【技术实现步骤摘要】
本申请涉及容器云，公开了一种云平台容器调度方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、容器云是在云计算技术中新兴的一种产品形态。容器在计算形态上是一种轻量级、可移植的虚拟化技术，用于托管长期运行应用(long-running applications，lra)。
2、每个容器可部署在云数据中心的一台服务器上，一台服务器上可部署多个容器，多台服务器构成一个服务器集群。由于容器资源消耗量存在动态性和突变性，随着时间的推移，容器资源消耗量可能产生难以预知的明显变化，造成容器资源争用和容器资源浪费，从而导致服务器集群的负载不均衡。
3、为了保证负载均衡，需要通过调度策略对各容器进行迁移。目前，对各容器调度的方法主要有两种，分别是基于单时刻的容器调度方法和基于长时间的容器调度方法。
4、基于单时刻的容器调度方法能够保证当前容器资源被合理分配，但一旦容器资源发生突变，将无法及时分配容器资源，造成容器来回迁移，增加容器调度带来的迁移开销。
5、基于长时间的容器调度方法在最大化负载均衡时，并没有考虑到...
【技术保护点】
1.一种云平台容器调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史资源消耗量集，确定设定的未来时段内所述各容器的预测资源消耗量集，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各皮尔森相关系数，确定所述历史资源消耗量集的周期属性，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述周期属性对应的目标预测方法，确定所述未来时段内所述各容器的预测资源消耗量集，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用差分整合移动平均自回归模型，确定所述各容器的预测...
【技术特征摘要】
1.一种云平台容器调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史资源消耗量集，确定设定的未来时段内所述各容器的预测资源消耗量集，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于各皮尔森相关系数，确定所述历史资源消耗量集的周期属性，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述周期属性对应的目标预测方法，确定所述未来时段内所述各容器的预测资源消耗量集，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用差分整合移动平均自回归模型，确定所述各容器的预测资源消耗量集，包括：
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用长短期记忆网络模型，确定所述各容器的预测资源消耗量集，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个调度策略，计算所述未来时段内，所述服务器集群的负载不均衡程度和所述各容器的迁移开销，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，每个容器的预测资源消耗量至少包括预测cpu消耗量和预测内存消耗量：
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于每台服务器的综合消耗量，确定源服务器...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐飞，沈希乐，
申请(专利权)人：深圳市腾讯计算机系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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