[發(fā)明專利]一種基于云計(jì)算的策略生成方法及云平臺(tái)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210906799.5
• 申請(qǐng)日: 2022-07-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115237570B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳魏煒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海佑瞻智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F9/48
• 分類號(hào): G06F9/48;G06F18/214;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 昆明合眾智信知識(shí)產(chǎn)權(quán)事務(wù)所 53113
• 代理人: 史凱

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于云計(jì)算的策略生成方法、云平臺(tái)及云平臺(tái)，方法包括：首先在Pod集群中配置有周期運(yùn)行的資源指標(biāo)計(jì)算任務(wù)，構(gòu)建Pod集群智能策略生成模型，根據(jù)周期運(yùn)行的資源指標(biāo)計(jì)算任務(wù)的計(jì)算結(jié)果，利用預(yù)設(shè)訓(xùn)練方法對(duì)Pod集群智能策略生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的Pod集群智能策略生成模型，最后將待執(zhí)行項(xiàng)目信息輸入訓(xùn)練好的Pod集群智能策略生成模型，得到待執(zhí)行項(xiàng)目的策略生成方式，通過(guò)資源指標(biāo)實(shí)現(xiàn)Pod動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容，在需要擴(kuò)容時(shí)，基于對(duì)Pod節(jié)點(diǎn)上多類資源指標(biāo)的利用率，動(dòng)態(tài)調(diào)整新創(chuàng)建Pod節(jié)點(diǎn)的分配資源,在需要縮容時(shí)，優(yōu)先釋放資源綜合利用率低的Pod，從而持續(xù)提升Pod集群對(duì)多類資源的綜合利用率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于云計(jì)算的策略生成方法及云平臺(tái)。

背景技術(shù)

Kubernetes，簡(jiǎn)稱K8s，是一個(gè)開(kāi)源的、用于管理云平臺(tái)中多個(gè)主機(jī)上的容器化的應(yīng)用，Kubernetes的目標(biāo)是讓部署容器化的應(yīng)用簡(jiǎn)單并且高效，Kubernetes提供了應(yīng)用部署，規(guī)劃，更新，維護(hù)的一種機(jī)制。Kubernetes用于管理云平臺(tái)中多個(gè)主機(jī)上的容器化的應(yīng)用，是一個(gè)開(kāi)源的平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)容器集群的自動(dòng)化部署、擴(kuò)縮容、維護(hù)等功能。

Pod是Kubernetes項(xiàng)目的原子調(diào)度單位。Pod可使用的資源配置由Pod內(nèi)的全部container的配置累加得到，一般是固定的，如Pod申請(qǐng)資源(requests)為0.5個(gè)CPU，最多使用資源(limits)為1個(gè)CPU。為實(shí)現(xiàn)高可用，Kubernetes通過(guò)HPA(Horizontal?PodAutoscaling)等功能，基于CPU、內(nèi)存使用率等單一衡量指標(biāo)實(shí)現(xiàn)pod集群內(nèi)Pod的水平自動(dòng)擴(kuò)縮容。自動(dòng)擴(kuò)容時(shí)新創(chuàng)建的Pod節(jié)點(diǎn)按照Pod申請(qǐng)資源(requests)進(jìn)行創(chuàng)建，而大多數(shù)業(yè)務(wù)用到的資源其實(shí)遠(yuǎn)小于它所申請(qǐng)的資源限額，這往往會(huì)造成服務(wù)器物理資源利用率低下。對(duì)于算力或CPU要求高的業(yè)務(wù)，CPU利用率高時(shí)內(nèi)存利用率可能很低，如果按照固定規(guī)格的CPU、內(nèi)存去創(chuàng)建新的Pod，就可能會(huì)造成內(nèi)存資源的利用率低的困境。這是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于云計(jì)算的策略生成方法及云平臺(tái)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的不足，它通過(guò)在不改變Kubernetes原有功能的基礎(chǔ)上，通過(guò)資源指標(biāo)實(shí)現(xiàn)Pod動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容，在需要擴(kuò)容時(shí)，基于對(duì)Pod節(jié)點(diǎn)上多類資源指標(biāo)的利用率，動(dòng)態(tài)調(diào)整新創(chuàng)建Pod節(jié)點(diǎn)的分配資源,在需要縮容時(shí)，優(yōu)先釋放資源綜合利用率低的Pod，從而持續(xù)提升Pod集群對(duì)多類資源的綜合利用率。

本申請(qǐng)的一個(gè)實(shí)施例提供了一種基于云計(jì)算的策略生成方法，應(yīng)用于Pod集群中，所述方法包括：

在Pod集群中配置有周期運(yùn)行的資源指標(biāo)計(jì)算任務(wù)；

構(gòu)建Pod集群智能策略生成模型；

根據(jù)所述周期運(yùn)行的資源指標(biāo)計(jì)算任務(wù)的計(jì)算結(jié)果，利用預(yù)設(shè)訓(xùn)練方法對(duì)所述Pod集群智能策略生成模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的Pod集群智能策略生成模型；

將待執(zhí)行項(xiàng)目信息輸入所述訓(xùn)練好的Pod集群智能策略生成模型，得到所述待執(zhí)行項(xiàng)目的策略生成方式，其中，所述策略生成方式包括動(dòng)態(tài)調(diào)整新建Pod的資源分配和/或釋放所述Pod集群中資源利用率低的Pod。

可選的，所述在Pod集群中配置有周期運(yùn)行的資源指標(biāo)計(jì)算任務(wù)之后，所述方法還包括：

通過(guò)當(dāng)前運(yùn)行的Pod節(jié)點(diǎn)數(shù)量、所述周期運(yùn)行的資源指標(biāo)計(jì)算任務(wù)，獲取當(dāng)前運(yùn)行Pod的歷史資源利用率以及所述Pod集群中可用節(jié)點(diǎn)的資源利用率，所述資源利用率包括內(nèi)存資源利用率和CPU資源利用率的其中之一或基于權(quán)重的綜合利用率。

可選的，所述構(gòu)建Pod集群智能策略生成模型，包括：

利用所述當(dāng)前運(yùn)行Pod的歷史資源利用率以及所述Pod集群中可用節(jié)點(diǎn)的資源利用率，得到用于Pod集群智能策略生成的多個(gè)訓(xùn)練模型；