【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云计算，尤其是涉及一种容器云的伸缩容调整系统及方法。
技术介绍
1、随着企业的业务发展，对容器的负载进行动态扩缩容的要求越来越高。容器云具备水平弹性伸缩和垂直弹性伸缩两种方式，水平弹性扩缩容通过增加或减少容器副本数来实现，垂直弹性伸缩则是通过提高或减少容器性能实现扩缩容。相关技术中，通常采用基于阈值的弹性伸缩策略，以及基于预测式的弹性伸缩策略对容器云进行动态扩缩容，然而在流量快速变化的场景下，相关技术对业务容器进行扩缩容的效率较低，响应延迟较大，降低了用户体验度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种容器云的伸缩容调整系统及方法，以提高对业务容器进行扩缩容的效率，降低响应延迟，提升用户体验度。
2、本专利技术提供的一种容器云的伸缩容调整系统，系统包括一个主节点和至少一个工作节点，每个工作节点上运行有至少一个pod；主节点中包括：资源采集模块和弹性伸缩模块；资源采集模块用于在当前周期时刻，采集运行目标业务的每个当前pod在多个历史周期时刻分别对应的历史资源数据；弹性伸缩模块用于从资源采集模块中获取每个历史资源数据，基于每个历史资源数据和预设权重系数，采用移动平均法预测下一周期时刻运行目标业务所需的预测pod数量，通过副本控制器按照预测pod数量调整当前pod的数量；其中，每个历史周期时刻对应的历史资源数据的权重系数是前一历史周期时刻对应的历史资源数据的权重系数的2倍。
3、进一步的，弹性伸缩模块用于：基于每个历史资源数据和预设权重系数，
4、进一步的，历史资源数据包括以下至少一种：cpu内核数量、内存量、网络io和磁盘io。
5、进一步的，弹性伸缩模块还用于：如果预测pod数量大于运行目标业务的当前pod的数量，通过副本控制器对当前pod执行扩容操作；如果预测pod数量小于运行目标业务的当前pod的数量，通过副本控制器对当前pod执行缩容操作。
6、进一步的，采用二次移动平均法预测下一周期时刻的预测资源数据的步骤通过以下公式实现：
7、
8、其中，t表示当前周期时刻；t表示周期；yt+t为下一周期时刻(即t+t时刻)的预测资源数据；n表示包含当前周期时刻的n个历史周期时刻；
9、
10、wt为当前周期时刻t对应的权重系数；wt-1为当前周期时刻t的前一周期时刻对应的权重系数，依次类推，wt-n+1为当前周期时刻t之前的第n-1个周期时刻对应的权重系数；wt+wt-1+...+wt-n+1＝1，且每个权重系数为相邻的前一周期时刻的权重系数的2倍；at为当前周期时刻t对应的资源数据；at-1为当前周期时刻的前一周期时刻对应的历史资源数据，依次类推，at-n+1为当前周期时刻t之前的第n-1个周期时刻对应的历史资源数据；为当前周期时刻t对应的一次移动平均值，依次类推，为当前周期时刻t之前的第n-1个周期时刻对应的一次移动平均值；为当前周期时刻t对应的二次移动平均值。
11、进一步的，弹性伸缩模块还用于：在当前时刻与下一周期时刻之间的时间段内，获取预设阈值，根据阈值调整运行目标业务的实际pod的数量。
12、进一步的，预设阈值包括：第一预设阈值和第二预设阈值；其中，第一预设阈值大于第二预设阈值。
13、进一步的，弹性伸缩模块还用于：在当前时刻与下一周期时刻之间的时间段内，如果实际的资源数据使用率大于第一预设阈值，对运行目标业务的实际pod进行扩容；如果实际的资源数据使用率小于第二预设阈值，对运行目标业务的实际pod进行缩容。
14、本专利技术提供的一种容器云的伸缩容调整方法，资源采集模块在当前周期时刻，采集运行目标业务的每个当前pod在多个历史周期时刻分别对应的历史资源数据；弹性伸缩模块从资源采集模块中获取每个历史资源数据，基于每个历史资源数据和预设权重系数，采用移动平均法预测下一周期时刻运行目标业务所需的预测pod数量，通过副本控制器按照预测pod数量调整当前pod的数量；其中，每个历史周期时刻对应的历史资源数据的权重系数是前一历史周期时刻对应的历史资源数据的权重系数的2倍。
15、进一步的，方法还包括：弹性伸缩模块基于每个历史资源数据和预设权重系数，采用二次移动平均法预测下一周期时刻的预测资源数据；根据预测资源数据预测下一周期时刻运行目标业务所需的预测pod数量。
16、本专利技术提供的容器云的伸缩容调整系统及方法，资源采集模块用于在当前周期时刻，采集运行目标业务的每个当前pod在多个历史周期时刻分别对应的历史资源数据；弹性伸缩模块用于从资源采集模块中获取每个历史资源数据，基于每个历史资源数据和预设权重系数，采用移动平均法预测下一周期时刻运行目标业务所需的预测pod数量，通过副本控制器按照预测pod数量调整当前pod的数量；其中，每个历史周期时刻对应的历史资源数据的权重系数是前一历史周期时刻对应的历史资源数据的权重系数的2倍。该系统中，弹性伸缩模块采用移动平均法预测下一周期时刻运行目标业务所需的预测pod数量，通过提前预测可以提高扩缩容的效率，降低响应延迟，并且每个历史周期时刻对应的权重系数是前一历史周期时刻对应的权重系数的2倍，从而可以使越近的历史周期数据对预测pod数量的影响程度越大，同时也兼顾了较早的历史周期数据，可以提高预测的准确度，进而提升用户体验度。
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1.一种容器云的伸缩容调整系统，其特征在于，所述系统包括一个主节点和至少一个工作节点，每个所述工作节点上运行有至少一个Pod；所述主节点中包括：资源采集模块和弹性伸缩模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述弹性伸缩模块用于：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述历史资源数据包括以下至少一种：CPU内核数量、内存量、网络IO和磁盘IO。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述弹性伸缩模块还用于：
5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，采用二次移动平均法预测下一周期时刻的预测资源数据的步骤通过以下公式实现：
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述弹性伸缩模块还用于：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述预设阈值包括：第一预设阈值和第二预设阈值；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述弹性伸缩模块还用于：
9.一种容器云的伸缩容调整方法，其特征在于，
10.根据权利要求9所述
...【技术特征摘要】
1.一种容器云的伸缩容调整系统，其特征在于，所述系统包括一个主节点和至少一个工作节点，每个所述工作节点上运行有至少一个pod；所述主节点中包括：资源采集模块和弹性伸缩模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述弹性伸缩模块用于：
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述历史资源数据包括以下至少一种：cpu内核数量、内存量、网络io和磁盘io。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述弹性伸缩模块还用于：
5.根据权利要求2所述的系统，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：王卓，李冰，李胜军，曾岸林，邵长宏，范文祥，邢凯，赵美亮，孙杨，刘铸澎，陈炳印，金龙，刘艳艳，
申请(专利权)人：阳光保险集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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