构建多模态模型，生成主机观测指标，欢迎来战丨2024天池云原生编程挑战赛

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在当前云计算和微服务架构日益普及的背景下，企业和开发者对云资源的依赖日益加深。Elastic Compute Service（ECS）作为提供计算能力的核心服务，承担着众多的业务。随着微服务架构的广泛应用，任务的部署和执行变得更为灵活和动态，资源的动态伸缩成为常态，能够根据业务需求实时调整，提升资源利用效率和应用的可用性。 在这种动态变化的环境中，如何有效地监控和预测 ECS 主机的性能变化，以及如何在保证服务质量的前提下智能地进行资源调度和优化，例如判断一个微服务容器（POD）是否可以迁移到一个指定的 ECS 机器上，以及迁移后对该机器性能指标的影响，都成为了保障服务稳定性、提升运营效率和降低成本的关键任务。 然而，由于微服务的动态伸缩性和不同类型任务对资源的不同需求，使得 ECS 主机的性能指标（例如 CPU 使用率、内 ………………………………