针对典型容器的Docker动态调度算法制造技术

本发明专利技术公开了一种针对典型容器的Docker动态调度算法，包括如下步骤：S1：典型应用容器的场景包括CPU密集型/批处理型、内存密集型/批处理型、I/O密集型/批处理型和CPU密集型/实时型，其分别选取对应的应用容器，分析各应用容器在Docker环境下单独运行和多个并发运行时的资源使用及性能情况；S2：调度算法包括容器静态调度方式和基于运行时监控的容器动态调度方式；根据用户使用需求，分情况采用容器静态调度方式和容器动态调度方式。本发明专利技术的有益效果为：动态调度算法在不影响应用容器运行性能的同时，可起到提高系统资源利用率的作用。

【技术实现步骤摘要】
针对典型容器的Docker动态调度算法
本专利技术涉及计算机应用
，具体涉及一种针对典型容器的Docker动态调度算法。
技术介绍
容器技术作为虚拟机的一种轻量级替代方案，在保证容器之间资源隔离的同时，其处理能力、内存和网络吞吐率都接近物理机原始性能。作为容器的应用引擎，Docker能够高效部署、执行和管理容器。然而现有的Docker资源管理机制较为简单，为用户提供了默认资源配置和通过参数手动配置容器实例资源这两种方式。但是并没有区分应用容器实例类型，对于每种容器实例的资源分配比较平均。当物理机上同时运行实时型应用容器和批处理型应用容器时，很难根据实时型应用容器的服务强度变化来快速动态调整容器实例的资源配置，因此无法保证实时型应用容器的服务性能。目前Docker现有的资源管理策略，不会根据当前物理机上整体资源使用情况进行资源限制检查，不限制容器实例增加。当同时运行偏重资源类型相同或相似的多个应用容器时，容器使用资源类型比较单一，容易造成其他系统资源的利用率低；同时由于资源竞争导致无法满足应用容器的资源需求，从而造成容器运行性能比较差。另外，运行的容器实例使用的总内存资源达到系统本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对典型容器的Docker动态调度算法，其特征在于，包括如下步骤：S1：典型应用容器的场景包括CPU密集型/批处理型、内存密集型/批处理型、I/O密集型/批处理型和CPU密集型/实时型，其分别选取对应的应用容器，分析各应用容器在Docker环境下单独运行和多个并发运行时的资源使用及性能情况；S2：调度算法包括容器静态调度方式和基于运行时监控的容器动态调度方式；根据用户使用需求，分情况采用容器静态调度方式和容器动态调度方式；运行多个同种应用容器时，采用容器静态调度方式，根据应用容器特点和SLA协议要求，最大化节点上运行的容器实例数量；异构并发应用容器时，采用容器动态调度方式，优先保证实时...

【技术特征摘要】
1.一种针对典型容器的Docker动态调度算法，其特征在于，包括如下步骤：S1：典型应用容器的场景包括CPU密集型/批处理型、内存密集型/批处理型、I/O密集型/批处理型和CPU密集型/实时型，其分别选取对应的应用容器，分析各应用容器在Docker环境下单独运行和多个并发运行时的资源使用及性能情况；S2：调度算法包括容器静态调度方式和基于运行时监控的容器动态调度方式；根据用户使用需求，分情况采用容器静态调度方式和容器动态调度方式；运行多个同种应用容器时，采用容器静态调度方式，根据应用容器特点和SLA协议要求，最大化节点上运行的容器实例数量；异构并发应用容器时，采用容器动态调度方式，优先保证实时型应用容器服务，其次保证批处理型应用容器的运行性能，并根据节点运行现状，推荐最优实例类型，从而在减少与现有运行时应用容器的资源竞争的同时，最大化系统资源利用率。2.根据权利要求1所述的针对典型容器的Docker动态调度算法，其特征在于，步骤S1中，具体包括如下子步骤：S1.1：典型应用容器的场景CPU密集型/批处理型、内存密集型/批处理型、I/O密集型/批处理型和CPU密集型/实时型分别选取对应的应用容器为：Memcached、Parsec、Speccpu2006和Filebench；S1.2：对于每种应用容器，在应用容器环境下进行单个运行，获得在无竞争情况下每个单个应用容器的运行特征；S1.3：对于每种应用容器，多个同时在容器环境下运行，获得其同时运行时的资源使用限制及应用容器的性能表现。3.根据权利要求2所述的针对典型容器的Docker动态调度算法，其特征在于，步骤S2具体包括如下子步骤：S2.1：根据用户需求来增加应用容器，根据是否仅运行同一种应用容器，来选择使用容器静态调度方式还是容器动态调度方式，当仅运行同种应用容器时，进入步骤S2.2；若否，进入步骤S2.3；S2.2：采用容器静态调度方式；S2.3：采用容器动态调度方式；S2.4：将用户请求处理结果反馈给用户；根据权利要求3所述的针对典型容器的Docker动态调度算法，其特征在于，步骤S2.2具体包括如下子步骤：S2.2.1：当用户提交请求需要运行的应用名称及数量时，首先从数据表中读取指定应用的实例个数限制值，当请求运行的容器实例数量小于或等于该值时，则可以完成容器实例增加；否则，不允许增加请求的容器实例数；S2.2.2：反馈处理结果。4.根据权利要求3所述的针对典型容器的Docker动态调度算法，其特征在于，步骤S2.3具体包括如下子步骤：S2.3.1：首先根据指定应用，查询应用容器运行特征表，得到该应用容器的限制运行实例数，判断当前节点上运行的该应用容器实例数是否已经达到限制，若是，则无法完成新增容器操作；若否，则进入步骤S2.3....

【专利技术属性】
技术研发人员：曹强，姚杰，刘逸麟，
申请(专利权)人：南京叠嘉信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32