一种容器副本确定方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请公开了一种容器副本确定方法、装置及设备，应用程序包括至少一种模块，模块对应多个容器副本，方法包括：获取模块对应的各容器副本的观察向量和各容器副本来自于上一跳的提交延迟；观察向量包括第一数据和第二数据，第一数据包括CPU使用率和内存使用率，第二数据包括IO吞吐量、网络吞吐量及与下一跳容器副本集合中各容器副本间的往返时间中的至少一个；根据模块对应的各容器副本的观察向量及提交延迟确定模块对应的最优容器副本，将最优容器副本确定为待调度容器副本。将各容器副本的资源使用情况和容器副本间的调度延时信息均考虑在内，提高待调度容器副本确定的合理性和准确性，从而缩短整体调度时间，可用于量子电子混合计算系统。电子混合计算系统。电子混合计算系统。

【技术实现步骤摘要】
一种容器副本确定方法、装置及设备


[0001]本申请涉及负载均衡
，更具体地说，涉及一种容器副本确定方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]容器是虚拟化操作系统，而不是虚拟化底层硬件，因此，每个单独的容器只包含应用程序以及库和依赖项。容器体积小、速度快且可移植，因为与虚拟机不同，容器不需要在每个实例中都包含操作系统，而是可以简单地利用主机操作系统的功能和资源。容器位于接口服务器和主机操作系统上——例如，Linux或Windows。每个容器都与主机操作系统内核共享。与以GB为单位的VM大小相比，容器只有MB大小，并且只需几秒钟即可启动。因此，容器越来越多地用于敏捷应用程序部署以及易于移植。
[0003]Kubernetes默认的调度机制仅根据容器的CPU和内存两大资源指标来判断的，并运用统一的权重值计算实现调度。现在都是微服务化，而且应用基本都是无状态，副本机制可以保证应用高可用，并且在应用挂掉时自动拉起对应副本数的应用。再配合集群服务等功能，做到服务自动发现，拓扑感知等功能。
[0004]在多容器副本的情况下，实现负载均衡都是根据系统进行调度的，具体地，是根据同一模块对应的各容器副本的CPU和内存使用情况进行容器副本的确定和调度，这种方式存在容器副本确定的合理性和准确性比较低，从而增加整体调度时间的问题。
[0005]CN114048857A公开了一种算力分配方法、装置及算力服务器，实现了为各子算题分配合适的目标节点来提供算力，从而使得算力分配更加合理化，同时提高了对量子计算机和电子计算机的管理和操作效率。在此基础上，量子计算机和电子计算机构成的混合计算系统的具体实现方式还在进一步研究优化。
[0006]综上所述，如何提高容器副本确定的合理性和准确性，以缩短整体调度时间，并可用于量子电子混合计算系统，是本领域的技术人员目前需要解决的问题。

技术实现思路

[0007]有鉴于此，本申请的目的是提供一种容器副本确定方法、装置及设备，用于提高容器副本确定的合理性和准确性，以缩短整体调度时间，可用于量子电子混合计算系统。
[0008]为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
[0009]一种容器副本确定方法，应用程序包括至少一种模块，所述模块对应多个容器副本，所述容器副本确定方法包括：
[0010]获取所述模块对应的各所述容器副本的观察向量和各所述容器副本来自于上一跳的提交延迟；所述观察向量包括第一数据和第二数据，所述第一数据包括CPU使用率和内存使用率，所述第二数据包括IO吞吐量、网络吞吐量及与下一跳容器副本集合中各容器副本间的往返时间中的至少一个；
[0011]根据所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量及所述提交延迟，确定所述
模块对应的最优容器副本，将所述模块对应的所述最优容器副本确定为所述模块对应的待调度容器副本。
[0012]优选的，根据所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量及所述提交延迟，确定所述模块对应的最优容器副本，包括：
[0013]将所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量及所述提交延迟输入到预先构建的异常检测模型中，得到所述模块对应的各所述容器副本的异常分数；所述异常检测模型为预先根据多个容器副本的观察向量、提交延迟及标签训练得到的；
[0014]将异常分数最小的容器副本确定为所述模块对应的最优容器副本。
[0015]优选的，在将所述模块对应的所述最优容器副本确定为所述模块对应的待调度容器副本之后，还包括：
[0016]对所述模块对应的各所述容器副本的容器副本数据进行存储，所述容器副本数据包括：所述观察向量、所述提交延迟、所述异常分数及是否为待调度容器副本进行存储。
[0017]优选的，还包括：
[0018]当所述模块对应的容器副本数据存储量超过数据量阈值，则将存储的所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量、所述提交延迟及所述异常分数作为训练样本；
[0019]利用所述训练样本对所述异常检测模型进行训练。
[0020]优选的，预先根据多个容器副本的观察向量、提交延迟及标签训练得到所述异常检测模型，包括：
[0021]预先根据多个容器副本的观察向量、提交延迟及标签，利用LOF算法进行模型训练，得到所述异常检测模型。
[0022]优选的，在根据所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量及所述提交延迟，确定所述模块对应的最优容器副本之前，还包括：
[0023]判断各所述容器副本的所述观察向量中的各数据及所述提交延迟是否超过对应的指标阈值；
[0024]若存在有容器副本的观察向量中的数据或提交延迟超过对应的指标阈值，则剔除相应的容器副本。
[0025]优选的，还包括：
[0026]若所述应用程序仅存在一个模块或所述应用程序存在多个模块且与下一跳容器副本间的往返时间超过最大限度，则将相应容器副本的观察向量中的往返时间设置为设定值。
[0027]优选的，还包括：
[0028]若存在模块的容器副本出现故障，则生成所述模块的新容器副本，以使所述模块对应的运行中的容器副本数量等于故障发生前运行的容器副本数量。
[0029]一种容器副本确定装置，应用程序包括至少一种模块，所述模块对应多个容器副本，所述容器副本确定装置包括：
[0030]获取模块，用于获取所述模块对应的各所述容器副本的观察向量和各所述容器副本来自于上一跳的提交延迟；所述观察向量包括第一数据和第二数据，所述第一数据包括CPU使用率和内存使用率，所述第二数据包括IO吞吐量、网络吞吐量及与下一跳容器副本集合中各容器副本间的往返时间中的至少一个；
[0031]确定模块，用于根据所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量及所述提交延迟，确定所述模块对应的最优容器副本，将所述模块对应的所述最优容器副本确定为所述模块对应的待调度容器副本。
[0032]一种容器副本确定设备，包括：
[0033]存储器，用于存储计算机程序；
[0034]处理器，用于执行计算机程序时实现如上述任一项所述的容器副本确定方法的步骤。
[0035]本申请提供了一种容器副本确定方法、装置及设备，其中，应用程序包括至少一种模块，模块对应多个容器副本，方法包括：获取模块对应的各容器副本的观察向量和各容器副本来自于上一跳的提交延迟；观察向量包括第一数据和第二数据，第一数据包括CPU使用率和内存使用率，第二数据包括IO吞吐量、网络吞吐量及与下一跳容器副本集合中各容器副本间的往返时间中的至少一个；根据模块对应的各容器副本的观察向量及提交延迟，确定模块对应的最优容器副本，将模块对应的最优容器副本确定为模块对应的待调度容器副本。
[0036]本申请公开的上述技术方案，获取应用程序所包含的模块对应的各容器副本的观察向量和各容器副本来自于上一跳的提交延迟，其中，观察向量包括第一数据和第二数据，第一数据包括CPU使用率和内存使用率，第二数据包括IO吞本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种容器副本确定方法，其特征在于，应用程序包括至少一种模块，所述模块对应多个容器副本，所述容器副本确定方法包括：获取所述模块对应的各所述容器副本的观察向量和各所述容器副本来自于上一跳的提交延迟；所述观察向量包括第一数据和第二数据，所述第一数据包括CPU使用率和内存使用率，所述第二数据包括IO吞吐量、网络吞吐量及与下一跳容器副本集合中各容器副本间的往返时间中的至少一个；根据所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量及所述提交延迟，确定所述模块对应的最优容器副本，将所述模块对应的所述最优容器副本确定为所述模块对应的待调度容器副本。2.根据权利要求1所述的容器副本确定方法，其特征在于，根据所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量及所述提交延迟，确定所述模块对应的最优容器副本，包括：将所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量及所述提交延迟输入到预先构建的异常检测模型中，得到所述模块对应的各所述容器副本的异常分数；所述异常检测模型为预先根据多个容器副本的观察向量、提交延迟及标签训练得到的；将异常分数最小的容器副本确定为所述模块对应的最优容器副本。3.根据权利要求2所述的容器副本确定方法，其特征在于，在将所述模块对应的所述最优容器副本确定为所述模块对应的待调度容器副本之后，还包括：对所述模块对应的各所述容器副本的容器副本数据进行存储，所述容器副本数据包括：所述观察向量、所述提交延迟、所述异常分数及是否为待调度容器副本。4.根据权利要求3所述的容器副本确定方法，其特征在于，还包括：当所述模块对应的容器副本数据存储量超过数据量阈值，则将存储的所述模块对应的各所述容器副本的所述观察向量、所述提交延迟及所述异常分数作为训练样本；利用所述训练样本对所述异常检测模型进行训练。5.根据权利要求2所述的容器副本确定方法，其特征在于，预先根据多个容器副本的观察向量、提交延迟及标签训练得到所述异...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶荆朝，刘勇，傅宇龙，程启月，
申请(专利权)人：量子科技长三角产业创新中心，
类型：发明
国别省市：