【技术实现步骤摘要】
一种云容器资源调度方法、系统、终端以及存储介质
[0001]本申请属于云计算
，特别涉及一种云容器资源调度方法、系统、终端以及存储介质。
技术介绍
[0002]云容器作为一种轻量化的应用程序虚拟化技术，提供了一种应用逻辑打包机制将软件和基础程序打包在一起的应用程序抽象技术。相对于在硬件级别支持资源虚拟化的VM(Virtual Machine，虚拟机)，云容器可以提供基于单个操作系统(OS)内核的虚拟运行时环境，并可模拟操作系统，并支持跨多个用户和任务同时共享资源，而不用为每个应用程序启动整个操作系统。近年中，云容器在CoreOS、谷歌Borg、OpenShift和Kubernetes系统等主流集群管理系统中获得了广泛的应用，例如用于大数据、网络服务或物联网等不同应用的任务部署。
[0003]现有主流集群管理系统中的大多数已支持对多种应用的资源需求进行分析和估计。然而，它们的监控系统主要集中在基础设施的资源利用率度量上，例如CPU和内存使用率，而忽略了对应用程序级别的QoS(服务质量)度量。此外，对于复杂任务部署...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种云容器资源调度方法，其特征在于，包括：按照任务属性将所有任务分为长期服务任务包和批量任务包两类，并按照虚拟机类型将集群资源分为长期节点资源组和批量任务时间箱；利用调度算法分别在所述长期节点资源组和批量任务时间箱中对所述长期服务任务包和批量任务包进行任务定位和资源配置，并分别将所述长期服务任务包和批量任务包中的任务分配在所述长期节点资源组和批量任务时间箱中符合任务运行条件的计算节点；分别计算所述长期服务任务包和批量任务包中未分配任务的总资源需求，基于所述总资源需求，采用自动扩展算法分别在所述长期节点资源组和批量任务时间箱中添加新的计算资源，并重新采用调度算法将未分配任务分配在对应的计算节点。2.根据权利要求1所述的云容器资源调度方法，其特征在于，所述任务属性包括CPU和内存请求；所述长期服务任务包中包括需要高可用性、稳定性和低延迟的长期服务任务，所述批量任务包中包括寿命有限的批量任务，所述批量任务可以容忍被停止并迁移到另一个计算节点；所述批量任务时间箱为具有短寿命虚拟机的仅处理批量任务的资源组，所述长期节点资源组为具有稳定虚拟机实例的仅接受长期运行服务任务的资源组。3.根据权利要求2所述的云容器资源调度方法，其特征在于，所述利用调度算法分别在所述长期节点资源组和批量任务时间箱中对所述长期服务任务包和批量任务包进行任务定位和资源配置具体为：将所述长期节点资源组和批量任务时间箱中每个虚拟机的性能定义为一个矢量，根据每个任务S
i
的预测执行时间每个计费期的成本c
v
以及评估的获取延迟lag
v
计算每个任务的计算节点VMv：每个运行任务的成本是4.根据权利要求3所述的云容器资源调度方法，其特征在于，所述利用调度算法分别在所述长期节点资源组和批量任务时间箱中对所述长期服务任务包和批量任务包进行任务定位和资源配置还包括：对于所述长期运行服务任务包，所述调度算法具体为：假定CPU是一种可压缩资源，采用BFD算法对每个任务的可用虚拟机实例进行排名，并将每个任务安排到长期节点资源组中资源利用率最高并具有足够请求资源的子节点；对于所述批量任务包，所述调度算法具体为：在每个调度周期中，将所述批量任务时间箱中的虚拟机实例划分为由其剩余运行时间rt和扩展周期sc定义的多个时间箱bin，对于第i个时间箱bin
i
，i定义为：在初始阶段，通过BFD算法在时间箱bin
i
内扫描符合任务条件的子节点，如果时间箱bin
i
内没有符合条件的子节点，则逐步扩大i的值，对所有时间箱进行升序遍历，并通过BFD
算法在比i大的时间箱中进行扫描；如果仍未得到符合任务条件的子节点，则对所有时间箱进行降序遍历，通过BFD算法在比i小的时间箱中进行扫描，直到找到符合任务条件的子节点。5.根据权利要求1所述的云容器资源调度方法，其特征在于，所述分别计算所述长期服务任务包和批量任务包中未分配任务的总资源需求，基于所述总资源需求，所述采用自动扩展算法分别在所述长期节点资源组和批量任务时间箱中添加新的计算资源具体为：通过自动扩展算法决定在时间点t时为每个计算节点VM
v
提供多少个新虚拟机实例N
v
，以响应云聚类中的...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟志恒，徐敏贤，叶可江，须成忠，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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