[发明专利]面向数据中心负载监控的虚拟化容器服务弹性伸缩方法

说明书

本发明提出一种面向数据中心负载监控的虚拟化容器服务弹性伸缩方法，在云平台集群内部，首先通过负载监控服务获取容器服务实时负载并根据负载与设定阈值上界、下界的关系判断是否触发容器服务的弹性伸缩，在检测到容器负载压力超出阈值上界后，容器服务扩容被触发，通过对集群内不同节点采用多种算法综合打分，得出执行弹性伸缩的最佳适配节点，最终在适配节点上启动新的容器，完成容器服务的扩容；在检测到容器负载压力低于阈值下界后，容器服务缩容被触发，通过移除扩容阶段所标记节点上对应容器，完成容器服务的弹性伸缩。该方法可以在保持集群资源负载均衡的前提下实现集群内容器服务的弹性扩容。

技术领域

本发明涉及云平台集群的资源调度，尤其是一种面向数据中心负载监控的虚拟化容器服务弹性伸缩方法，属于计算机科学技术领域。

背景技术

作为分布式计算、虚拟化、网格计算、网络存储等传统计算机和网络技术发展融合的产物，云计算已经成为全球信息技术最具影响力的变革之一，在改变了信息化发展模式的同时，也深刻影响并改变了人们的生活方式。云计算是一种通过互联网共享软硬件资源和信息的计算方式，它将IT相关的能力以服务的方式提供给用户，使得用户在不了解提供服务的技术、没有相关知识以及设备操作能力的情况下，实现对计算、存储、网络等资源的快速按需使用。在向用户提供服务时，往往需要按照负载最高值配置服务器资源，以此满足用户的高负载资源需求，但由于日常负载通常维持在一个较低的水平，造成服务器资源的极大浪费，因此为了应对复杂环境下的动态负载，以保证服务质量以及系统资源的高利用率，云数据中心必须具备良好的弹性伸缩功能。弹性伸缩作为云计算的重要功能，往往依赖于云计算底层虚拟化技术的具体实现，虚拟化的程度决定了弹性伸缩实现的粒度，Docker容器技术针对传统虚拟化技术，为云计算提供了进程级的隔离与虚拟化，能够实现细粒度的虚拟化资源管理。

传统的负载触发随机调度伸缩方法存在的问题主要为：

集群节点负载失衡：传统的负载触发随机调度伸缩方法在伸缩被触发时未考虑集群中节点的状态以及资源分布，可能会导致集群资源负载严重不均衡，从而出现集群节点资源利用率单点瓶颈。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种面向数据中心负载监控的虚拟化容器服务弹性伸缩方法，能够根据容器服务的实时负载判定是否触发容器的弹性伸缩，并在容器服务弹性伸缩被触发时，通过对集群内不同节点采用多种算法综合打分，得出执行弹性伸缩的最佳适配节点，最终在适配节点上执行具体的伸缩任务，完成容器服务的弹性伸缩。该方法可以在保持集群资源负载均衡的前提下实现集群内容器服务的弹性扩容。

本发明提出的面向数据中心负载监控的虚拟化容器服务弹性伸缩方法与传统的负载触发随机调度伸缩方法的区别在于：

(1)面向负载指标不同：该方法同时收集容器服务与集群节点的负载信息。

(2)伸缩触发时的调度算法不同：该方法在自动伸缩触发时，采取打分标记的算法来选取容器服务调度最佳适配节点。

本发明的技术方案是：

一种面向数据中心负载监控的虚拟化容器服务弹性伸缩方法，其特征在于，在云平台集群内部，首先通过负载监控服务获取容器服务实时负载并根据负载与设定阈值上界、下界的关系判断是否触发容器服务的弹性伸缩，在检测到容器负载压力超出阈值上界后，容器服务扩容被触发，通过对集群内不同节点采用多种算法综合打分，得出执行弹性伸缩的最佳适配节点，最终在适配节点上启动新的容器，完成容器服务的扩容；在检测到容器负载压力低于阈值下界后，容器服务缩容被触发，通过移除扩容阶段所标记节点上对应容器，完成容器服务的弹性伸缩。

包括5个步骤，具体如下：

步骤1：在容器服务运行时，通过循环使用docker inspect命令获取容器的实时负载，包括容器的CPU使用量以及内存使用量；