延动态画像；结合步骤S2输出的负载预测值，采用多指标并行评估策略计算目标容器副本数，并根据启动时延画像确定扩容操作的提前触发时间点，以在流量峰值到达前完成主动式资源预热； S5：执行主动式资源调度与防抖动处理；当目标副本数超过当前运行副本数时，调用集群API修改副本字段并结合就绪探针机制执行无感扩容；同时引入非对称冷却窗口机制，通过设定缩容判定阈值与缩容执行后的冷却锁定周期，利用时间维度的迟滞效应过滤瞬时负载抖动，保障系统的高可用性。

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