[发明专利]一种用于智能电力终端的容器调度方法

说明书

本发明公开了一种用于智能电力终端的容器调度方法。该方法的步骤包括：(1)在应用中心提取每个应用软件的各类资源需求，并构建资源需求库存储所有应用软件的资源需求情况；(2)智能电力终端在运行软件时从应用中心的资源需求库中获取该软件的资源需求；(3)获取智能电力终端各处理单元的额定资源容量和当前可用资源数量；(4)初步筛选可用资源满足能够满足容器资源需求的候选处理单元；(5)计算容器与每个处理单元的相关度，将容器分配到相关度最大的处理单元上执行。本发明的方法能显著提高智能电力终端的资源利用率。

技术领域

本发明涉及一种用于智能电力终端的容器调度方法，属于电能设备终端硬件资源虚拟化领域。

背景技术

随着智能电网和电力物联网的发展，智能电力终端设备在电网中得到大规模部署和使用。智能电力终端设备相当于一台或一组移动服务器，具有较强的数据采集、数据处理、数据传输、数据存储及其他功能，已经成为电力物联设备物理层的重要组成部分。智能电力终端设备可以根据用户的需求安装不同的业务软件，实现了业务应用软件与硬件设备的分离，同一台智能电力终端设备可以同时运行多个业务软件，通过虚拟化技术保证各业务软件的运行相互独立、互不影响。虚拟化技术是智能电力终端设备的核心技术，通过对设备的CPU和内存等硬件资源的虚拟化，将一个物理的终端设备虚拟成多个虚拟的终端设备，同时运行多个业务软件。但是，当智能电力终端设备上运行的应用软件较多时，软件之间会因资源使用冲突而影响软件的正常执行，或因资源使用不合理而导致部分资源空闲，降低智能电力终端的硬件资源利用率。因此，为了提高智能电力终端硬件资源的利用率，避免资源使用冲突和资源空闲，必须研究用于智能电力终端的资源调度技术。

相比于传统的虚拟机技术，容器技术具有启动速度快、便于迁移、运行环境一致等优点，是一种轻量级的虚拟化技术。由于智能电力终端的硬件资源相对传统服务器较少，因此容器是智能电力终端的资源虚拟化的首选，通过对容器的调度实现对智能电力终端硬件资源的高效利用。当前容器的调度问题主要集中在大规模集群上的容器调度，所用方法主要分为静态和动态两类。静态调度方法是假设已知所有容器的产生时间和资源需求，可以找到最优的调度方案；动态调度方法主要解决无法预知容器产生规律的情况，调度算法包括早期的基于蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等的最优化求解方法，以及当前基于模型学习的方法，如基于回归模型的简单各种神经网络的算法。这些调度算法的复杂度较高，需要大量的计算和长时间的模型训练才能获得较好的调度方案，而且智能电力终端的硬件资源较少且对容器的调度时间要求较高，因此当前的容器调度方法不适用于智能电力终端上的容器调度。

从智能电力终端的实际应用可以分析得到如下特征：首先，终端设备的硬件资源较少，通常只包括一个或几个处理单元；其次，为了保证智能电网的安全性，终端上运行的业务软件通常从应用中心下载、安装和运行，禁止未授权应用软件在终端上运行；然后，智能电网终端上常用的资源包括CPU、内存、Flash和网络带宽，使用某一类资源较多的多个容器在同一处理单元上运行容易因资源竞争导致容器运行性能显著降低，使得终端的资源利用率降低。因此，用于智能电力终端的容器调度方法需要充分考虑上述的特征，设计一种轻量级的、高效的容器调度方法，确保智能电力终端资源的高效利用。

发明内容

本发明提供一种用于智能电力终端的容器调度方法，旨在从应用中心获取应用软件的资源需求配置容器的资源需求，结合智能电力终端每个处理单元的资源使用情况，计算容器与每个处理单元的关联度，将容器分配到与其关联度最大的处理单元执行，提高智能电力终端硬件资源的利用率。

本发明采用的技术方案如下：

一种用于智能电力终端的容器调度方法，具体包括如下步骤：

(1)构建资源需求库：在应用中心提取每个应用软件的各类资源需求，并构建资源需求库存储所有应用软件的资源需求情况；

(2)获取资源需求：智能电力终端在运行软件时从应用中心的所述资源需求库中获取当前软件的资源需求；