一种云环境下容器迁移的负载均衡方法技术

本发明专利技术涉及一种云环境下容器迁移的负载均衡方法，属于云计算技术领域。该方法包括：首先，在一个包含多个节点，并在节点上部署不同应用容器的网络场景中；通过使用基于LSTM预测模型对节点上资源使用情况进行预测，来判定迁移时机。在对容器进行迁移时，会涉及到容器间虚拟链路的迁移，构建Qos约束下的负载均衡模型，并制定了基于Qos的容器最短迁移时间策略。本发明专利技术能够快速消除节点过载状态，并能够保证节点服务质量和保持网络的负载均衡状态。节点服务质量和保持网络的负载均衡状态。节点服务质量和保持网络的负载均衡状态。

【技术实现步骤摘要】
一种云环境下容器迁移的负载均衡方法


[0001]本专利技术属于云计算
，涉及一种云环境下容器迁移的负载均衡方法。

技术介绍

[0002]近几年来，随着云计算的蓬勃发展，从开始的基于虚拟机基础设施建设应用于云平台资源调度，但由于虚拟机启动时间长、对物理资源需求量大的原因，发现云计算资源的调度在最小调度单位为虚拟机的情况下，导致资源利用率低的现象出现；到现在容器技术的出现，它凭借自身的轻量、快速启动和低开销，以及基于此的按业务打包和微服务模式的特点，让云平台在资源调度时延、资源粒度和资源利用率等方面都得到了极大提高，为云计算领域的发展注入新的力量。
[0003]由于容器云平台还具有动态性特点，即容器服务的负载和节点资源会随着容器云平台的运行而动态变化，例如业务流量的激增或者业务的下线。这些情况的出现，会导致云平台中主机节点的新增或者对主机资源的扩充，同时也会使得云平台资源利用碎片化，从而产生云平台整体资源利用率不高。
[0004]对于云平台上这种资源碎片化的问题的有效策略是采取容器迁移技术，来减少资源的浪费和提高服务的可用性。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云环境下容器迁移的负载均衡方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：确定节点资源是否过载，并判断节点是达到触发迁移的条件：计算节点上各类型资源利用率，对超过阈值的资源，使用LSTM进行预测，根据预测结果来判定是否触发迁移；S2：确定过载节点后，根据容器迁移策略计算出节点上待迁容器的优先级；S3：构建考虑节点属性、链路属性、资源均衡度和迁移成本的容器迁移模型，完成QoS约束下的容器迁移。2.根据权利要求1所述的负载均衡方法，其特征在于，步骤S1具体包括：当节点上各种资源的利用率有任意一项超过各自设定的阈值，则认定该节点处于过载情况；对该节点上的过载资源使用基于LSTM的预测模型进行预测，具体是：将云环境下容器对过载资源的使用情况按照时间序列输入到基于LSTM的预测模型，该预测模型将根据历史数据进行训练；在得到未来时刻容器对过载资源的使用情况后，对资源的使用情况进行预测，若该资源的使用情况是仍然超过设定的阈值，则判定该节点达到触发迁移的条件；若预测该资源的使用情况是在未来的一段时间并未超过设定的阈值，则判定该节点并未达到触发迁移的条件；另外存在着一种情况，该节点同时存在多种资源超过设定的阈值，此时通过计算未来一段时间内，该节点过载资源使用情况，来确定是否能够触发迁移条件，以及确定是哪种资源为主导的资源过载。3.根据权利要求1所述的负载均衡方法，其特征在于，步骤S2中，第j个节点n
j
上第m个容器c
m
的优先级，表示为：其中，为节点n
j
上容器c
m
基于迁移时间的迁移概率，为节点n
j
上容器c
m
基于迁移次数的迁移概率，为节点n
j
上容器c
m
基于迁移数据量的迁移概率，λ、μ、分别为基于迁移时间、迁移次数和迁移数据量的权重。4.根据权利要求3所述的负载均衡方法，其特征在于，步骤S2中，节点n
j
上容器c
m
基于迁移时间的迁移概率的计算公式为：其中，x
m,j
为容器c
m
是否已经部署到节点n
j
上，ω
cpu
为容器CPU利用率对迁移停机时间的影响权重因子，ω
mem
为容器内存利用率对迁移停机时间的影响权重因子，为容器c
m
的CPU需求量，为容器c
m
的内存需求量，C＝{c1,c2,...,c
m
}为容器的集合。5.根据权利要求4所述的负载均衡方法，其特征在于，步骤S2中，节点n
j
上容器c
m
基于迁移次数的迁移概率的计算公式为：
其中，d
m,j
表示容器c
m
和节点n
j
负载之间的欧氏距离，用来衡量迁移次数，计算公式为：其中，表示节点n
j
上第k种资源的利用率，表示容器c
m
上第k种资源的利用率，为资源r
k

【专利技术属性】
技术研发人员：徐川，申文岩，赵国锋，韩珍珍，罗奎，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：