【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于资源调度管理，具体涉及一种面向多维资源的负载感知调度系统及方法。
技术介绍
1、在当今快速发展的云计算环境中，容器编排工具通过显著简化云平台中的资源管理和调度分发过程，实现了高效的资源利用，为云计算提供了有力支撑。针对容器云实时响应资源请求这一关键问题，调度算法成为了容器编排领域中的重点研究课题。当前主流容器编排工具kubernetes提供默认的预选调度和优选调度算法来满足云计算环境中对于高效资源调度的需求。
2、kubernetes默认采用的预选和优选调度算法策略存在两个主要问题，这些问题需进一步改进优化。首先，默认调度策略只是考虑了cpu和内存两种资源，未考虑到磁盘使用率因素,也没有考虑节点本身的性能变化，在实际生产环境中，节点自身性能同样是较为重要的影响因素。其次，kubernetes集群默认调度策略中的优选和预选策略进行节点筛选时，都是基于节点自身资源容量和待调度pod资源对象的申请量进行判断的，这种静态的调度方式不能准确反映集群的真实负载情况,而容器的真实资源使用率，往往与其所申请资源的request...
【技术保护点】
1.一种面向多维资源的负载感知调度系统，其特征在于：所述面向多维资源的负载感知调度系统应用于集群平台，所述集群平台包括一个主节点和多个集群节点，主节点上设有服务组件、调度组件和监控组件，各集群节点上均设有监控组件，其中：
2.如权利要求1所述的面向多维资源的负载感知调度系统，其特征在于：各所述节点的资源负载信息包括当前CPU余量、当前磁盘余量和当前内存余量，各所述容器任务运行过程中的资源使用情况包括实际CPU使用量、实际磁盘使用量和实际内存使用量。
3.如权利要求2所述的面向多维资源的负载感知调度系统，其特征在于：各所述容器任务的配置参数包括任...
【技术特征摘要】
1.一种面向多维资源的负载感知调度系统，其特征在于：所述面向多维资源的负载感知调度系统应用于集群平台，所述集群平台包括一个主节点和多个集群节点，主节点上设有服务组件、调度组件和监控组件，各集群节点上均设有监控组件，其中：
2.如权利要求1所述的面向多维资源的负载感知调度系统，其特征在于：各所述节点的资源负载信息包括当前cpu余量、当前磁盘余量和当前内存余量，各所述容器任务运行过程中的资源使用情况包括实际cpu使用量、实际磁盘使用量和实际内存使用量。
3.如权利要求2所述的面向多维资源的负载感知调度系统，其特征在于：各所述容器任务的配置参数包括任务名、镜像名、资源需求、资源需求的权重和优先级，其中资源需求包括运行各容器任务预估cpu使用量、预估磁盘使用量和预估内存使用量，其中资源需求的权重包括cpu权重、磁盘权重和内存权重，其中优先级分为一般、重要和紧急，且优先级由高到低的等级关系为紧急>重要>一般，其中镜像名对应的容器任务的镜像存储在镜像仓库中；
4.如权利要求3所述的面向多维资源的负载感知调度系统，其特征在于：所述调度组件用于在接收到任务调度信息后，检索数据库，将各容器任务按照配置参数进行排序得到任务列表，并将各节点按照资源负载信息和各容器任务的配置参数进行排序，得到与各容器任务对应的节点列表时，按照如下方式操作：
5.如权利要求3所述的面向多维资源的负载感知调度系统，其特征在于：所述调度组...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰，李志刚，王婷婷，曾璐平，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十二研究所，
类型：发明
国别省市：
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