新零售实战 | 弹性大脑的神经重构：AI预测模型驱动的秒级自动扩缩容体系

/**
 * 混合预测器类，结合时序模型和图神经网络进行联合预测
 * 
 * 包含三个核心组件：
 * 1. LSTM时序模型 - 处理时间序列特征
 * 2. GNN图神经网络 - 处理服务拓扑关系
 * 3. 融合层 - 结合两种模态的输出进行联合预测
 */
class HybridPredictor {
  constructor() {
    // 初始化LSTM时序模型：30时间步长 × 12维特征的输入
    this.tsModel = tf.layers.lstm({ units: 64, inputShape: [30, 12] });
    
    // 初始化图神经网络：处理带8维节点特征和两种边类型（调用/数据）的服务拓扑
    this.gnnModel = new GNN({
      nodeFeatures: 8,
      edgeTypes: ['call', 'data'],
    });
    
    // 特征融合层：将两种模型的输出在特征维度拼接
    this.fusionLayer = tf.layers.concatenate();
  }

  /**
   * 执行混合预测流程
   * @param {Object} clusterState - 集群状态数据，需包含时序特征和拓扑关系
   * @returns {tf.Tensor} 预测结果张量，形状取决于解码器实现
   */
  async predict(clusterState) {
    // 特征提取阶段：分离时序数据和拓扑结构
    const tsData = this._extractTimeSeries(clusterState);
    const graphData = this._buildServiceGraph(clusterState);

    // 并行执行双模态预测
    const tsOut = this.tsModel.predict(tsData);
    const gnnOut = this.gnnModel.forward(graphData);

    // 特征融合与结果解码
    const fused = this.fusionLayer.apply([tsOut, gnnOut]);
    return this._decode(fused);
  }
}

/**
 * 水平Pod自动伸缩控制器，基于自定义指标和预测需求进行弹性伸缩决策
 */
class AIHpaController {
  constructor() {
    /**
     * 指标采集适配器，用于获取Prometheus监控指标
     * @type {PrometheusAdapter}
     */
    this.metricsServer = new PrometheusAdapter();

    /**
     * 强化学习调度策略模块，负责生成伸缩决策
     * @type {ReinforcementScheduler}
     */
    this.strategy = new ReinforcementScheduler();
  }

  /**
   * 协调循环：采集指标 -> 预测需求 -> 生成决策 -> 执行伸缩
   * @async
   * @returns {Promise<void>} 异步操作结果
   */
  async reconcile() {
    // 获取当前集群监控指标（CPU、内存等）
    const metrics = await this.metricsServer.getCustomMetrics();
    
    // 获取业务需求预测数据（基于时间序列预测模型）
    const prediction = await Predictor.getDemand();

    // 使用强化学习策略生成伸缩决策
    const decision = this.strategy.decide(metrics, prediction);
    
    // 当决策要求执行伸缩时，调用K8s API更新部署
    if (decision.scale) {
      await this._patchDeployment(decision);
    }
  }

  /**
   * 内部方法：通过K8s API调整Deployment的副本数
   * @private
   * @param {Object} param0 伸缩参数对象 
   * @param {string} param0.name - 要调整的Deployment名称
   * @param {number} param0.replicas - 目标副本数量
   * @returns {Promise} Kubernetes API调用结果
   */
  _patchDeployment({ name, replicas }) {
    return k8sApi.patchNamespacedDeployment(
      name,
      'default',
      { spec: { replicas } },
      undefined,
      undefined,
      undefined,
      { headers: { 'Content-Type': 'application/merge-patch+json' } }
    );
  }
}

// 决策核心参数
const decision = {
  scale: true,       // 扩缩容触发标志
  name: "frontend",  // 目标Deployment名称
  replicas: 5        // 最终计算的期望副本数
}

// K8s API关键参数
{
  name: "backend",   // 需更新的Deployment标识
  replicas: 3        // 精确到个位的副本数调整
}

// 指标获取维度
const metrics = {
  cpuLoad: 0.78,     // CPU利用率百分比
  qps: 1200,         // 每秒请求数
  latency: 145       // 毫秒级延迟指标
}

// deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: order-service
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 15%
  template:
    spec:
      containers:
      - name: order-service
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/retail/order:v1.2.3
        env:
        - name: JVM_XMS
          value: "512m"
        resources:
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "2Gi"
          requests:
            cpu: "0.5"
            memory: "1Gi"

@Configuration
public class GrayRouteConfig {
    @Bean
    public GrayRule grayRule() {
        return new GrayRule()
            .setStrategyType(StrategyType.WEIGHT)
            .setVersionExpression("traffic > 500 ? 'v2' : 'v1'");
    }
    
    @Bean
    public TrafficCalculator trafficCalculator() {
        return new WindowTrafficCalculator(10, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

/**
 * 数据处理工具类，包含数据标准化和序列生成方法
 */
class DataProcessor {
  /**
   * 对数值数组进行Z-score标准化处理
   * @param {number[]} metrics - 需要标准化的原始数值数组
   * @returns {number[]} 标准化后的数值数组，均值为0，标准差为1
   */
  normalize(metrics) {
    // 计算均值与标准差
    const mean = this.calculateMean(metrics);
    const std = this.calculateStd(metrics, mean);
    
    // 执行标准化计算：(x - μ)/σ
    return metrics.map(x => (x - mean) / std);
  }

  /**
   * 生成时间序列窗口数据
   * @param {number[]} data - 原始时序数据数组
   * @param {number} windowSize - 滑动窗口大小（默认6个时间步长）
   * @returns {number[][]} 二维数组，每个元素是连续windowSize长度的数据窗口
   */
  createSequences(data, windowSize = 6) {
    const sequences = [];
    // 生成滑动窗口序列：从第windowSize个元素开始，向前取windowSize长度
    for (let i = windowSize; i < data.length; i++) {
      sequences.push(data.slice(i - windowSize, i));
    }
    return sequences;
  }
}

/**
 * 自动扩缩容决策类，根据预测数据与预设阈值决定是否扩容或缩容
 */
class ScalingDecision {
  /**
   * 初始化扩缩容决策阈值配置
   * @property {Object} thresholds 阈值配置集合
   * @property {number} thresholds.scaleUp 扩容阈值（负载超过此值时触发扩容）
   * @property {number} thresholds.scaleDown 缩容阈值（负载低于此值时触发缩容）
   * @property {number} thresholds.coolDown 操作冷却时间（单位：毫秒）
   */
  constructor() {
    this.thresholds = {
      scaleUp: 0.75, // 扩容阈值
      scaleDown: 0.3, // 缩容阈值
      coolDown: 30000, // 冷却时间30秒
    };
  }

  /**
   * 根据预测负载数据做出扩缩容决策
   * @param {number[]} predictions 预测负载数据数组（0-1之间的数值）
   * @returns {Object} 决策结果对象
   * @property {string} action 执行动作 scaleOut=扩容 / scaleIn=缩容 / hold=保持
   * @property {number} [count] 需要扩缩的实例数量（仅动作不为hold时存在）
   */
  makeDecision(predictions) {
    // 计算预测数据的平均负载
    const avgLoad = predictions.reduce((a, b) => a + b) / predictions.length;

    // 根据平均负载与阈值的比较决定扩缩容动作
    if (avgLoad > this.thresholds.scaleUp) {
      // 当负载超过扩容阈值时，计算需要扩容的实例数量
      return { action: 'scaleOut', count: this.calculateScaleCount(avgLoad) };
    } else if (avgLoad < this.thresholds.scaleDown) {
      // 当负载低于缩容阈值时，固定缩容1个实例
      return { action: 'scaleIn', count: 1 };
    }
    // 负载在中间区间时保持当前状态
    return { action: 'hold' };
  }
}

/* 创建并编译一个基于LSTM的序列预测模型
模型结构说明：
- 模型类型：顺序模型(sequential)，层线性堆叠
- 输入形状：[60, 8] 表示60个时间步，每个时间步8个特征
- 网络层结构：
  1. 第一层LSTM：
    units: 64个神经元单元
    returnSequences: true 输出完整序列（供下层LSTM使用）
  2. Dropout层：
    rate: 0.2 随机丢弃20%神经元防止过拟合
  3. 第二层LSTM：
    units: 32个神经元单元（自动继承前层序列长度）
  4. 全连接层(Dense)：
    units: 1 输出单个预测值
*/

/* 模型编译配置说明：
- optimizer: 使用adam优化器进行参数更新
- loss: 使用平均绝对误差(MAE)作为损失函数
模型编译后可用于训练和预测，适用于时间序列回归任务 */
const model = tf.sequential({
  layers: [tf.layers.lstm({ units: 64, returnSequences: true, inputShape: [60, 8] }), tf.layers.dropout({ rate: 0.2 }), tf.layers.lstm({ units: 32 }), tf.layers.dense({ units: 1 })],
});
model.compile({ optimizer: 'adam', loss: 'mae' });

/**
 * 混沌工程验证器，用于验证系统在故障场景下的自动扩展能力
 * 
 * 该类预定义了一组故障场景，通过模拟资源故障和网络异常来测试系统的弹性伸缩能力
 */
class ChaosValidator {
  constructor() {
    // 预定义的故障场景配置集合，包含：
    // - pod-failure: 模拟Pod故障（5%发生概率）
    // - network-latency: 注入200ms网络延迟
    this.scenarios = [
      { type: 'pod-failure', rate: 0.05 },
      { type: 'network-latency', latency: '200ms' },
    ];
  }

  /**
   * 执行混沌验证流程
   * 
   * 异步遍历所有预设故障场景，依次执行故障注入并验证系统自动扩展机制。
   * 该方法没有返回值，执行结果通过内部验证方法处理。
   */
  async run() {
    // 顺序执行所有故障场景的测试
    for (const scenario of this.scenarios) {
      // 注入当前场景的故障并获取结果数据
      const result = await this._inject(scenario);
      // 验证系统在故障下的自动扩展行为是否符合预期
      this._validateAutoScale(result);
    }
  }
}