k8s基于自定义指标的调度方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种k8s基于自定义指标的调度方法、装置、设备及介质，方法包括：采集自定义指标；将采集的自定义指标进行缓存；从缓冲中选择所需的自定义指标构建用户画像策略；label指定需要的用户画像时，启动对应的用户画像策略进行调度。本发明专利技术通过选择需要的自定义指标构建用户画像策略，在调度中节点过滤时可以进行基于自定义指标的扩展，可以非常灵活进行过滤参数配置，动态调整，定制不同的策略，节点评分可以对pod指定对应业务特征的用户画像，来进行优选调度，可以更好的，更细粒度的对资源进行均衡分配。度的对资源进行均衡分配。度的对资源进行均衡分配。

【技术实现步骤摘要】
k8s基于自定义指标的调度方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及容器云平台
，更具体地说是一种k8s基于自定义指标的调度方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展，机器越来越多，应用越来越多，服务越来越微，应用运行基础环境也越来多样化。
[0003]在云业务流程的应用中，用户发布应用后，K8S在处理时存在以下的问题：1、k8s默认调度器对于node各类资源无法进行细粒度的过滤和负载均衡。2、k8s调度器默认预选算法无法进行除cpu和内存之外的其他资源过滤。3、k8s调度器默认优选算法对cpu和内存仅能进行分配层面的资源均衡,无法根据实际使用情况进行均衡,也无法进行其他资源维度的优选调平。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供k8s基于自定义指标的调度方法、装置、设备及介质。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]第一方面，k8s基于自定义指标的调度方法，包括：
[0007]采集自定义指标；
[0008]将采集的自定义指标进行缓存；
[0009]从缓冲中选择所需的自定义指标构建用户画像策略；
[0010]label指定需要的用户画像时，启动对应的用户画像策略进行调度。
[0011]其进一步技术方案为：所述用户画像策略的类型包括计算密集型、io密集型和自动均衡型。
[0012]其进一步技术方案为：所述abel指定需要的用户画像时，启动对应的用户画像策略进行调度，包括：
[0013]获取用户画像策略的类型；
[0014]根据用户画像策略的类型的规则进行节点过滤；
[0015]对筛选出的节点进行评分；
[0016]根据评分结果将资源分配到筛选出的节点上。
[0017]其进一步技术方案为：所述采集自定义指标，包括：
[0018]kube
‑
state
‑
metrics和对应的node
‑
exporter从宿主机节点中采集数据并制成prometheus类型指标；
[0019]prometheus
‑
server从kube
‑
state
‑
metrics和对应的node
‑
exporter上收集指标；
[0020]从prometheus
‑
server获取数据存储到列数据库；
[0021]从列数据库获取对应数据进行筛选并计算，以得到计算数据；
[0022]将计算数据生成能够使prometheus
‑
server抓取的prometheus指标形式；
[0023]prometheus
‑
adapter筛选经过record
‑
rules处理的需求指标并聚合到kubernetes。
[0024]第二方面，k8s基于自定义指标的调度装置，包括采集单元、缓存单元、构建单元以及调度单元；
[0025]所述采集单元，用于采集自定义指标；
[0026]所述缓存单元，用于将采集的自定义指标进行缓存；
[0027]所述构建单元，用于从缓冲中选择所需的自定义指标构建用户画像策略；
[0028]所述调度单元，用于label指定需要的用户画像时，启动对应的用户画像策略进行调度。
[0029]其进一步技术方案为：所述用户画像策略的类型包括计算密集型、io密集型和自动均衡型。
[0030]其进一步技术方案为：所述调度单元包括获取模块、过滤模块、评分模块以及分配模块；
[0031]所述获取模块，用于获取用户画像策略的类型；
[0032]所述过滤模块，用于根据用户画像策略的类型的规则进行节点过滤；
[0033]所述评分模块，用于对筛选出的节点进行评分；
[0034]所述分配模块，用于根据评分结果将资源分配到筛选出的节点上。
[0035]其进一步技术方案为：所述采集单元包括采集模块、收集模块、获取模块、筛选模块、生成模块以及聚合模块；
[0036]所述采集模块，用于kube
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state
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metrics和对应的node
‑
exporter从宿主机节点中采集数据并制成prometheus类型指标；
[0037]所述收集模块，用于prometheus
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server从kube
‑
state
‑
metrics和对应的node
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exporter上收集指标；
[0038]所述获取模块，用于从prometheus
‑
server获取数据存储到列数据库；
[0039]所述筛选模块，用于从列数据库获取对应数据进行筛选并计算，以得到计算数据；
[0040]所述生成模块，用于将计算数据生成能够使prometheus
‑
server抓取的prometheus指标形式；
[0041]所述聚合模块，用于prometheus
‑
adapter筛选经过record
‑
rules处理的需求指标并聚合到kubernetes。
[0042]第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的k8s基于自定义指标的调度方法步骤。
[0043]第四方面，一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述的k8s基于自定义指标的调度方法步骤。
[0044]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过选择需要的自定义指标构建用户画像策略，在调度中节点过滤时可以进行基于自定义指标的扩展，可以非常灵活进行过滤参数配置，动态调整，定制不同的策略，节点评分可以对pod指定对应业务特征的用户画
像，来进行优选调度，可以更好的，更细粒度的对资源进行均衡分配。
[0045]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征及优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，详细说明如下。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0047]图1为本专利技术具体实施例提供的k8s基于自定义指标的调度方法的流程图一；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.k8s基于自定义指标的调度方法，其特征在于，包括：采集自定义指标；将采集的自定义指标进行缓存；从缓冲中选择所需的自定义指标构建用户画像策略；label指定需要的用户画像时，启动对应的用户画像策略进行调度。2.根据权利要求1所述的k8s基于自定义指标的调度方法，其特征在于，所述用户画像策略的类型包括计算密集型、io密集型和自动均衡型。3.根据权利要求1所述的k8s基于自定义指标的调度方法，其特征在于，所述abel指定需要的用户画像时，启动对应的用户画像策略进行调度，包括：获取用户画像策略的类型；根据用户画像策略的类型的规则进行节点过滤；对筛选出的节点进行评分；根据评分结果将资源分配到筛选出的节点上。4.根据权利要求1所述的k8s基于自定义指标的调度方法，其特征在于，所述采集自定义指标，包括：kube
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state
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metrics和对应的node
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exporter从宿主机节点中采集数据并制成prometheus类型指标；prometheus
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server从kube
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state
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metrics和对应的node
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exporter上收集指标；从prometheus
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server获取数据存储到列数据库；从列数据库获取对应数据进行筛选并计算，以得到计算数据；将计算数据生成能够使prometheus
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server抓取的prometheus指标形式；prometheus
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adapter筛选经过record
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rules处理的需求指标并聚合到kubernetes。5.k8s基于自定义指标的调度装置，其特征在于，包括采集单元、缓存单元、构建单元以及调度单元；所述采集单元，用于采集自定义指标；所述缓存单元，用于将采集的自定义指标进行缓存；所述构建单元，用于从缓冲中选择所需的自定义指标构建用户画像策略；所述调度单元，用于label指定需要的用户画像时，启动对应的用户画像策略进行调度。6.根据权利要求5所述的k8s基于自定义指标的调度装置，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄涛，符倩宗，顾正，
申请(专利权)人：深圳市华云中盛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：