[發明專利]一種基于負載相關性預測的容器動態調度方法有效
| 申請號: | 202010978977.6 | 申請日: | 2020-09-17 |
| 公開(公告)號: | CN112187894B | 公開(公告)日: | 2022-06-10 |
| 發明(設計)人: | 才振功;李景欣;王翱宇;萇程;傅偉凱;馬建波 | 申請(專利權)人: | 杭州諧云科技有限公司 |
| 主分類號: | H04L67/1008 | 分類號: | H04L67/1008;H04L67/60;H04L43/0817;H04L41/147;H04L41/142;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務所有限公司 33200 | 代理人: | 邱啟旺 |
| 地址: | 311121 浙江省杭州市余杭區*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 負載 相關性 預測 容器 動態 調度 方法 | ||
1.一種基于負載相關性預測的容器動態調度方法,其特征在于,該方法根據指定調度時間間隔,對相關節點資源利用率進行評估,進行容器的動態遷移,使得節點負載穩定在給定資源利用率區間;該方法具體包括如下步驟:
S1:對容器進行實時監控和性能數據采集,獲得時序CPU負載數據;
S2:通過負載趨勢分析預測方法,根據歷史的時序CPU負載數據得到資源利用率預測值為動態調度提供數據支持;
S3:計算容器c的一組資源利用率預測值與節點n的一組資源利用率預測值的相關度γcn,使用降序首次適應算法對容器進行初始放置,從而將容器集合C={c1,c2,c3,...,ck}分配到節點集合N={n1,n2,n3,...,nm}中;
S4:每經過調度間隔T,先預測容器資源利用率Uc,然后計算每個節點上所有容器的資源利用率Uc的和,即Un;然后執行如下操作:
首先處理資源利用率滿足UnUmax的過載節點,計算該節點中容器與該節點及所有符合要求節點的相關度矩陣Mk×m,其中,k表示矩陣中容器的數目,m表示矩陣中節點的數目;并根據相關度矩陣Mk×m,逐個遷出與該節點預測值相關度最高的容器c,并將容器c遷入到與其相關度最低的符合要求節點,直到無可遷入節點或當前節點利用率重新符合要求;
在無過載節點后,接著處理Un<Umin的欠載節點,計算該節點中容器與所有符合要求節點的相關度矩陣Mk×m,將該節點中的容器全部遷出,遷入到與每個容器的相關度最低的節點中,直至無可選遷入節點或當前節點利用率Un=0。
2.根據權利要求1所述的基于負載相關性預測的容器動態調度方法,其特征在于,所述的S1中,采用cAdvisor對容器進行實時監控和性能數據采集,并配置Prometheus與cAdvisor集成,從cAdvisor中獲取指標,采集時序CPU負載數據。
3.根據權利要求1所述的基于負載相關性預測的容器動態調度方法,其特征在于,所述的S3中的相關度γcn采用Pearson相關系數計算方法,公式如下:
其中,t為原始負載時間序列數據集的長度。
4.根據權利要求1所述的基于負載相關性預測的容器動態調度方法,其特征在于,所述的S2中選用雙向長短期記憶神經網絡技術BiLSTM進行負載趨勢分析預測。
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