[发明专利]一种容器创建方法及装置在审

专利信息
申请号: 201710091033.5 申请日: 2017-02-20
公开(公告)号: CN106970822A 公开(公告)日: 2017-07-21
发明(设计)人: 杨统凯 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06F9/455 分类号: G06F9/455
代理公司: 北京晋德允升知识产权代理有限公司11623 代理人: 杨移
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 一种 容器 创建 方法 装置
【说明书】:

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种容器创建方法及装置。

背景技术

目前,业务提供方(如:网站)后台的计算设备、存储设备等资源设备,能够向不同用户提供所需的资源。当不同用户调用同一资源设备中的资源时,可能会产生排队等待的现象,使得资源系统的工作效率偏低。

为了减少或避免上述问题,提出一种虚拟化技术,即容器。容器可认为是提供一个与宿主机操作系统共享内核但与操作系统中的其他进程资源相隔离的执行环境。通过容器方式,可将每个资源设备上的资源进行划分,得到相互隔离且可独立使用的资源单元,以便于不同的用户直接调用这些资源单元。其中,docker作为一种容器技术,得到了广泛应用。

现有技术中,为了便于用户以docker容器的方式调用资源设备上的资源,部分硬件厂商提供了一种docker组件,docker组件中包含docker命令行工具以及相应的硬件驱动工具,通过上述的docker组件,用户可以针对硬件资源创建出相应的硬件容器,在创建出硬件容器后,用户便可以通过该硬件容器调用资源设备上的硬件资源。

以图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)为例。如图1所示,针对某一GPU,用户可以通过Nivdia-docker(英伟达-docker)的命令行工具,自行创建GPU容器,并且,通过Nvidia-docker-plugin(英伟达-docker-插件)的工具,能够共享当前GPU的硬件驱动,使得创建出的GPU容器可以正常运行。

但是,GPU资源不同于中央处理器(Center Processing Unit,CPU)资源和内存资源,在创建GPU容器时不仅需要GPU资源数量和GPU设备型号属 性,还需要GPU设备的具体使用属性,那么如何创建带有GPU特征的GPU容器成为亟需解决的重要问题。

发明内容

本申请实施例提供一种容器创建方法及装置,用以解决如何创建带有GPU特征的GPU容器的问题。

本申请实施例提供的一种容器创建方法,包括:

获取用户发送的容器创建请求,所述容器创建请求中携带待创建容器所需要的资源信息;

根据所述资源信息,从资源设备中调用与所述资源信息相匹配的资源;

基于调用的所述资源创建容器。

本申请实施例另提供的一种容器创建方法,包括:

容器管理设备创建第一容器;

指示所述第一容器创建第二容器,其中,所述第一容器在获取容器创建请求后,根据所述容器创建请求中所携带的资源信息,从资源设备中调用与所述资源信息相匹配的资源,并基于调用的所述资源创建第二容器。

本申请实施例提供的一种容器创建装置,包括:

获取模块,获取用户发送的容器创建请求,所述容器创建请求中携带待创建容器所需要的资源信息;

调用模块,根据所述资源信息,从资源设备中调用与所述资源信息相匹配的资源;

容器创建模块,基于调用的所述资源创建容器。

本申请实施例另提供的一种容器创建装置,包括:

第一创建模块,创建第一容器;

第二创建模块,指示所述第一容器创建第二容器,其中,所述第一容器在获取容器创建请求后,根据所述容器创建请求中所携带的资源信息,从资源设 备中调用与所述资源信息相匹配的资源,并基于调用的所述资源创建第二容器。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:

对于能够提供资源的资源设备而言,预先创建第一容器,第一容器具有自行创建第二容器的功能,故当第一容器运行时,第一容器中的功能将启动,在此情况下,第一容器将获取由用户所发出的容器创建请求,容器创建请求会携带用户所需调用的资源的相关信息,即,资源信息,那么,第一容器将根据资源信息,在资源设备的可用资源中,调用与资源信息相匹配的资源,并基于调用到的资源,创建第二容器,第二容器可认为是资源设备中可用资源的独立划分,创建后的第二容器可直接被用户所调用。

相较于现有技术而言,本申请实施例中通过创建第一容器的方式,使得第一容器可以自动运行,即,可以自行根据用户的容器创建请求创建相应的第二容器供用户使用,这样的方式无需用户采用手动的方式创建资源容器,有效提升了创建资源容器的便捷性。同时,第一容器可以便捷地部署在不同的资源设备中,能够大规模自动化的应用,特别对于业务提供方后台的大量资源设备而言,能够有效降低人工部署所消耗的人力成本,便于实现对资源设备中的资源进行全局性调用。

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