本文關(guān)鍵詞：基于Kubernetes的云端資源調(diào)度器改進，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心內(nèi)往往承載著差異化的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和復(fù)雜的應(yīng)用程序,一個穩(wěn)定而可靠的資源調(diào)度器在數(shù)據(jù)中心日常運維中顯得尤為重要。統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)中心和云端資源的調(diào)度器可以被獨立設(shè)計成應(yīng)用程序與云端/數(shù)據(jù)中心之間的抽象層,即云端資源調(diào)度器或數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)。基于容器即服務(wù)平臺Kubernetes的出現(xiàn)為實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)提供了便利。然而,Kubernetes資源調(diào)度模塊的架構(gòu)設(shè)計和系統(tǒng)自帶的調(diào)度算法都過于簡單,不能有效地解決生產(chǎn)環(huán)境中多樣的用戶需求和復(fù)雜的運行環(huán)境。在深入研究Kubernetes系統(tǒng)架構(gòu)及其資源調(diào)度器模塊工作流程的基礎(chǔ)上,本文擴充了Kubernetes資源調(diào)度器自帶的算法庫,并首次提出了Kubernetes資源調(diào)度器資源搶占式調(diào)度設(shè)計,浮動式資源配額配置方案和中央調(diào)度器高可用解決方案。最終,本文的所有設(shè)計方案都將集成為一個改進后的Kubernetes集群調(diào)度器。搶占式調(diào)度打破了原先集群范圍內(nèi)作業(yè)無優(yōu)先級劃分的現(xiàn)狀,提高了像web應(yīng)用等作業(yè)的實時響應(yīng)和可用性。浮動式資源配額配置解決了靜態(tài)配置作業(yè)配額帶來的資源浪費,提高了系統(tǒng)資源供給的安全性。中央調(diào)度器高可用解決方案解決了Kubernetes集群調(diào)度器的單點故障隱患,提高了系統(tǒng)整體的容災(zāi)性。實驗數(shù)據(jù)表明本文對Kubernetes集群調(diào)度器的所有改進均有不錯的可用性和性能方面的提升。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng) 容器即服務(wù) 資源調(diào)度 搶占式調(diào)度 高可用 分布式系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP308
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 云計算與傳統(tǒng)虛擬化技術(shù)概況10-12
• 1.2 輕量級虛擬化技術(shù)綜述12-15
• 1.3 基于Docker的容器即服務(wù)概述15-16
• 1.4 Kubernetes目前能夠解決的問題與不足16-18
• 1.5 論文主要工作18-20
• 第2章 資源調(diào)度器相關(guān)領(lǐng)域綜述20-39
• 2.1 云端資源調(diào)度器綜述20-27
• 2.1.1 中央式調(diào)度模型及其典型實現(xiàn)20-23
• 2.1.2 兩層式資源調(diào)度模型及其典型實現(xiàn)23-25
• 2.1.3 基于共享狀態(tài)的資源調(diào)度模型及其典型實現(xiàn)25-27
• 2.2 Kubernetes簡介27-35
• 2.2.1 Kubernetes核心概念簡介28-30
• 2.2.2 Kubernetes系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計簡介30-32
• 2.2.3 Kubernetes控制節(jié)點簡介32-33
• 2.2.4 Kubernetes工作節(jié)點簡介33-34
• 2.2.5 Kubernetes各組件之間協(xié)同簡介34-35
• 2.3 操作系統(tǒng)實時調(diào)度算法對比分析35-39
• 第3章 Kubernetes集群調(diào)度器系統(tǒng)算法庫擴充39-56
• 3.1 Kubernetes集群調(diào)度器的工作流程簡介39-40
• 3.2 Kubernetes集群調(diào)度器現(xiàn)有調(diào)度算法庫框架綜述40-41
• 3.3 Kubernetes集群調(diào)度器算法擴充41-46
• 3.3.1 Predicates類算法設(shè)計41-43
• 3.3.2 Priorities類算法設(shè)計43-46
• 3.4 測試與實驗結(jié)果分析46-56
• 3.4.1 PodFi tsHost算法驗證性測試與分析46-47
• 3.4.2 PodFitsHost算法性能測試與對比分析47
• 3.4.3 MatchNodeSelector算法驗證性測試與分析47-48
• 3.4.4 MatchNodeSelector算法性能測試與對比分析48-50
• 3.4.5 BalancedResourceAllocationPriority算法驗證性測試與分析50-51
• 3.4.6 BalancedResourceAl locationPriority算法性能測試與分析51-53
• 3.4.7 SelectorSpreadigPriority算法驗證性測試53-54
• 3.4.8 SelectorSpreadigPriority算法性能測試54-56
• 第4章 搶占式和浮動資源配額的調(diào)度器設(shè)計與實現(xiàn)56-75
• 4.1 調(diào)度單元有限狀體機重構(gòu)56-61
• 4.2 基于優(yōu)先級分類與搶占式調(diào)度的調(diào)度器設(shè)計與實現(xiàn)61-64
• 4.3 支持資源配額動態(tài)調(diào)節(jié)的調(diào)度器設(shè)計與實現(xiàn)64-69
• 4.4 測試與實驗結(jié)果分析69-75
• 4.4.1 搶占式調(diào)度驗證性測試與分析69-70
• 4.4.2 搶占式調(diào)度性能測試與分析70-72
• 4.4.3 資源配額動態(tài)調(diào)節(jié)性能測試與分析72-75
• 第5章 Kubernetes集群調(diào)度器高可用方案設(shè)計與實現(xiàn)75-83
• 5.1 服務(wù)發(fā)現(xiàn)和自恢復(fù)機制設(shè)計與實現(xiàn)75-77
• 5.2 高可用的Kubernetes集群調(diào)度器設(shè)計與實現(xiàn)77-78
• 5.3 調(diào)度器多實例部署實現(xiàn)方案78-80
• 5.4 測試與實驗結(jié)果對比分析80-83
• 第6章 總結(jié)與展望83-85
• 參考文獻85-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果87-88
• 致謝88

【相似文獻】

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4 吳e

本文編號：319049