多架构集群中容器的部署方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例涉及计算机领域，具体提供了一种多架构集群中容器的部署方法及装置，该方法包括：获取各计算节点的可用算力，对多个可用算力进行标准化，得到多个标准算力；接收对多架构集群中容器进行部署的部署请求，部署请求包括工作负载信息；根据多个标准算力以及工作负载信息，确定分发策略，分发策略包括节点组的数量和各节点组所需的副本数，同一个节点组中计算节点的CPU架构相同；根据分发策略和工作负载信息，创建工作负载以及pod，并将pod创建请求发送至调度器，调度器确定绑定节点并发送绑定请求至绑定节点的代理组件，绑定节点为与pod绑定的计算节点。本申请解决一云多芯集群的部署方案无法充分利用集群整体算力的问题。问题。问题。

【技术实现步骤摘要】
多架构集群中容器的部署方法及装置


[0001]本申请实施例涉及计算机领域，具体而言，涉及一种多架构集群中的部署方法、装置、计算机可读存储介质和多架构集群。

技术介绍

[0002]一云多芯是指用一套云操作系统来管理不同架构的硬件服务器集群，在本文中特指同一个容器集群中的服务器采用多个厂商多种架构的CPU（Central Processing Unit，中央处理器）芯片，这些计算节点之间存在着在计算能力、存储能力之间的差异。
[0003]当前对于一云多芯集群，大部分厂商以及用户采用的部署方案还是传统的部署方案，即通过创建Deployment（部署）、Satefulset（有状态副本集），并设计对应的计算节点选择策略来限制pod的运行计算节点。这种部署方案无法充分利用多芯架构集群的整体算力。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种多架构集群中的部署方法、装置、计算机可读存储介质和多架构集群，以至少解决相关技术中的一云多芯集群的部署方案无法充分利用集群的整体算力的问题。
[0005]根据本申请的一个实施例，提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多架构集群中容器的部署方法，其特征在于，包括：获取各计算节点的可用算力，并对多个所述可用算力进行标准化，得到多个标准算力，其中，部分的所述计算节点的CPU架构不同；接收对多架构集群中容器进行部署的部署请求，所述部署请求包括工作负载信息；根据多个所述标准算力以及所述工作负载信息，确定分发策略，所述分发策略包括节点组的数量和各所述节点组所需的副本数，其中，同一个所述节点组中所述计算节点的CPU架构相同；根据所述分发策略和所述工作负载信息，创建所述工作负载以及pod，并将pod创建请求发送至调度器，使得所述调度器确定绑定节点并发送绑定请求至所述绑定节点的代理组件，所述绑定节点为与所述pod绑定的所述计算节点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工作负载信息包括副本总数，根据多个所述标准算力以及所述工作负载信息，确定分发策略，包括：按照各所述计算节点的CPU架构对多个所述计算节点分组，得到多个所述节点组，得到所述节点组的数量；根据多个所述标准算力，计算各所述节点组的标准算力和；根据多个所述标准算力和，确定多个所述节点组的副本分配比例；根据所述副本总数和所述副本分配比例，确定各所述节点组所需的副本数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据多个所述标准算力和，确定多个所述节点组的副本分配比例，包括：计算多个所述标准算力和的总和，得到算力总和；确定各所述节点组的副本分配比例为所述标准算力和与所述算力总和之比，根据所述副本总数和所述副本分配比例，确定各所述节点组所需的副本数，包括：根据所述副本总数和所述副本分配比例，确定各所述节点组所需的副本数为所述副本总数与所述副本分配比例的乘积。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对多个所述可用算力进行标准化，得到多个标准算力，包括：调取第一映射关系，所述第一映射关系为CPU架构与预设比例之间的映射关系，所述预设比例为所述CPU架构的计算节点标准算力与计算节点可用算力的比值；根据各所述CPU架构和所述第一映射关系，确定各所述计算节点对应的所述预设比例为目标比例；确定所述标准算力为所述计算节点的所述可用算力与对应的所述目标比例的乘积。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，获取各计算节点的可用算力，包括：实时接收各所述代理组件上报的CPU可用资源以及内存可用资源，得到所述可用算力。6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述工作负载信息包括副本总数，根据所述分发策略和所述工作负载信息，创建所述工作负载以及pod，包括：根据所述工作负载信息和所述节点组的数量，创建节点组的数量的所述工作负载；根据所述分发策略和所述副本总数，创建所述副本总数的所述pod，所述pod的初始配置参数相同。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述部署请求还包括第二映射关系，所述第二映射关系为CPU架构与pod配置参数的映射关系，所述绑定请求包括所述初始配置参数，在将pod创建请求发送至调度器之后，所述方法还包括：将所述第二映射关系发送至差异化配装器，使得所述差异化配装器在拦截到所述绑定请求的情况下，根据所述绑定节点和所述第二映射关系重写所述绑定请求中的所述初始配置参数，之后发送至所述代理组件。8.一种多架构集群中容器的部署方法，其特征在于，包括：在接收到pod创建请求的情况下，根据分发策略，从多个节点组中确定待分配的节点组，其中，所述pod为控制器根据所述分发策略和工作负载信息创建的，所述分发策略为控制器根据多个标准算力和工作负载信息确定的，所述分发策略包括所述节点组的数量和各所述节点组所需的副本数，同一个所述节点组中计算节点的CPU架构相同，所述控制器接收的部署请求包括所述工作负载信息，多个所述标准算力为所述控制器获取各所述计算节点的可用算力，并对多个所述可用算力进行标准化得到的；根据预设打分策略，对所述待分配的节点组中的各所述计算节点进行打分，确定分数最高的所述计算节点为所述pod的绑定节点，并发送对所述绑定节点和所述pod进行绑定的绑定请求至代理组件，以实现所述绑定节点与所述pod的绑定。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在根据预设打分策略，对所述待分配的节点组中的各所述计算节点进行打分之前，所述方法还包括：将多个所述pod分别放入调度队列。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，根据预设打分策略，对所述待分配的节点组中的各所述计算节点进行打分，确定分数最高的所述计算节点为所述pod的绑定节点，并发送对所述绑定节点和所述pod进行绑定的绑定请求至代理组件，包括：步骤S1，从所述调度队列中读取一个所述pod；步骤S2，根据所述预设打分策略，对所述待分配的节点组中的各所述计算节点进行打分，确定所述分数最高的所述计算节点为所述pod的所述绑定节点；步骤S3，发送对所述绑定节点和所述pod进行绑定的绑定请求至代理组件；步骤S4，循环执行所述步骤S1、所述步骤S2以及所述步骤S3，直到完成所述待分配的节点组对应的所有的所述pod的绑定。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘茂扬，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：