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[發明專利]基于分布式計算機集群架構的云平臺存儲資源調度方法有效

專利信息
申請號: 202110201418.9 申請日: 2021-02-23
公開(公告)號: CN112968962B 公開(公告)日: 2022-08-02
發明(設計)人: 張建標;梁紫建;韓利;趙東浩;唐治中 申請(專利權)人: 北京工業大學
主分類號: H04L67/10 分類號: H04L67/10;H04L67/1097;H04L67/1074
代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203 代理人: 樓艮基
地址: 100124 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 分布式 計算機 集群 架構 平臺 存儲 資源 調度 方法
【說明書】:

基于集群分布式計算機架構的云平臺存儲資源的調度方法屬于云存儲資源的分配調度方法領域,其特征在于,是在一個由云控制器,由一個以容器Docker為基本存控單元的多個環形存儲層,以設定的層存儲量倍率等級層層重疊而成的蠕蟲型存儲網絡以及一個由等量的以輻射方式控制各層容器的層控制器陣列共同組成的集群中實現的。所述系統以24小時作為分配調度頻次,采取成批預約,成批延時24小時分配的方式,按各層內空閑容器的利用率最大化的原則,把以用戶需求量遞減的排列次序按層存儲容量相等的法則分配到對應層內的其空閑存儲量也按同樣排列次序排列的容器中去,與現存相比具有云存儲資源分配速度快,容器的空閑存儲資源利用率高,成批集中分配、集中預約、用戶存儲資源集中存儲的優點。

技術領域

基于分布式計算機集群架構的云平臺存儲資源調度方法屬于云存儲資源的分配調度方法領域。

背景技術

近些年來,隨著可用數據的爆炸式增長,人們越來越意識到數據的重要性,而計算機技術和網絡技術越來越成熟,互聯網技術的應用也越來越廣泛。在分布式計算、并行計算和網格計算逐步發展成熟的基礎上,云計算應運而生。云計算是一種通過網絡獲得各種應用、數據和IT服務的最新計算模式。云計算的核心思想是將大量計算資源、存儲資源和服務資源等通過網絡連接起來,形成一個資源池,然后根據用戶的需求,對資源進行統一的調度和管理。而用戶則不需要關心任務在哪臺機器上以什么樣的方式運行。因此,云計算的目標是按照用戶的需求動態地提供以數據為中心的計算服務系統,并最大限度地保證所提供服務的可靠性、定制性和安全性。目前,大型IT公司,如Google、IBM、Microsoft、Amazon等,都推出了各自的云計算平臺,并將其作為未來最主要的發展戰略之一,而Facebook、Youtube、Myspace等也都開始運用云計算模式。

以Docker容器為代表的容器技術給云計算甚至是整個IT行業帶來了強大的支持[,由于Docker在應用程序的開發、發布和部署上具有簡單、便捷、實用的特點,迅速獲得市場的支持。而構建在Docker容器技術之上的Kubernetes,為用戶提供了一個容器化應用的整體解決方案,它具有強大的容器編排能力,遵循微服務架構理論,并且開放開源,現今Kubernetes已成為Docker生態圈最流行的開源容器集群調度系統。有了強大的技術基礎,云計算平臺的發展越來越迅速。

然而,企業處理數據的需求越來越多,也越來越廣,在云計算平臺上如何及時、高效地對任務進行調度,合理安全地分配集群重要資源,提高資源的利用率,成為云計算研究的核心問題之一。

專利中下文所說的Pod為Kubernetes集群的最小調度單位。Pod可以看作為一個或一組容器在集群中的工作形式,容器是Docker的運行狀態。專利公布號為CN110780998A專利名稱為基于Kubemetes的動態負載均衡資源調度方法提出了Kubernetes的容器資源調度策略。解決了Kubernetes的調度策略單一,無法根據容器應用中對系統內核、網絡傳輸速度等特定因素的約束調度需求,實現集群中容器到機器節點的合理調度。并實現了將某個工作節點上運行的Pod遷移到另一個與調度策略匹配程度更高的新工作節點上的動態負載均衡調度策略,但是專利中忽略了對集群中機器的資源利用率的考察,在實際應用中會提高企業的使用成本,造成資源浪費。

專利公布號為CN110300130A專利名稱為一種資源調度方法、裝置、電子設備及存儲介質提出了獲取當前調度周期內生成的每個待調度的Pod,將資源需求量相同的Pod劃分到同一Pod集合中,并針對每個Pod集合,將該Pod集合中任意一個Pod的資源需求量作為該Pod集合對應的目標資源需求量;將每個Pod集合依次確定為目標Pod集合,針對當前目標Pod集合,當剩余資源滿足該目標Pod集合的目標資源需求量的目標Node的數量,不少于該目標Pod集合中包含Pod的數量時,為該目標Pod集合中每個Pod分配一個目標Node,并在被分配的目標Node上部署對應的Pod,其中不同Pod分配的目標Node不同。雖然能夠在一定程度上提高利用率,但整個系統比較龐大,對于集群來說加大了通信量,增加了集群安全風險。

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