信息化作战的升级换代对军事云平台提出了更高的要求,当前云计算技术对战场分析系统（即云平台中的战场分析类应用）的运行主要存在两个问题:第一是资源分配方案不灵活,资源利用率低;第二是数据缺乏安全性,应用也面临中断的威胁。因此本课题基于K8s（Kubernetes）容器集群虚拟化技术和Fabric区块链技术,研发面向战场分析应用的K8s云平台,可有效解决上述问题,实现资源的有效利用、应用的连续运行和数据的可信存储。论文设计了适合战场分析类应用的K8s云平台。该平台通过改进的资源调度策略和面向K8s的容器应用迁移实现高可用;通过基于K8s的Fabric应用实现关键数据高可信存储;采用Golang语言进行平台功能的二次开发实现可视化管理。主要研究内容如下:首先,在分析并运行K8s容器集群默认资源调度策略的基础上,针对战场分析应用的资源需求与特点,从突出Pod优先级、GPU资源、显存资源三个方面对调度策略进行改进,并综合考虑应用需求与节点资源的匹配程度,实现云平台中节点资源的充分利用和集群的负载均衡。其次,研究了虚拟机在线迁移方法和单个主机间容器迁移方法,对面向集群的容器应用迁移方法进行优化,利用Docker分层特点对文件系统进行对比迁移,减少了冗余数据的传输;优化内存停机迁移的条件,避免无限制迭代的问题。然后,研究了Fabric区块链的底层技术,实现了基于K8s的区块链应用,使基础组件随网络直接启动,可扩展的链码通过控制组件按需启动,完成了关键数据的可信存储。最后,采用Golang语言实现云平台的功能开发,包括平台总览、应用管理、镜像管理以及数据可信管理四大模块,为用户提供可视化操作界面以方便使用。经过平台功能测试与性能分析,本课题设计的基于战场分析应用的K8s云平台功能完善,运行稳定。改进的调度器提升了单个节点和集群的负载均衡效率;容器迁移在传输的数据量、迁移时间和宕机时间三方面的性能都得到了提升。平台从功能和性能上都能够满足实际需求,在战场分析仿真场景下实现了一定的应用创新,具备良好的应用价值。