集群负载均衡方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种集群负载均衡方法、装置、设备及可读存储介质，集群负载均衡方法包括：元控制器根据当前集群资源的利用率，生成子目标；作业调度控制器为待调度作业分配集群资源；弹性伸缩控制器根据当前集群资源的利用率，对集群资源进行资源扩展或资源回收；元控制器根据集群负载均衡度的变化，对元控制器进行奖励，以供更新生成子目标的策略。通过本发明专利技术，元控制器根据当前集群资源的利用率生成子目标，在作业调度控制器为待调度作业分配集群资源的同时，弹性伸缩控制器对集群资源进行资源扩展或资源回收，之后对元控制器进行奖励，更新生成更好的生成子目标的策略，从而可以更好的维持集群负载均衡状态并解决资源瓶颈问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
集群负载均衡方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及集群调度
，尤其涉及一种集群负载均衡方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]云计算作为一种新型的计算范式，通过虚拟化技术，将节点集成为一个资源池，以现收现付的模式为客户提供可配置的、按需的计算资源。云服务提供商为虚拟机提供不同的实例类型，其中每种类型的资源容量不同。相比于物理资源，云资源的灵活性和虚拟性使其更易被管理和部署，然而，有效的资源管理问题也随之成为巨大挑战。目前，作业调度和资源管理问题成为云计算研究课题中的热点问题，云计算中的作业调度将集群节点的计算资源分配给作业，在这个过程中，不适当的作业调度策略和不合理的集群规模都会影响集群的负载均衡状态。资源的适当规模取决于对环境变化和可能影响系统性能的动态因素的全面了解，云中的很多资源分配方案基于阈值、时间序列分析或启发式方法，然而，这些工作大多数假设集群配置是同构的，并且大多利用云系统中的先验知识，虽然能在一定程度上解决云资源管理中的难题，但是无法适应云环境的复杂性和不确定性。r/>[0003]强本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集群负载均衡方法，其特征在于，所述集群负载均衡方法包括：元控制器根据当前集群资源的利用率，生成子目标；当生成的子目标为作业调度时，作业调度控制器根据当前集群资源的利用率和待调度作业的资源需求量，为待调度作业分配集群资源；当生成的子目标为弹性伸缩时，弹性伸缩控制器根据当前集群资源的利用率，对集群资源进行资源扩展或资源回收；元控制器在子目标执行后，根据集群负载均衡度的变化，对元控制器进行奖励，以供元控制器更新生成子目标的策略。2.如权利要求1所述的集群负载均衡方法，其特征在于，所述集群负载均衡度包括CPU的负载均衡度和内存的负载均衡度，所述根据集群负载均衡度的变化，对元控制器进行奖励包括：若CPU的负载均衡度和内存的负载均衡度均增大，则给予元控制器第一预设奖励；若CPU的负载均衡度和内存的负载均衡度中一个增大一个减小，则给予元控制器第二预设奖励；若CPU的负载均衡度和内存的负载均衡度均减小，则给予元控制器第三预设奖励，所述第三预设奖励大于第二预设奖励，第二预设奖励大于第一预设奖励。3.如权利要求2所述的集群负载均衡方法，其特征在于，所述CPU的负载均衡度的计算公式为：所述内存的负载均衡度的计算公式为：其中，lb
cpu
为CPU的负载均衡度，std
cpu
为CPU的利用率的标准差，为集群内第i台虚拟机的CPU利用率，为集群虚拟机的平均CPU利用率，N为集群内虚拟机的总数，lb
mem
为内存的负载均衡度，std
mem
为内存的利用率的标准差，为集群内第i台虚拟机的内存利用率，为集群虚拟机的平均内存利用率。4.如权利要求1所述的集群负载均衡方法，其特征在于，所述集群资源包括多个虚拟机，其中，每个虚拟机包括CPU和内存，所述作业包括一个或多个任务，其中，每个任务包括一个或多个实例，所述为待调度作业分配集群资源包括：为待调度作业的每个任务的每个实例，分配虚拟机的CPU和内存。5.如权利要求4所述的集群负载均衡方法，其特征在于，在所述作业调度控制器根据当前集群资源的利用率和待调度作业的资源需求量，为待调度作业分配集群资源之后，包括：若实例所需的CPU大于分配的虚拟机的可用CPU，或实例所需的内存大于分配的虚拟机的可用内存，则驳回分配请求，并对作业调度控制器进行负奖励，以供作业调度控制器更新作业调度的策略；
若实例所需的CPU不大于分配的虚拟机的可用CPU，且实例所需的内存不大于分配的虚拟机的可用内存，则在待调度作业执行结束后，释放CPU和内存，作业调度控制器根据集群负载均衡度的变化，对作业调度控制器进行奖励，以供作业调度控制器更新作业调度的...

【专利技术属性】
技术研发人员：应时，周嘉琪，刘祥瑞，葛心泉，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：