[發明專利]一種集群中容器資源動態分配方法

有效

• 申請號: 201911415927.0
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111124689B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 王昭;王惠峰;張峰;王萌萌
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司信息科學研究院
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06N3/006;G06N3/0464;G06N3/0442
• 代理公司: 北京中知法苑知識產權代理有限公司 11226
• 代理人: 李明;趙吉陽

一種集群中容器資源動態分配方法，首先，采用LSTM?RBF模型對容器歷史資源使用時間序列進行分析并對容器未來的資源使用量進行預測；其次，構建了多容器多資源分配模型，該模型考慮不同類型的應用，為不同QoS需求的應用設置不同的權重，而且可以按照每個應用對每種資源的需求程度設置權重；然后，構建了系統效用最大化模型，以系統整體效用最大化為目標對多個容器使用的多種資源進行動態分配；最后，采用改進的鯨魚優化算法求解多容器多資源問題；從系統整體的角度同時對多個容器使用的多種資源進行動態調度，可以達到系統效用最大化，系統整體資源利用率最優。

技術領域

本發明屬于計算機容器集群技術領域，具體涉及一種集群中容器資源動態分配方法。

背景技術

隨著以docker為代表的容器虛擬化技術的迅速發展，其開銷小、啟動快、易部署、以應用為中心等優勢使其廣泛應用于云計算和邊緣計算等應用場景，基于容器虛擬化技術和容器集群管理工具(如k8s)按需為用戶提供服務。但是在包含多種容器應用的集群環境下，如何按需給容器動態分配多種資源仍沒有得到很好的解決。

現有的容器資源分配方法主要有靜態和動態兩種。目前最流行的k8s集群基本采用靜態分配、手動修改的方法，在創建容器時由用戶通過limit和request參數指定需要的資源或在用戶未指定時默認分配一定的資源，在容器的資源需求發生變化時手動對容器進行橫向或縱向擴展，靜態分配策略無法滿足容器實時變動的資源需求，同時還允許用戶設置QoS，當資源緊張時，K8S會殺掉低優先級容器保證高優先級容器的資源使用需求；動態資源分配方法一般采用特定的模型對容器未來的資源使用量進行預測，并結合容器的資源使用限制、系統可用資源等對容器資源進行動態調整或選擇合適的節點進行容器部署。但現有的容器資源動態分配策略僅對關注的目標容器進行資源動態調整或選擇合適的節點進行部署，系統其他容器的資源并不會動態調整，沒有從系統整體的角度同時對多個容器使用的多種資源進行動態調度，很難達到系統整體資源利用率最優化。

發明內容

本發明要解決的問題是在多容器運行環境中(如k8s集群)，容器部署時如何確定應該給容器分配多少資源以及如何按照容器的資源需求變化動態調整分配給容器的資源，提升整體資源使用效率。

針對容器集群中多容器多資源動態分配問題，本發明了一種基于改進鯨魚優化算法的容器資源動態分配方法，首先，采用LSTM-RBF模型對容器歷史資源使用時間序列進行分析并對容器未來的資源使用量進行預測；其次，構建了多容器多資源分配模型，該模型考慮不同類型的應用，為不同QoS需求的應用設置不同的權重，而且可以按照每個應用對每種資源的需求程度設置權重；然后，構建了系統效用最大化模型，以系統整體效用最大化為目標對多個容器使用的多種資源進行動態分配；最后，采用改進的鯨魚優化算法求解多容器多資源分配問題，可實施性強。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種集群中容器資源動態分配方法，基于改進鯨魚優化算法進行容器資源動態分配；其特征在于：

包括下述步驟：

步驟1，獲取多個容器多種資源歷史使用數據，構建時間序列；

步驟2，利用LSTM進行時間序列預測，預測多個容器未來每種資源的使用量；

步驟3，構建多容器多資源分配模型和系統效用最大化模型；

步驟4，改進鯨魚優化算法，提升算法的收斂精確度、速度以及綜合尋優能力；

步驟5，將改進鯨魚優化算法應用于多資源分配問題，對多個容器使用的多種資源重新分配，最大化系統的整體效用，獲得多個容器多種資源分配值，通過修改容器對應的Cgroups文件重新分配資源。

本發明容器資源動態分配方法的優點：