【技术实现步骤摘要】
在容器化边缘计算中自动分配资源的方法及系统
[0001]本专利技术涉及边缘计算
，具体地，涉及一种在容器化边缘计算中自动分配资源的方法及系统。
技术介绍
[0002]近年来，随着信息技术的不断进步，智能端系统不断泛在普及，以及移动互联网、物联网智能应用的飞速发展，面向云中心、边缘节点、端设备的智能化应用引起了业界的广泛关注。智能化应用采用基于弹性服务的基础设施支撑架构，即是指运行在云计算环境中的虚拟机或容器集群，支持用户自由调度计算资源，不受传统硬件设备的限制。弹性服务具有良好的可拓展性，支持用户随时在线对服务器的内存、系统盘和带宽进行灵活调整；凭借集群部署的成本优势，极大程度降低了IT部署与业务运维成本；由于服务分散在多台主机、所以不容易彻底宕机，抗灾容错能力强，能够确保长时间在线，让计算运行更加安全、可靠。弹性服务早期采用虚拟机技术，目前采用容器技术更加流行。容器化技术只虚拟一个小规模的隔离环境，而且轻量级、启动速度很快，除了运行其中应用以外，基本不消耗额外的系统资源。Kubernetes和Docker Swarm...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种在容器化边缘计算中自动分配资源的方法，其特征在于，包括：步骤S1：监视器收集数据，在消息代理上发布容器资源利用率和应用程序性能状态统计信息；步骤S2：分析规划器接收通过消息代理获得的监控器发送的信息，通过机器学习的方式建立模型，基于模型推理生成扩展操作；步骤S3：执行器接受分析规划器传输的数据生成分配资源的扩展指令。2.根据权利要求1所述的在容器化边缘计算中自动分配资源的方法，其特征在于：容器编排框架用于创建、部署和管理容器化应用程序，遵循主从模式，主处理节点编排容器的调度，管理集群通过接受其他节点作为从处理节点；从处理节点提供集群的计算能力，完成分布式容器的执行，主处理节点通过调度将容器分配给从处理节点；容器编排架构引入分布式的自适应附加控件，此控件包括监视器、分析规划器和执行器完成自适应的功能；自适应附加控件松耦合集成到容器编排框架中，按照主从的分布式模式构建，包括一个单一的主附件运行分析规划器和执行器、多个独立的从附件以分布式的方式运行监视器。3.根据权利要求1所述的在容器化边缘计算中自动分配资源的方法，其特征在于，在所述步骤S1中：监视器运行在每个容器上，定期在消息代理上发布有关容器资源利用率和应用程序性能状态统计信息；监视器收集有关应用程序的数据和容器执行环境的数据，在应用程序上通过统一的数据格式进行记录运行状态和性能统计，通过自定义监控软件完成数据获取收集，每个容器监控数据通过工具实时收集。4.根据权利要求1所述的在容器化边缘计算中自动分配资源的方法，其特征在于，在所述步骤S2中：分析规划器使用收集到的数据基于优化目标来确定是否进行弹性计算自适应扩展，采用机器学习的方式完成分析规划；在分析阶段，分析规划器通过机器学习的方式建立模型，机器学习的方式采用包括基于模型的强化学习、基于高斯过程的系统辨识；在规划阶段，基于模型推理生成要执行的扩展操作，执行器调用容器编排框架的接口完成弹性扩展。5.根据权利要求1所述的在容器化边缘计算中自动分配资源的方法，其特征在于，在所述步骤S3中：执行器负责生成扩展指令，定义了一个自适应扩展的动作集，执行横向或纵向扩展，或者联合执行两个维度的缩放。6.一种在容器...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓畅，夏卫，
申请(专利权)人：华东计算技术研究所中国电子科技集团公司第三十二研究所，
类型：发明
国别省市：
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