一种云容器集群的部署方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种云容器集群的部署方法及系统，所述云容器集群的部署方法包括：对所述云容器集群的部署方案的问题进行建模，以得到非线性规划模型，将所述非线性规划模型改写为整数线性规划模型，对所述整数线性规划模型进行松弛处理，根据当前的资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求，计算所述云容器集群请求的云容器部署成本和通信开销成本，继续执行所述初步判断是否接受云容器集群请求，根据所述最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，最终判断是否接受所述容器集群请求。本发明专利技术的云容器集群的部署方法能够根据用户的需求进行动态的部署。

【技术实现步骤摘要】
一种云容器集群的部署方法及系统
本专利技术涉及云计算
，特别是涉及一种云容器集群的部署方法及系统。
技术介绍
云资源主要是通过虚拟化技术，被打包成不同类型的虚拟机去服务用户。云容器的出现为云资源的配置提供了另一种轻便灵活的方式。不同虚拟机，云容器不需要安装专门的操作系统。一个云容器可以只装配很少的资源，并且在毫秒内启动。除了购买单独的云容器以外，云用户有时候也需要购买一系列的云容器和它们之间的连接网络，组成一个云容器集群去运行复杂的任务。一个典型的例子是并行计算任务。在采用MapReduce框架的分布式系统中，计算任务一般由并行工作的计算节点完成的。首先，输入数据切片分给不同的执行Map任务的计算节点处理，执行Map任务的计算节点将输入数据经过排序、复制、合并以后得到关键值，并传输给执行Reduce任务的计算节点，最后，执行Reduce任务的计算节点完成Reduce运算并输出Reduce结果。虚拟化技术把计算节点部署在云容器上。由于计算节点之间需要通信，它们组成了云容器集群。和传统的虚拟集群相比，云容器集群为应用提供了更好的性能表现，并且通过快速部署每个节点增强了灵活性。现有的云容器的部署通常采用的是静态配置集群，假设每个集群的配置是固定的，尚不能根据用户的需求进行动态的部署，不能满足不同用户的多样化的请求，资源的利用率不能最大化，因此迫切需要改进。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种云容器集群的部署方法及系统，用于解决现有技术中的静态配置集群不能根据用户的需求进行动态的部署，不能满足不同用户的多样化的请求，资源的利用率不能最大化的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种云容器集群的部署方法，所述云容器集群的部署方法包括：对所述云容器集群的部署方案的问题进行建模，以得到非线性规划模型；将所述非线性规划模型改写为整数线性规划模型；对所述整数线性规划模型进行松弛处理，根据当前的资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求；计算所述云容器集群请求的云容器部署成本和通信开销成本，以得到实现所述云容器集群请求的最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，继续执行所述初步判断是否接受云容器集群请求；根据所述最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，最终判断是否接受所述容器集群请求。在本专利技术的一实施例中，所述云容器集群的部署方案的问题包括用户的请求、云服务提供商的决策、部署方案中的一种或几种。在本专利技术的一实施例中，所述对所述整数线性规划模型进行松弛处理，根据当前的资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求的步骤包括：对所述整数线性规划模型进行松弛处理；引入对偶问题变量，以得到原问题的对偶问题，所述原问题即为所述云容器集群的部署方案的问题；根据资源占用情况，对当前所有资源进行单位定价，以得到当前资源价格；根据所述当前资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求。在本专利技术的一实施例中，所述云容器集群的部署方法还包括：若接受所述容器集群请求，则所述云容器集群的最佳部署方案即为最终方案，更新所述资源占用情况以及当前资源价格。在本专利技术的一实施例中，所述对所述云容器集群的部署方案的问题进行建模，以得到非线性规划模型包括：非线性规划模型包括：其中，S表示一个云服务提供商有S个不同区域的资源池，K表示共有K种资源类型，Cks表示每个区域的资源池S拥有的第K类型的资源量为Cks，各个区域之间通过带宽相互连接，表示所有连接的集合，表示中(s1，s2)连接的带宽容量，Bks表示每个区域s的第k类资源占用上限，T表示有I个云容器集群请求的总长的时间段到来，ti表示每个云容器集群请求在ti时刻到达，vi表示请求在到时间段使用容器集群，表示每个容器v需要的k类资源量，表示同一云容器集群请求中位于不同区域的容器v1和容器v2之间所需的带宽，bi表示请求i被接受云服务提供商所得到收益，请求i简记为在本专利技术的一实施例中，所述将所述非线性规划模型改写为整数线性规划模型包括：整数线性规划模型包括：其中，表示请求i的满足约束条件的可行配置解，ζi表示请求i的可行配置解的集合，表示将每个资源池处的每种资源及每个连接上的带宽的资源集合，请求i对云容器的请求等价于在本专利技术的一实施例中，所述对所述整数线性规划模型进行松弛处理；引入对偶问题变量，以得到原问题的对偶问题包括：本专利技术还提供一种云容器集群的部署系统，所述云容器集群的部署系统包括：第一计算器，用于对所述云容器集群的部署方案的问题进行建模，以得到非线性规划模型；整数线性规划改写器，用于将所述非线性规划模型改写为整数线性规划模型；第一处理器，用于对所述整数线性规划模型进行松弛处理，根据当前的资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求；第二计算器，用于计算所述云容器集群请求的云容器部署成本和通信开销成本，以得到实现所述云容器集群请求的最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，继续执行所述初步判断是否接受云容器集群请求；判断器，用于根据所述最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，最终判断是否接受所述容器集群请求。本专利技术还提供一种电子设备，包括第二处理器和存储器；所述存储器中存储有程序指令，所述第二处理器运行程序指令以实现上述的云容器集群的部署方法。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的云容器集群的部署方法。如上所述，本专利技术的一种云容器集群的部署方法及系统，具有以下有益效果：本专利技术的云容器集群的部署方法对所述云容器集群的部署方案的问题进行建模，以得到非线性规划模型，将所述非线性规划模型改写为整数线性规划模型，将非线性约束问题转化为只包含小于约束条件的线性规划模型问题，根据所设计的单位资源定价方式计算当前单位资源价格，求解云容器集群请求的最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，根据所述最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，最终判断是否接受所述容器集群请求。本专利技术的云容器集群的部署方法能够根据用户的需求进行动态的部署，能够满足不同用户的多样化的请求，资源的利用率能够达到最大化。本专利技术的云容器集群的部署方法研究了云服务商如何基于当前资源情况，在线决策是否接受某个云容器集群请求并对接受的请求进行最佳部署配置，以实现收益最大化。附图说明图1为本申请实施例提供的一种云容器集群的部署方法的工作流程图。图2为本申请实施例提供的图1中一种云容器集群的部署方法的步骤S3的工作流程图。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云容器集群的部署方法，其特征在于，所述云容器集群的部署方法包括：/n对所述云容器集群的部署方案的问题进行建模，以得到非线性规划模型；/n将所述非线性规划模型改写为整数线性规划模型；/n对所述整数线性规划模型进行松弛处理，根据当前的资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求；/n计算所述云容器集群请求的云容器部署成本和通信开销成本，以得到实现所述云容器集群请求的最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，继续执行所述初步判断是否接受云容器集群请求；/n根据所述最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，最终判断是否接受所述容器集群请求。/n

【技术特征摘要】
1.一种云容器集群的部署方法，其特征在于，所述云容器集群的部署方法包括：
对所述云容器集群的部署方案的问题进行建模，以得到非线性规划模型；
将所述非线性规划模型改写为整数线性规划模型；
对所述整数线性规划模型进行松弛处理，根据当前的资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求；
计算所述云容器集群请求的云容器部署成本和通信开销成本，以得到实现所述云容器集群请求的最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，继续执行所述初步判断是否接受云容器集群请求；
根据所述最小成本以及所述云容器集群的最佳部署方案，最终判断是否接受所述容器集群请求。


2.根据权利要求1所述的一种云容器集群的部署方法，其特征在于：所述云容器集群的部署方案的问题包括用户的请求、云服务提供商的决策、部署方案中的一种或几种。


3.根据权利要求1所述的一种云容器集群的部署方法，其特征在于，所述对所述整数线性规划模型进行松弛处理，根据当前的资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求的步骤包括：
对所述整数线性规划模型进行松弛处理；
引入对偶问题变量，以得到原问题的对偶问题，所述原问题即为所述云容器集群的部署方案的问题；
根据资源占用情况，对当前所有资源进行单位定价，以得到当前资源价格；
根据所述当前资源价格和云容器集群的最佳部署方案，以初步判断是否接受云容器集群请求。


4.根据权利要求3所述的一种云容器集群的部署方法，其特征在于，所述云容器集群的部署方法还包括：
若接受所述容器集群请求，则所述云容器集群的最佳部署方案即为最终方案，更新所述资源占用情况以及当前资源价格。


5.根据权利要求3所述的一种云容器集群的部署方法，其特征在于，所述对所述云容器集群的部署方案的问题进行建模，以得到非线性规划模型包括：



非线性规划模型包括：


















其中，S表示一个云服务提供商有S个不同区域的资源池，K表示共有K种资源类型，Cks表示每个区域的资源池S拥有的第K类型的资源量为Cks，各个区域之间通过带宽相互连接，表示所有连接的集合，表示中(s1，s2)连接的带宽容量，Bks表示每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雪颖，周睿婷，李宗鹏，范仁军，林军，
申请(专利权)人：万般上品常州物联网系统有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32