【摘 要】
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Kubernetes具有成为新一代超融合架构的潜力,但在集群资源负载均衡方面的研究还存在不足:一方面现有调度算法大多为静态调度算法,没有考虑集群资源在实际使用中的动态性;另一方面现有的解决集群资源负载均衡的研究仅针对集群中的CPU和内存资源进行优化,无法给出集群完整的资源画像,算法缺乏全面性。因此,提出了一个基于合作博弈论的多资源负载均衡算法用于Kubernetes集群调度,并提出集群资源负载均衡
【机 构】
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西安电子科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（62032017）；
论文部分内容阅读
Kubernetes具有成为新一代超融合架构的潜力,但在集群资源负载均衡方面的研究还存在不足:一方面现有调度算法大多为静态调度算法,没有考虑集群资源在实际使用中的动态性;另一方面现有的解决集群资源负载均衡的研究仅针对集群中的CPU和内存资源进行优化,无法给出集群完整的资源画像,算法缺乏全面性。因此,提出了一个基于合作博弈论的多资源负载均衡算法用于Kubernetes集群调度,并提出集群资源负载均衡度这个指标,优化调度从而降低集群资源碎片化程度。首先,使用实时监控的手段获取服务请求的实际资源使用情况,以实现服务的动态调度;其次,考虑集群CPU、内存、网络带宽以及磁盘IO资源之间的负载均衡,建立物理节点间的合作博弈模型,保证了基于合作博弈论的多资源负载均衡算法在面对各类应用不同资源请求时的算法下界,以减少集群资源碎片化现象;最后,将算法在真实Kubernetes集群中实测。实验结果表明,基于合作博弈论的多资源负载均衡算法降低了集群资源碎片化程度,集群中各节点的平均负载均衡度可提升8.40%。
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