[發明專利]容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法

在審

• 申請號: 202010344175.X
• 申請日: 2020-04-27
• 公開（公告）號: CN111522667A
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 景宏磊;熊強;陳云亮;李建新;陳小島;王力哲
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50
• 代理公司: 北京金智普華知識產權代理有限公司 11401
• 代理人: 楊采良

1.一種容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法，其特征在于，所述容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法包括：

對集群節點資源信息和待調度任務信息進行收集并處理得到基礎數據；基于基礎數據構建得到各資源評分數據；

根據資源評分數據得到資源消耗最小策略評分數據、資源消耗最均衡策略評分數據和鏡像存在機制評分策略評分數據；

根據所述資源消耗最小評分策略、資源消耗最均衡評分策略和鏡像存在機制評分策略，構建多資源約束下節點評分模型。

2.如權利要求1所述的容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法，其特征在于，所述集群節點資源信息包括節點CPU資源使用信息、內存資源使用信息、網絡資源信息和節點已存在的鏡像信息。

3.如權利要求1所述的容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法，其特征在于，所述待調度任務資源信息包括待調度任務CPU請求信息、內存請求信息和運行容器信息。

4.如權利要求1所述的容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法，其特征在于，所述得到資源消耗最小策略評分數據的方法包括：

通過計算節點CPU、內存和網絡資源的剩余量相對節點各資源總量的占比得出資源消耗最小策略評分數據，節點上資源剩余量越多，評分越高；

所述得到資源消耗最均衡策略評分數據的方法包括：

通過計算節點CPU、內存和網絡的資源使用率得出資源消耗最均衡策略評分數據，節點上資源之間使用率越均衡，評分越高；

所述得到鏡像存在機制評分策略評分數據的方法包括：

通過計算節點上存在待調度任務運行所需鏡像的大小得出節點鏡像評分數據，存在待調度任務運行所需鏡像的大小越大，資源評分越高。

5.如權利要求4所述的容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法，其特征在于，所述得出資源消耗最小策略評分數據中，集群節點資源總量的計算方法包括：節點實際可用資源量等于節點資源配額值減去節點基本組件占用的資源值；節點CPU配額為nodeCPU，節點內存配額為nodeMemory；

所述得出資源消耗最均衡策略評分數據中，集群節點上資源使用量為節點上已運行任務的資源請求值，已運行任務的資源請求值等同于運行任務中所有容器對資源的請求值，而節點上已分配的資源值為所有運行任務的資源請求值之和；進一步包括：

6.如權利要求4所述的容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法，其特征在于，所述得出節點鏡像評分數據中，待調度任務運行所需鏡像的大小計算方式，待調度任務中的每個容器在創建初，資源描述文件對每個容器鏡像定義鏡像拉取策略；所述容器鏡像拉取策略包括：

Always：宿主機每次去遠程鏡像倉庫重新拉取最新的容器鏡像；

IfNotPresent：如果本地不存在相匹配的容器鏡像，那么宿主機去遠程鏡像倉庫拉取指定的容器鏡像；如果本地存在相匹配的容器鏡像，則使用本地存在的鏡像；

Never：宿主機上的只使用本地的容器鏡像，如果本地不存在相匹配容器鏡像則容器啟動失敗。

7.如權利要求1所述的容器云環境下基于鏡像存在機制評分策略的資源調度方法，其特征在于，當待調度任務運行所需鏡像的大小為0時，多資源約束下節點評分模型由資源消耗最小評分策略、資源消耗最均衡評分策略共同構建，當待調度任務運行所需鏡像的大小大于0時，多資源約束下節點評分模型由資源消耗最小評分策略、資源消耗最均衡評分策略和基于節點鏡像存在評分策略共同構建。