[發明專利]一種基于對象存儲的容器鏡像下載加速方法

有效

• 申請號: 202011500164.2
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112527463B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 蔣溢;付正;熊安萍;李瑞堃
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F9/455
• 分類號: G06F9/455
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 王海軍

本發明屬于云計算領域，特別涉及一種基于對象存儲的容器鏡像下載加速方法，包括獲取原子鏡像的使用頻率、復用程度和原子鏡像特性，并以此構建原子鏡像權重模型；基于TOPSIS方法，根據剩余寬帶、I/O負載、CPU利用率、內存利用率屬性建立CEPH資源模型，根據該模型計算每個節點資源總分；根據原子鏡像權重模型計算每個原子鏡像總分，并選出下個待放置的原子鏡像；基于貪心算法，對該原子鏡像進行節點放置操作；本發明在結合對象存儲的基礎上，保證了使用頻繁、復用率高的原子鏡像能夠擁有較充足資源，有效降低了容器鏡像拉取時間，且能夠提高總體資源利用率。

技術領域

本發明屬于云計算領域，特別涉及一種基于對象存儲的容器鏡像下載加速方法。

背景技術

容器技術主要包含應用程序打包、資源隔離、資源限制等技術，使得容器化的應用具有了輕量、易于部署和移植、彈性伸縮等特點，簡化了應用程序的交付流程和管理。像Docker這樣的容器已經越來越流行，它是一種輕量級內核虛擬化技術，可替代傳統的虛擬機。容器的部署分為兩步，一是拉取容器鏡像，二是啟動容器。雖然啟動一個容器實例可能只需要幾秒鐘甚至是不到一秒鐘，比虛擬機快的多，使得快速部署大量容器實例成為可能，但是容器的鏡像拉取卻是一個很緩慢的過程。有相關研究曾統計過，鏡像倉庫Docker?Hub的前69個鏡像平均的部署時間高達13.4秒，而92％的時間耗費在網路傳輸鏡像數據這個過程。更為糟糕的是，在大規模的并發部署中，因為資源爭奪還會加劇這種情況。

容器鏡像由多層疊加而成，每一層都可以添加、刪除或覆蓋其下面的層中的文件。默認情況下，Docker并行下載鏡像層，且最大并行度為3。然后，從第一層開始，將這些層依次解壓縮并提取到磁盤。在現實環境中可用網絡帶寬受限時，并行下載多個層將延遲第一層的下載完成，從而延遲解壓縮和提取過程開始的時刻。因此，延遲第一層的下載最終導致提取階段的減慢。Docker總是以壓縮的形式發送鏡像層，通常以tar文件的形式實現，再將鏡像提取到磁盤之前對鏡像進行解壓縮。這降低了鏡像層的傳輸成本，但增加了客戶端節點上的CPU需求。Docker通過調用標準函數來解壓鏡像，而標準函數恰好是單線程的，通過單線程解壓，整個過程受到了限制。綜上所述，使用傳統容器鏡像拉取方式將會浪費寶貴的計算資源，并且容器部署的時間將會遠遠延長，所以在當前環境下需要進一步優化容器鏡像拉取的方式。

發明內容

為了降低了私有云中容器鏡像拉取時間，本發明提出一種基于對象存儲的容器鏡像下載加速方法，如圖1，具體包括以下步驟：

S1、獲取原子鏡像的使用頻率、復用程度和原子鏡像特性，并以此構建原子鏡像權重模型；

S2、基于TOPSIS方法，根據剩余寬帶、I/O負載、CPU利用率、內存利用率屬性建立CEPH資源模型，根據該模型計算每個節點資源總分；

S3、根據原子鏡像權重模型計算每個原子鏡像權重，根據原子鏡像權重的降序放置原子鏡像；

S4、基于貪心算法，對該原子鏡像進行節點放置選擇，放置時節點資源總分越高放置原子鏡像的優先級越高，根據節點存儲能力能否滿足原子鏡像需求判斷節點能否放置原子鏡像；

S5、若能放置，則將該原子鏡像存放到被選節點上，并記錄該原子鏡像與被選節點映射關系，并返回步驟S2，直到所有原子鏡像放置完成；

S6、若不能放置，則從CEPH節點資源中去掉該被選節點，判斷CEPH資源節點是否為空，如果不為空則跳轉至步驟S4。

進一步的，根據原子鏡像權重模型計算每個原子鏡像權重具體包括以下步驟：

S11、計算各個原子鏡像的使用次數，并對使用次數進行歸一化處理，獲取原子鏡像的頻率參數；

S12、計算各個原子鏡像的容器復用平均比率和類型復用平均比率，對兩個平均比率進行線性加權融合，得到原子鏡像復用程度；