[發(fā)明專利]一種容器云的資源調(diào)度方法及設(shè)備

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• 申請日: 2017-09-11
• 公開（公告）號: CN109495398A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鐘儲建;郭岳;張式勤;陳遠崢
• 申請（專利權(quán)）人: 中國移動通信集團浙江有限公司;中國移動通信集團公司
• 主分類號: H04L12/803
• 分類號: H04L12/803;H04L12/911;H04L29/08
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;李官

1.一種容器云的資源調(diào)度方法，其特征在于，包括：

S1，獲取當(dāng)前調(diào)度任務(wù)，基于容器云的資源監(jiān)控結(jié)果進行調(diào)度計算，獲取所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)的部署位置；

S2，基于所述部署位置，利用容器云資源池的宿主機進行實時調(diào)度，以將所述部署位置對應(yīng)的資源分配給所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1之前還包括：

S0，獲取實時調(diào)度任務(wù)，并將所述調(diào)度任務(wù)寫入調(diào)度請求隊列中；

相應(yīng)地，S1中所述獲取當(dāng)前調(diào)度任務(wù)進一步包括：從所述調(diào)度請求隊列中獲取當(dāng)前調(diào)度任務(wù)。

3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述S1中，所述基于容器云的資源監(jiān)控結(jié)果進行調(diào)度計算，獲取所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)的部署位置，進一步包括：

S1.1，利用超賣機制和/或分散策略過濾掉部分主機，獲取可部署主機列表；

S1.2，基于所述可部署主機列表，根據(jù)容器云的資源監(jiān)控結(jié)果獲得的主機負載、主機性能指標(biāo)和對應(yīng)的權(quán)重，進行資源排序，以獲取所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)的部署位置。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述S1.1，利用超賣機制和/或分散策略過濾掉部分主機，獲取可部署主機列表，進一步包括：

設(shè)置超賣開關(guān)，且對于不同的調(diào)度任務(wù)設(shè)置不同的超賣系數(shù)；

基于所述超賣機制和/或分散策略獲取所述容器云資源池的主機列表；

基于所述主機列表，選擇滿足預(yù)設(shè)條件的主機加入所述可部署主機列表。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述S1.2，基于所述可部署主機列表，根據(jù)容器云的資源監(jiān)控結(jié)果獲得的主機負載、主機性能指標(biāo)和對應(yīng)的權(quán)重，進行資源排序，進一步包括：

基于所述可部署主機列表，獲取主機負載小于第一預(yù)設(shè)閾值的主機作為備選主機；

基于所述備選主機，利用下式獲取每個主機的負載分值Score_i：

Score_i＝K1×Merics_cpu+K2×Merics_mem+K3×Merics_io，其中，Merics_cpu為CPU負載、Merics_mem為Memory負載和Merics_io為IO負載，K1、K2和K3分別為CPU負載、Memory負載和IO負載的權(quán)重；

基于所述每個主機的負載分值進行資源排序，獲取負載分值較高的主機作為所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)的部署位置。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述S2中，基于所述部署位置，利用容器云資源池的宿主機進行實時調(diào)度，以將所述部署位置對應(yīng)的資源分配給所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)，進一步包括：

基于容器云的資源監(jiān)控結(jié)果，擴展實例數(shù)和/或調(diào)整實例的資源配置；

容器云資源池的宿主機將所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)的部署位置對應(yīng)的實例資源分配給所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)。

7.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述每個主機的負載分值進行資源排序，獲取負載分值較高的主機作為所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)的部署位置，包括：

基于所述每個主機的負載分值進行資源排序，獲取負載分值較高的前N個主機作為所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)的部署位置，其中N為整數(shù)，N大于等于1；

所述基于所述每個主機的負載分值進行資源排序，獲取負載分值較高的主機作為所述當(dāng)前調(diào)度任務(wù)的部署位置，之后還包括：依次向所述N個主機對應(yīng)的宿主機申請資源；若宿主機全部拒絕，則根據(jù)所述容器云資源池的全局資源重新進行調(diào)度計算。

8.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，調(diào)度任務(wù)包括在線任務(wù)、離線任務(wù)、定時任務(wù)和批處理任務(wù)中的一種或多種；

所述基于容器云的資源監(jiān)控結(jié)果，擴展實例數(shù)和/或調(diào)整實例的資源配置，進一步包括：

宿主機根據(jù)所述資源監(jiān)控結(jié)果，利用本機群資源擴展實例數(shù)；

若所述在線任務(wù)處于流量峰值或宿主機負載超過第二預(yù)設(shè)閾值，則調(diào)整所述宿主機上的批處理任務(wù)或離線任務(wù)的內(nèi)存或CPU配額。

9.一種容器云的資源調(diào)度設(shè)備，其特征在于，包括：

至少一個處理器；以及

與所述處理器通信連接的至少一個存儲器，其中：

所述存儲器存儲有可被所述處理器執(zhí)行的程序指令，所述處理器調(diào)用所述程序指令能夠執(zhí)行如權(quán)利要求1至8任一所述的方法。