基于改进天牛须智能方法的Kubernetes集群资源调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进天牛须智能方法的Kubernetes集群资源调度方法，其特征在于采用yaml文件从集群工作节点中获取CPU核数、磁盘读写速率等参数和集群任务列表Pod；应用蚁群智能方法初始化集群资源信息，根据蚂蚁的移动轨迹得到全局资源调度初始方案；利用全局资源调度初始方案初始化天牛须智能方法中种群个体分布，根据集群负载程度计算天牛移动的坐标向量，天牛停止搜索后，输出全局资源调度方案，即为Kuberbetes集群最终资源调度方案。本发明专利技术根据蚁群智能方法寻优结果，初始化天牛须智能方法的调度方案，应用天牛须智能方法动态地为集群环境中的每个任务分配最优的工作节点，提高集群资源调度最优方案的搜索精度，并提高集群资源综合利用率。并提高集群资源综合利用率。并提高集群资源综合利用率。

【技术实现步骤摘要】
基于改进天牛须智能方法的Kubernetes集群资源调度方法


[0001]本专利技术属于互联网通信
和人工智能领域，具体涉及一种基于改进天牛须智能方法的Kubernetes集群资源调度方法。

技术介绍

[0002]在Kubernetes集群资源调度中，原始的静态调度方法只考虑CPU、内存资源，而忽略了存储、网络带宽等其他资源对资源调度结果带来的不利影响。随着计算机技术的发展，人工智能方法较传统方法在处理多维数据类型的问题中，提高了多种类型数据对调度问题处理的利用率。采用人工智能方法调度Kubernetes集群资源，能够综合考虑多种类型的集群资源，确保集群资源请求的合理高效调度。
[0003]针对传统Kubernetes集群资源调度方法输入参数单一，导致集群资源的综合利用率低的问题。以蚁群智能方法初始化多种类型集群资源分布，并结合天牛须智能方法，提出了一种基于改进天牛须智能方法的Kubernetes集群资源调度方法。

技术实现思路

[0004]为了克服Kubernetes传统资源调度方法的资源综合利用率低的问题，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进天牛须智能方法的Kubernetes集群资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：从Kubernetes集群工作节点中利用yaml文件获取CPU、内存、网络、磁盘利用率和CPU核数、内存容量、网络速率、磁盘读写速率和集群任务列表Pod；应用蚁群智能方法初始化集群资源信息，设置种群个数，信息素浓度、信息素挥发因子以及迭代次数，以工作节...

【专利技术属性】
技术研发人员：李克文，张达，邴绍强，吴雪锋，杨建涛，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：