[发明专利]基于粒子群优化的Docker容器调度方法

说明书

本发明揭示了一种基于粒子群优化的Docker容器调度方法，包括如下步骤：S1、粒子编码步骤，将粒子群算法应用到Docker容器的调度中，通过自然数编码，将粒子群中的粒子编码长度与容器的任务相对应；S2、种群初始化步骤，在问题解空间内随机初始化NP个粒子的位置和速度，设定粒子群算法参数；S3、适应度函数步骤，使用适应度函数评价粒子的好坏，粒子以适应度函数大小为目标，不断迭代更新，直至满足停止条件，根据适应度函数的结果，更新粒子最优值和总体最优值；S4、模拟退火步骤，对已更新的最优值进行模拟退火，避免粒子群算法陷入局部最优解。本发明所提出的调度方法不仅仅实现了Docker集群各节点的负载均衡，还能完全发挥集群的整体性能。

技术领域

本发明涉及一种调度方法，具体而言，涉及一种基于粒子群优化的Docker容器调度方法，属于云计算虚拟化技术领域。

背景技术

随着近年来信息技术以及互联网行业的快速发展，云计算己经成为当今信息技术领域中最重要的概念之一，被称为IT产业的第四次革命，成为了未来互联网和移动互联网相结合的一种新兴的计算模式。

Docker是基于Linux容器(LXC)创建的一个应用容器引擎，属于操作系统层虚拟化，主要用于解决服务器应用快速构建、部署和分享的问题。Docker自诞生以来发展迅速，现在主流的Linux操作系统都已经支持Docker，同时该引擎也得到了包括谷歌、微软、IBM、亚马逊以及VMware在内的众多企业的大力支持，并在这些公司的云平台及服务产品中得到了广泛地应用。

应用程序开发者可使用Docker打包应用和运行所需的依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何支持Docker的机器上，从而实现轻量级的虚拟化。目前云计算的基石是操作系统级别的隔离，在同一台物理服务器上虚拟出多个主机。Docker的出现，实际上是完成了一种应用程序级别的隔离，它改变目前基本的开发、操作单元，由直接操作虚拟主机(VM)，转换到操作程序运行的容器上来。

此外，Docker集群管理工具Swarm的出现进一步促进了Docker在集群中的使用，为云计算平台及数据中心的虚拟化方法提供了一种新的思路。

当前的Docker容器调度主要基于两种方式，一种是传统的调度方法，另一种是启发式调度算法。如何将上述这两种方式进行适当的结合，更好地实现集群各节点的负载均衡、发挥集群的整体性能，从而充分地体现出利用轻量级虚拟化Docker的优势，也就成为了目前本领域内技术人员所亟待解决的问题。

发明内容

鉴于现有技术存在上述缺陷，本发明的目的是提出一种基于粒子群优化的Docker容器调度方法。

一种基于粒子群优化的Docker容器调度方法，包括如下步骤：

S1、粒子编码步骤，将粒子群算法应用到Docker容器的调度中，通过自然数编码，将粒子群中的粒子编码长度与容器的任务相对应；

S2、种群初始化步骤，在问题解空间内随机初始化NP个粒子的位置和速度，设定粒子群算法参数；

S3、适应度函数步骤，使用适应度函数评价粒子的好坏，粒子以适应度函数大小为目标，不断迭代更新，直至满足停止条件，随后根据适应度函数的结果，更新每个粒子的粒子最优值和所有粒子的总体最优值；

S4、模拟退火步骤，对已更新的粒子最优值和总体最优值进行模拟退火，避免粒子群算法陷入局部最优解。

优选地，所述S1粒子编码步骤，包括如下操作：

设有m个任务，一个任务对应于一个Docker容器，Docker集群中有n个节点资源，则粒子可编码为n为向量，表达式为，

P＝{p₁,p₂,…p_i…,p_m}，