[发明专利]容器集群的资源调度方法及装置

说明书

本发明提供一种容器集群的资源调度方法及装置，所述方法包括：获取目标容器的资源需求量，基于所述目标容器的资源需求量对所述目标容器按照第一预设顺序进行排序，基于首次适应FirstFit算法将所述第一目标容器调度给第一节点；基于改进的遗传算法将所述第二目标容器调度给所述第一节点。本发明可以快速迭代收敛，避免收敛方向盲目，实现了对容器的批量调度，优化了集群资源分配方法，减少资源调度过程中产生的资源碎片，节省调度时间，提升资源调度效率，降低集群资源调度成本。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种容器集群的资源调度方法及装置。

背景技术

Kubernetes是由google公司开发的一款开源项目，目的是解决容器编排问题，目前已经成为容器编排领域的实施标准。

相关技术中基于过滤主机和主机打分的调度算法对Kubernetes调度器进行调度，这种调度方式易于实现，但是忽略了集群资源适用情况的动态变化特性，导致集群节点负载不均衡、资源碎片多的问题。

另外，相关技术中还基于传统遗传算法在全局范围内搜索最优解，但是因为交叉率、变异率等参数无法预估，导致算法存在收敛方向盲目、收敛速度慢的问题。

综上，相关技术无法适用于大规模容器集群的资源调度过程，易出现集群节点负载不均衡、资源碎片多，且采用传统遗传算法存在收敛方向盲目、收敛速度慢的问题。

发明内容

本发明提供一种容器集群的资源调度方法及装置，用以解决相关技术无法适用于大规模容器集群的资源调度过程，易出现集群节点负载不均衡、资源碎片多，且采用传统遗传算法存在收敛方向盲目、收敛速度慢的问题。

第一方面，本发明提供一种容器集群的资源调度方法，包括：

获取目标容器的资源需求量，基于所述目标容器的资源需求量对所述目标容器按照第一预设顺序进行排序，将排序后的第一预设比例的目标容器作为第一目标容器，将剩余的目标容器作为第二目标容器；

基于首次适应FirstFit算法将所述第一目标容器调度给第一节点；

基于改进的遗传算法将所述第二目标容器调度给所述第一节点；

其中，所述目标容器包括至少两个容器，所述第一节点包括集群内的至少一个节点。

在一个实施例中，所述基于改进的遗传算法将所述第二目标容器调度给所述第一节点，具体包括：

初始化种群，所述种群个体为已部署了第一目标容器的第一节点；

计算所述第一节点的适应度，所述第一节点的适应度与所述第一节点的剩余资源量有关，所述第一节点的剩余资源量越小，所述第一节点的适应度越高；

将种群中所有个体按照适应度从大到小进行排序，从排序靠后的第二预设比例的个体中按照轮盘赌算法选取第一目标节点和第二目标节点；

基于贪心算法对所述第一目标节点和所述第二目标节点进行交叉处理，基于交叉处理结果对所述第二目标容器进行调度；

在所述第二目标容器全部调度完成，或，迭代次数达到第一预设阈值的情况下，结束所述第二目标容器的调度。

在一个实施例中，所述基于贪心算法对所述第一目标节点和所述第二目标节点进行交叉处理，基于交叉处理结果对所述第二目标容器进行调度，具体包括：

获取所述第一目标节点和所述第二目标节点上的第三目标容器，基于资源需求量将所述第三目标容器按照第二预设顺序进行排序，所述第三目标容器为所述第一目标容器中的至少一个容器；