基于Docker容器虚拟化技术的人工智能学习系统设计

为进一步提升学校学习系统的智能化管理水平,基于Docker容器虚拟化技术构建一种人工智能学习管理系统。其中,设计的管理系统总共包含监测、资源预测、自动伸缩以及资源调度四个模块,并主要对其中的资源预测方法以及应用部署进行了详细设计。实验仿真结果表明,与双层LSTM模型以及Attention-LSTM模型相比,本研究提出的GRU-LSTM预测模型整体上能够取得更好的预测效果,在MAE、MSE、RMSE三个指标上,进行容器CPU的使用率预测结果误差分别为1.345、2.870以及1.683,在进行容器内存使用率上的预测结果误差分别为0.111/0.035以及0.179;在模块功能的测试上,本研究设计的学习管理系统性能良好且运行稳定。综上,本研究设计的基于Docker容器虚拟化技术的人工智能学习管理系统能够进行准确且稳定的系统管理,能够帮助管理人员进一步准确地掌握系统的各项信息,具有较强的实用性。