[發明專利]采用差分進化算法作為Docker Swarm調度策略的方法

在審

• 申請號: 201810508944.8
• 申請日: 2018-05-24
• 公開（公告）號: CN108762923A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 玄世昌;苘大鵬;王巍;楊武;趙旭
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供的是一種采用差分進化算法作為Docker Swarm調度策略的方法。首先獲得各節點的資源，通過差分進化算法獲得每個節點內存、CPU和網絡吞吐率中的最優解；然后根據內存、CPU和網絡吞吐率不同的權重進行計算，獲得一個代表該節點資源的一個值，根據得到的這些值，對節點進行排序；最終選擇排在第一的節點，然后在這個節點上分配容器。本發明選擇差分進化算法作為Docker Swarm的容器調度算法。改變調整差分進化算法使其可以適用于Docker Swarm，并解決上述問題。最后通過對比實驗驗證了差分進化算法可以減少Docker Swarm在進行容器調度時各節點產生的資源碎片。

技術領域

本發明涉及的是一種Docker Swarm的調度策略，特別涉及利用差分進化算法作為Docker Swarm的調度策略。

背景技術

Docker Swarm的三種調度策略Random、Spread和Binpack算法，三種算法比較簡單，三者的不足是顯而易見的。現總結的問題如下：

第一，Docker Swarm在進行容器分配時是根據各節點內存的大小，不能準確計算CPU處理能力。因為Docker對于內存是可以計算比較準確的，在CPU方面，Docker能做的只是部署容器在節點上運行，或者對CPU權值大小進行指定，這就導致了不能夠按照各個節點的真正資源情況進行容器的準確分配。

第二，Docker Swarm會記錄集群內每個節點資源情況，但是Docker Swarm統計的資源只是節點的總資源數，并不是實際可用的資源數，而且Docker Swarm也不會統計每個節點具體分配出去了多少資源，只是很粗略的估算一下資源。比如，一個節點系統顯示的總內存為6G，但是可能系統已經分配出去或者自己使用了一些資源，但因為這些資源并不是Docker Swarm分配出去的，所以Docker Swarm仍然對主機資源標記為總的資源數。而且還存在被Docker Swarm分發出去的資源在沒有被使用的情況下，這些資源也不會再被使用，可能給人感覺保證了容器的可用資源，但對Docker集群來說將有一大部分的資源被浪費了。所以，Docker Swarm的調度算法也會導致資源碎片化問題。

而差分進化算法(Differential Evolution，DE)是一種基于啟發式搜索的隨機并行直接搜索算法，種群中每一個個體都存在解向量。它可以對非線性不可微連續空間的函數進行最小化。目前，差分進化算法的應用和研究主要集中于連續、單目標、無約束的確定性優化問題。同時，差分進化算法在多目標、有約束、離散和噪聲等不同環境下的研究也取得了一定成就。差分進化算法原理與遺傳算法相似度很高，它們的過程都是：變異、交叉，還有選擇。二者之間的主要區別在于：差分進化算法在變異操作時采用差分策略，即通過利用種群間的個體差分向量來擾動個體實現個體變異。

發明內容

本發明的目的在于提供一種能夠解決原生Docker Swarm調度策略產生資源碎片化嚴重問題的采用差分進化算法作為Docker Swarm調度策略的方法。

本發明的目的是這樣實現的：首先獲得各節點的資源，通過差分進化算法獲得每個節點內存、CPU和網絡吞吐率中的最優解；然后根據內存、CPU和網絡吞吐率不同的權重進行計算，獲得一個代表該節點資源的一個值，根據得到的這些值，對節點進行排序；最終選擇排在第一的節點，然后在這個節點上分配容器。

本發明的采用差分進化算法作為Docker Swarm調度策略的方法具體表述為：

1)確定控制參數：NP、F、CR；

2)在限定邊界內的值進行選擇，進行種群初始化，即CPU、內存和網絡吞吐率；

3)初始種群評估，即計算初始種群中每個個體的適應度值；

4)確定是否達到終止條件或最大進化代數，如果“是”，作為最佳方案的輸出，成為最佳個體，然后根據獲取到的最優值，選取最優節點；否則，繼續；