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Kubemetes集群中基于負(fù)載預(yù)測(cè)的資源調(diào)度策略研究

發(fā)布時(shí)間:2021-07-31 05:58
  Kubernetes是基于Docker容器技術(shù)的開源容器管理系統(tǒng),憑借其強(qiáng)大的容器編排能力,目前已經(jīng)成為了容器管理領(lǐng)域的首選方案。然而,Kubernetes默認(rèn)的資源調(diào)度策略存在著不足,無法滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的資源調(diào)度需求。本文以Kubernetes作為研究對(duì)象,介紹了Kubernetes的核心概念和資源調(diào)度方案,并提出了一種基于負(fù)載預(yù)測(cè)的資源調(diào)度策略,該策略使用預(yù)測(cè)式的資源調(diào)度機(jī)制,根據(jù)負(fù)載預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果提前進(jìn)行資源調(diào)度,從而減少應(yīng)用程序的請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間,并提高系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量。本文分析了Kubernetes集群中應(yīng)用的負(fù)載特征,基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)(TCN)建立了一種組合負(fù)載預(yù)測(cè)模型EMD-TCN。使用EMD算法對(duì)應(yīng)用負(fù)載數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,使用TCN模型對(duì)分解后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),將各個(gè)分量的預(yù)測(cè)結(jié)果疊加,得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。Kubernetes根據(jù)模型的負(fù)載預(yù)測(cè)值為應(yīng)用及時(shí)、準(zhǔn)確地分配資源,避免因負(fù)載突變導(dǎo)致的調(diào)度不及時(shí)的情況。在Pod調(diào)度過程中本文提出了一種節(jié)點(diǎn)優(yōu)選算法,根據(jù)不同類型Pod對(duì)資源的消耗情況選擇合適的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度,從而消除節(jié)點(diǎn)上單一資源的瓶頸,提高節(jié)點(diǎn)... 

【文章來源】:西北師范大學(xué)甘肅省

【文章頁(yè)數(shù)】:50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

Kubemetes集群中基于負(fù)載預(yù)測(cè)的資源調(diào)度策略研究


Docker與虛擬機(jī)的比較

架構(gòu)圖,容器,鏡像,守護(hù)進(jìn)程


西北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文8(a)虛擬機(jī)(b)Docker圖2-1Docker與虛擬機(jī)的比較2.1.2Docker基本架構(gòu)Docker采用client-server架構(gòu),主要由Dockerdaemon、Dockerclient、Docker鏡像、Docker容器和Docker鏡像倉(cāng)庫(kù)五部分組成,其架構(gòu)圖如圖2-2所示。圖2-2Docker架構(gòu)圖(1)DockerdaemonDockerdaemon是一個(gè)守護(hù)進(jìn)程,負(fù)責(zé)啟動(dòng)和停止容器、創(chuàng)建容器、上傳容器鏡像以及在倉(cāng)庫(kù)中檢索鏡像。該守護(hù)進(jìn)程在啟用Docker的主機(jī)上運(yùn)行,并接受來自Docker客戶端的命令。(2)DockerclientDockerclient用于管理容器,并通過RestfulAPI與Docker守護(hù)進(jìn)程通信,該

架構(gòu)圖,資源對(duì)象,節(jié)點(diǎn),架構(gòu)


第2章相關(guān)技術(shù)介紹112.2.3Kubernetes系統(tǒng)架構(gòu)Kubernetes屬于主從分布式架構(gòu),主要由Master節(jié)點(diǎn)、Node節(jié)點(diǎn)和客戶端命令行工具kubectl組成,系統(tǒng)架構(gòu)如圖2-3所示。圖2-3Kubernetes系統(tǒng)架構(gòu)圖Master節(jié)點(diǎn)是Kubernetes集群的控制節(jié)點(diǎn),主要負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的調(diào)度和管理,所有對(duì)于Kubernetes的命令操作都需要在控制節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行[37]。Master節(jié)點(diǎn)主要包含以下四個(gè)組件:(1)APIServerAPIServer是Kubernetes系統(tǒng)的對(duì)外接口,提供RESTAPI供客戶端和其它組件調(diào)用,支持水平擴(kuò)展。它的核心功能是為Kubernetes中各類資源對(duì)象提供增刪改查等操作。APIServer通過一個(gè)名為kube-apiserver的進(jìn)程提供服務(wù),該進(jìn)程運(yùn)行在Master節(jié)點(diǎn)上,在默認(rèn)情況下,kube-apiserver進(jìn)程在本機(jī)的8080端口提供REST服務(wù),可以同時(shí)啟動(dòng)HTTPS安全端口來加強(qiáng)RESTAPI訪問的安全性。如架構(gòu)圖中所示,kubectl是直接與APIServer交互的,默認(rèn)監(jiān)聽6443端口。(2)ControllerManagerControllerManager(簡(jiǎn)稱CM)是集群內(nèi)部的管理控制中心,負(fù)責(zé)對(duì)集群中的資源對(duì)象和命名空間進(jìn)行管理。ControllerManager內(nèi)部包含了ReplicationController、NodeController、NamespaceController等多個(gè)控制器,各個(gè)控制器通過APIServer提供的接口實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)集群中不同資源對(duì)象的當(dāng)前狀態(tài)。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于雙向時(shí)間深度卷積網(wǎng)絡(luò)的中文文本情感分類[J]. 韓建勝,陳杰,陳鵬,劉杰,彭德中.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2019(12)
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[5]一種基于負(fù)載均衡的Kubernetes調(diào)度改進(jìn)算法[J]. 譚莉,陶宏才.  成都信息工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(03)
[6]基于ICS的云計(jì)算資源預(yù)測(cè)負(fù)載的研究[J]. 張光亞.  科技通報(bào). 2019(04)
[7]基于Mesos的分布式參數(shù)優(yōu)化調(diào)度策略及系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 李鑠,陸忠華,孫永澤.  科研信息化技術(shù)與應(yīng)用. 2019(02)
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碩士論文
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[2]基于Kubrnetes的容器云平臺(tái)強(qiáng)多租戶模型關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李偉東.浙江大學(xué) 2019
[3]基于Kubernetes的容器自動(dòng)伸縮技術(shù)的研究[D]. 楊茂.西安郵電大學(xué) 2018
[4]基于Kubernetes的伸縮性分布式資源調(diào)度器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 徐凱.西安電子科技大學(xué) 2017
[5]基于Kubernetes-on-EGO的兩級(jí)資源調(diào)度器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 臺(tái)慧敏.西安電子科技大學(xué) 2017
[6]基于Kubernetes的容器云平臺(tái)資源調(diào)度策略研究[D]. 唐瑞.電子科技大學(xué) 2017
[7]基于Docker的PaaS平臺(tái)的研究與應(yīng)用[D]. 江萌.華北電力大學(xué)(北京) 2017
[8]基于Kubernetes的資源動(dòng)態(tài)調(diào)度的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 楊鵬飛.浙江大學(xué) 2017



本文編號(hào):3312910

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