一种云计算环境下的资源调度及管理方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种云计算环境下的资源调度及管理方法及系统，其中方法包括：在第一阶段，对集群中的节点进行过滤筛选，过滤掉不符合设定规则的节点，筛选出符合要求的第一节点；在第二阶段，对筛选出的第一节点采用评分算法进行评分，计算评分值；根据评分值的高低从第一节点中筛选出第二节点，将第二节点作为容器调度目标；根据调度目标将待调度的

【技术实现步骤摘要】
一种云计算环境下的资源调度及管理方法与系统


[0001]本专利技术涉及云计算的资源管理
，具体涉及一种云计算环境下的资源调度及管理方法与系统
。

技术介绍

[0002]随着计算机网络和互联网技术的飞速发展，网络规模不断扩大，各行业中应用业务量和数据都呈现爆炸式的增长，如何存储和高效处理各种应用产生的海量数据已成为各大互联网企业和机构面临的一个巨大挑战
。
继分布式计算
、
网格计算和并行计算后，一种新型的将整个互联网资源聚合起来处理数据的计算模式应运而生
:
云计算
。
这种共享资源
、
按需付费
、
统一管理
、
可伸缩
、
可度量的计算模式发展迅猛，给信息产业带来了新的变革
。
[0003]在云计算中，资源调度对集群的性能和资源利用率起到决定性作用，是云计算的核心之一
。
容器云中容器编排引擎的调度算法通常是一些常规的调度算法，用于解决单个容器应用的资源调度，并没有专门针对多种计算框架容器应用调度的方案
。
面向多计算框架的容器云资源调度方案的缺失导致容器云对大数据的处理性能低下，资源利用率不高，任务执行时间过长
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种云计算环境下的资源调度及管理方法与系统，以解决现有技术中存在的上述问题，在多计算框架容器应用进行大数据处理的场景下提升集群资源利用率和负载均衡，使多计算框架容器应用任务执行时间更短
。
[0005]本专利技术提供一种云计算环境下的资源调度及管理方法，该方法包括：
[0006]S100
，在第一阶段，对集群中的节点进行过滤筛选，过滤掉不符合设定规则的节点，筛选出符合要求的第一节点；
[0007]S200
，在第二阶段，对筛选出的第一节点采用评分算法进行评分，计算评分值；
[0008]S300
，根据评分值的高低从第一节点中筛选出第二节点，将第二节点作为容器调度目标；
[0009]S400
，根据调度目标将待调度的
Pod
调度配置到对应的
Node
上
。
[0010]优选的，所述
S200
包括：
[0011]S201
，对第一节点进行已部署
Pod
空闲率计算和多维资源的权重系数，构成第一分值；
[0012]S202
，基于第一分值计算第一节点上多维资源空闲率在集群中均衡特性，构成第二分值；
[0013]S203
，基于第二分值计算第一节点上多维资源空闲率的方差，确定为集群的负载均衡度，构成第三分值；
[0014]S204
，基于第一分值
、
第二分值和第三分值进行总和，作为评分值
。
[0015]优选的，所述
S100
包括：
[0016]S101
，从集群上的
P
个节点中根据预选规则筛选出
M
个节点，这些节点满足
Pod
调度的资源需求和预先设定的过滤条件；
[0017]S102
，
M
个节点列表和
Pod
的内存
、CPU、
磁盘
、
带宽需求，作为第二阶段的输入，查找
Hash
表中该
Pod
以前是否被创建和调度过；
[0018]S103
，若该
Pod
之前被调度过并且以前调度的节点同时在第一阶段形成的第一节点中，将新
Pod
直接绑定到节点
。
[0019]优选的，所述
S201
包括：
[0020]S2011
，构建模糊成对比矩阵；在构建模糊成对比矩阵时，根据容器应用资源需求和单位资源组的比值之间的差值确定模糊数，根据模糊数构建模糊成对比矩阵；
[0021]S2012
，基于关系函数构建对应割集矩阵；
[0022]S2013
，设置优化参数设置判断矩阵；
[0023]S2014
，求解判断矩阵的最大特征值，检验最大特征值是否满足随机一致性比率要求；
[0024]S2015
，若通过检测则将最大特征值对应的特征向量归一化作为权重参数值，否则需要调整判断矩阵值，重新进行特征值计算
。
[0025]优选的，所述
S2012
包括：
[0026]S2012
‑1，将模糊数转化成三元组的三角模糊数；
[0027]S2012
‑2，给定一个参数后，将三元组转化成该参数的割集；
[0028]S2012
‑3，基于割集构建割集矩阵；
[0029]相应的，
S2013
具体包括：给定一个优化参数表示判断优化程度，将二元组割集矩阵转化成判断矩阵
。
[0030]本专利技术还提供一种云计算环境下的资源调度及管理系统，该系统包括：
[0031]过滤模块，用于在第一阶段，对集群中的节点进行过滤筛选，过滤掉不符合设定规则的节点，筛选出符合要求的第一节点；
[0032]评分值计算模块，用于在第二阶段，对筛选出的第一节点采用评分算法进行评分，计算评分值；
[0033]调度目标确定模块，用于根据评分值的高低从第一节点中筛选出第二节点，将第二节点作为容器调度目标；
[0034]调度模块，用于根据调度目标将待调度的
Pod
调度配置到对应的
Node
上
。
[0035]优选的，所述评分值计算模块包括：
[0036]第一分值计算单元，用于对第一节点进行已部署
Pod
空闲率计算和多维资源的权重系数，构成第一分值；
[0037]第二分值计算单元，用于基于第一分值计算第一节点上多维资源空闲率在集群中均衡特性，构成第二分值；
[0038]第三分值计算单元，用于基于第二分值计算第一节点上多维资源空闲率的方差，确定为集群的负载均衡度，构成第三分值；
[0039]总和计算单元，用于基于第一分值
、
第二分值和第三分值进行总和，作为评分值
。
[0040]优选的，所述过滤模块包括：
[0041]条件设定单元，用于从集群上的
P
个节点中根据预选规则筛选出
M
个节点，这些节
点满足
Pod
调度的资源需求和预先设定的过滤条件；
[0042]查找单元，用于
M
个节点列表和
Pod
的内存
、CPU、
磁盘
、
带宽需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种云计算环境下的资源调度及管理方法，其特征在于，包括：
S100
，在第一阶段，对集群中的节点进行过滤筛选，过滤掉不符合设定规则的节点，筛选出符合要求的第一节点；
S200
，在第二阶段，对筛选出的第一节点采用评分算法进行评分，计算评分值；
S300
，根据评分值的高低从第一节点中筛选出第二节点，将第二节点作为容器调度目标；
S400
，根据调度目标将待调度的
Pod
调度配置到对应的
Node
上
。2.
根据权利要求1所述的云计算环境下的资源调度及管理方法，其特征在于，所述
S200
包括：
S201
，对第一节点进行已部署
Pod
空闲率计算和多维资源的权重系数，构成第一分值；
S202
，基于第一分值计算第一节点上多维资源空闲率在集群中均衡特性，构成第二分值；
S203
，基于第二分值计算第一节点上多维资源空闲率的方差，确定为集群的负载均衡度，构成第三分值；
S204
，基于第一分值
、
第二分值和第三分值进行总和，作为评分值
。3.
根据权利要求1所述的云计算环境下的资源调度及管理方法，其特征在于，所述
S100
包括：
S101
，从集群上的
P
个节点中根据预选规则筛选出
M
个节点，这些节点满足
Pod
调度的资源需求和预先设定的过滤条件；
S102
，
M
个节点列表和
Pod
的内存
、CPU、
磁盘
、
带宽需求，作为第二阶段的输入，查找
Hash
表中该
Pod
以前是否被创建和调度过；
S103
，若该
Pod
之前被调度过并且以前调度的节点同时在第一阶段形成的第一节点中，将新
Pod
直接绑定到节点
。4.
根据权利要求2所述的云计算环境下的资源调度及管理方法，其特征在于，所述
S201
包括：
S2011
，构建模糊成对比矩阵；在构建模糊成对比矩阵时，根据容器应用资源需求和单位资源组的比值之间的差值确定模糊数，根据模糊数构建模糊成对比矩阵；
S2012
，基于关系函数构建对应割集矩阵；
S2013
，设置优化参数设置判断矩阵；
S2014
，求解判断矩阵的最大特征值，检验最大特征值是否满足随机一致性比率要求；
S2015
，若通过检测则将最大特征值对应的特征向量归一化作为权重参数值，否则需要调整判断矩阵值，重新进行特征值计算
。5.
根据权利要求4所述的云计算环境下的资源调度及管理方法，其特征在于，所述
S2012
包括：
S2012
‑1，将模糊数转化成三元组的三角模糊数；
S2012
‑2，给定一个参数后，将三元组转化...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军平，
申请(专利权)人：北京赛博云睿智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：