【摘 要】
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云计算是一种将一个个服务器连结在一起构成按需分配、便捷访问的共享资源池,使其即可以获得较低的成本又可以具有超级计算机的性能,为大数据、人工智能、物联网等领域的发展提供了基础支撑。在传统的云计算三层服务模式中,Iaa S层的资源调度单元是虚拟机,因此存在调度速度慢、软件堆栈环境不相同、资源利用率低等问题,而传统Paa S平台由于其是基于Iaa S层,故在程序环境和程序架构上也因此受到了虚拟机自身缺陷
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云计算是一种将一个个服务器连结在一起构成按需分配、便捷访问的共享资源池,使其即可以获得较低的成本又可以具有超级计算机的性能,为大数据、人工智能、物联网等领域的发展提供了基础支撑。在传统的云计算三层服务模式中,Iaa S层的资源调度单元是虚拟机,因此存在调度速度慢、软件堆栈环境不相同、资源利用率低等问题,而传统Paa S平台由于其是基于Iaa S层,故在程序环境和程序架构上也因此受到了虚拟机自身缺陷的很大限制,因此云计算迫切需要一个全新的、高效便捷的虚拟化技术来很好解决上述问题。近年来,伴随着Docker容器技术的飞速发展,基于容器的虚拟化技术已经成为了各个云计算厂商的首选。其中,如何对容器云集群的资源进行合理且有效的分配是提高用户服务水平的关键也是云计算研究的重点。目前在面临突发的大流量时,容器云领域存在着无法快速的根据容器云的负载进行扩容,以及在容器云的负载下降时尽可能的延迟缩容,此类问题在很大程度上会提高用户的SLA违约率,降低容器云的服务质量。容器的扩缩容问题也即弹性伸缩是容器云的关键部分,它可以根据容器云的负载情况及时扩缩容从而实现负载均衡保证了基于容器的微服务能够在不同的负载情况下稳定运行。容器云的弹性伸缩又可以分为水平弹性伸缩和垂直弹性伸缩两种,其中水平弹性伸缩是通过增加或者减少容器云中容器的数量来达到扩缩容的目的,而垂直弹性伸缩是通过提高单个容器的性能来实现扩缩容。但在容器云中进行扩缩容存在一定的响应延迟,在流量快速变化的情况下,可能会因为扩缩容反应不及时造成大量云任务的SLA违约,降低容器云的服务质量。因此可以有针对性的通过监测容器云的负载变化,提出新的容器云弹性伸缩策略,将有助于降低用户的SLA违约率并提高容器云的服务质量。针对这一问题,本文通过将基于阈值的响应式弹性伸缩策略和基于预测式的弹性伸缩策略结合在一起,提出了两种容器云的扩缩容优化算法。（1）针对目前主流的容器云编排工具Kubernetes的水平伸缩算法（Horizontal Pod Autoscaler,HPA）在面对突发大流量时无法及时的扩缩容,造成用户的SLA违约率上升和容器云的服务质量降低的问题。本文提出了一种基于动态阈值的容器云水平弹性伸缩策略（Dynamic Threshold-Horizontal Pod Autoscaler,DT-HPA）。根据容器的负载变化率使用二次移动平均法对未来时刻集群的资源需求进行预测,并将动态阈值与静态阈值之间的阈值差称之为容错区,通过容错区来减小预误差。与此同时在预测间隔期间为防止出现突发流量造成集群负载过高进而导致SLA违约率上升,因此在预测间隔期间基于动态阈值对容器进行扩缩容。经过模拟实验表明,Kubernetes的水平弹性伸缩策略与DT-HPA算法对比,本文提出的DT-HPA算法能够实现快速扩容和延迟缩容并有效的降低了SLA违约率。（2）Kubernetes中的垂直弹性伸缩算法（Vertical Pod Autoscaler,VPA）采用的是固定的扩缩容机制来进行弹性伸缩,这种机制在如今越来越复杂用户请求的环境下已经不能满足容器的垂直扩缩容的需求。本文提出了一种基于动态阈值的容器云垂直弹性伸缩策略（Dynamic Threshold-Vertical Pod Autoscaler,DT-VPA）。在容器负载快速变化时对容器的历史负载进行统计并结合当前服务器的可用资源使用二次移动平均法对集群未来时刻的资源需求进行预测并通过动态阈值来减小预测误差。经过模拟实验表明,Kubernetes的水平弹性伸缩策略与DT-VPA算法对比,本文提出的DT-VPA算法能够实现快速扩容和延迟缩容并有效的降低了SLA违约率。
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