[發明專利]一種云平臺容器降配方法、裝置、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202011124014.6
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112162827A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 鄺細超
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F9/455
• 分類號: G06F9/455;G06F9/50
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王兆林

本發明提供了一種云平臺容器降配方法，包括：獲取至少一個容器的歷史負載數據和當天負載數據；基于任一容器的歷史負載數據和當天負載數據，分析得到是否對于所述容器降配；基于確定對于所述容器降配，將所述容器的預設參數從第一配額調整至第二配額，以實現對于所述容器的降配，所述第二配額數值小于第一配額；基于滿足預設的異常條件，將所述容器的預設參數從第二配額回滾至第一配額。本方案中，基于容器的歷史負載數據和當天負載數據，分析確定是否對于容器進行降配，結合了歷史情況以及當天負載情況，分析的準確度更高，而且，在出現異常時，還能夠對于該容器的預設參數進行回滾，以實現對于容器的配額進行恢復，保證容器能夠正常運行。

技術領域

本發明涉及容器云技術領域，更具體的說，是涉及一種云平臺容器降配方法、裝置、系統及存儲介質。

背景技術

容器云是在云計算技術中新興的一種產品形態。容器在計算形態上是一種輕量級的虛擬化技術，其一種輕量級、可移植、自包含的軟件打包技術，使應用程序可以在幾乎任何地方以相同的方式運行。

容器的負載情況影響其對于物理資源的利用，而配額縮減(降配)是通過修改容器所屬的cgroup(control groups)配置，降低容器能夠使用的物理資源上限。因此，對容器進行降配在容器應用過程中必不可少。

現有技術中，對于容器進行降配的方法是對于未來負載評估的方法，例如，采用AR(Auto Regressive Model，自回歸模型)和MA(Moving Average Model，滑動平均模型)等相關時序預測算法，基于歷史復雜樣本點來對未來負載做預測以判斷是否需要進行降配。其中，AR模型，統計上一種處理時間序列的方法，用容器X當前時間前的若干采樣點，亦即X1至Xt-1來預測當前負載Xt。MA模型中，認為當前負載值由過去的隨機值給予不同的權重來解釋，通過數據訓練得出隨機值和權重。該AR和MA的算法負載度高，分析得到的數據不易直接用于判斷是否允許降配，所以，亟需一種簡潔有效的容器降配方法。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種云平臺容器降配方法，以克服現有技術中容器降配方法復雜的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種云平臺容器降配方法，包括：

獲取至少一個容器的歷史負載數據和當天負載數據；

基于任一容器的歷史負載數據和當天負載數據，分析得到是否對于所述容器降配；

基于確定對于所述容器降配，將所述容器的預設參數從第一配額調整至第二配額，以實現對于所述容器的降配，所述第二配額數值小于第一配額；

基于滿足預設的異常條件，將所述容器的預設參數從第二配額回滾至第一配額。

一種云平臺容器降配裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取至少一個容器的歷史負載數據和當天負載數據；

分析模塊，用于基于任一容器的歷史負載數據和當天負載數據，分析得到是否對于所述容器降配；

降配模塊，用于基于確定對于所述容器降配，將所述容器的預設參數從第一配額調整至第二配額，以實現對于所述容器的降配，所述第二配額數值小于第一配額；

回滾模塊，用于基于滿足預設的異常條件，將所述容器的預設參數從第二配額回滾至第一配額。

一種云平臺容器降配系統，包括：宿主機和處理器；

其中，所述宿主機上設置有管理代理單元和至少一個容器；

所述處理器，包括：負載統計匯總服務單元、負載分析單元、數據庫和調度判決服務單元；