[发明专利]一种容器镜像的拉取方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种容器镜像的拉取方法，包括：对接收到的容器镜像拉取请求进行解析，得到发送容器镜像拉取请求的目标边缘节点和待拉取的目标容器镜像；当从预设数据库表中查找到边缘节点集群中存在目标容器镜像时，从边缘节点集群中拉取目标容器镜像；当从预设数据库表中未查找到节点集群中存在目标容器镜像时，向中心节点发送调取请求，以使中心节点将预存的目标容器镜像同步至目标边缘节点；其中，中心节点中的目标容器镜像为从harbor容器镜像仓库下载并保存得到。本发明提高了镜像拉取的成功率，提升了镜像拉取的效率，降低了对中心节点的依赖。本发明还公开了一种容器镜像的拉取装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。

技术领域

本发明涉及容器技术领域，特别是涉及一种容器镜像的拉取方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在容器(Docker)技术中，容器是一个标准化的软件单元，它将代码及其所有依赖关系打包，以便应用程序从一个计算环境可靠快速地运行到另一个计算环境。容器镜像是一个轻量的独立的可执行的软件包，包含应用程序运行时所需的各种资源，比如代码、运行时间、系统工具、系统库和设置等等。

现有的容器镜像拉取方式主要分为两种，一种是从远程服务器的harbor容器镜像仓库拉取镜像，这个过程会导致云端的网络出口流量大，镜像分发的效率依赖于稳定的高带宽网络，然而边缘云和边缘节点之前的网络不稳定，经常出现网络抖动或者不稳定的场景，导致传统的镜像下载速率较慢，失败率比较高。另一种是先将镜像保存到中心节点，中心节点再复制镜像到边缘节点，该镜像拉取方式相较于harbor容器镜像仓库的镜像拉取方式，减少了镜像拉取的失败率，但是从中心节点拉取容器镜像的方式也存在一定的不足，首先中心节点的缓存数据较多，需要定期清理本地数据，其次是大批量边缘节点同时从中心节点下载镜像时，会占用大量的连接数。

综上所述，如何有效地解决镜像下载速率较慢，失败率比较高，需要定期清理中心节点数据，占用大量的连接数等问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种容器镜像的拉取方法，该方法提高了镜像拉取的成功率，提升了镜像拉取的效率，降低了对中心节点的依赖；本发明的另一目的是提供一种容器镜像的拉取装置、设备及计算机可读存储介质。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种容器镜像的拉取方法，包括：

对接收到的容器镜像拉取请求进行解析，得到发送所述容器镜像拉取请求的目标边缘节点和待拉取的目标容器镜像；

当从预设数据库表中查找到边缘节点集群中存在所述目标容器镜像时，从所述边缘节点集群中拉取所述目标容器镜像；

当从所述预设数据库表中未查找到所述节点集群中存在所述目标容器镜像时，向中心节点发送调取请求，以使所述中心节点将预存的目标容器镜像同步至所述目标边缘节点；其中，所述中心节点中的目标容器镜像为从harbor容器镜像仓库下载并保存得到。

在本发明的一种具体实施方式中，对接收到的容器镜像拉取请求进行解析，得到发送所述容器镜像拉取请求的目标边缘节点和待拉取的目标容器镜像，包括：

对接收到的容器镜像拉取请求进行解析，得到发送所述容器镜像拉取请求的目标边缘节点和待拉取的目标容器镜像的各目标层和层数；

从所述边缘节点集群中拉取所述目标容器镜像，包括：

获取所述边缘节点集群中存在所述目标容器镜像的各边缘节点分别对应的边缘权重；

根据所述层数和各所述边缘节点分别对应的边缘权重，计算各所述边缘节点分别对应的待调度层数；

根据各所述边缘节点分别对应的待调度层数，向各所述边缘节点分配待拉取的目标层；

从各所述边缘节点拉取分配得到的各所述目标层。