本发明公开了基于Kubernetes的预测式弹性伸缩方法，涉及计算机应用技术领域，解决了现有技术提供的方法占用资源较多，且无法有效改善响应延迟的技术问题；本发明结合预测负载和当前负载对容器进行调整，实现弹性伸缩的目的；本发明通过建立或者更新的负载预测模型获取预测负载，根据预测负载和当前负载的对比结果更新当前负载，最后结合当前负载、系统使用率、Kubernetes自带模型获取目标副本数，实现容器的调整；本发明所占用的资源较少，且能够改善响应延迟；本发明在训练获取负载预测模型时，根据历史负载序列的数据量选择调用空闲节点或者公有云平台，通过空闲节点或者公有云平台的介入，提高数据处理效率。