申请/专利权人：武汉大学

申请日：2019-09-29

公开（公告）日：2020-02-11

公开（公告）号：CN110780998A

主分类号：G06F9/50(20060101)

分类号：G06F9/50(20060101);G06F8/60(20180101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.03.06#实质审查的生效;2020.02.11#公开

摘要：本发明公开了一种基于Kubernetes的动态负载均衡资源调度方法，本发明结合Kubernetes调度系统的特点改进了一种动态负载均衡算法，将调度算法分为静态调度部分和动态调度部分，该算法在集群环境变化时依然能够较好的维持系统的负载均衡。本发明提供的Kubernetes的容器资源调度策略，解决了Kubernetes的调度策略单一，无法根据容器应用中对系统内核、网络传输速度等特定因素的约束调度需求，实现集群中容器到机器节点的合理调度。并实现了将某个工作节点上运行的Pod迁移到另一个与调度策略匹配程度更高的新工作节点上的动态负载均衡调度策略。

主权项：1.一种基于Kubernetes的动态负载均衡资源调度方法，采用Kubernetes容器集群管理系统；所述系统加载并运行若干个Node，其中Node是Kubernetes容器集群的工作节点；其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：Kubernetes容器集群管理系统中的工作节点向控制节点汇报资源使用状况；步骤2：在控制节点上创建Pod，在Pod的资源描述文件中指明Pod需求，并放入待调度Pod队列；步骤3：调度器从待调度Pod队列取出Pod，根据Pod的资源描述文件，为Pod选择最合适的节点；步骤4：待调度Pod在目标节点上调度运行；步骤5：监控程序定期采集Pod和宿主机的性能信息，并将这些信息存入持久化数据库etcd；步骤6：从持久化数据库etcd中读取Pod和其宿主机的性能数据，进行处理运算，处理后将CPU利用率、内存利用率、镜像平均传输速度和集群的镜像网络负载均值之比反馈到调度器；步骤7：调度器根据集群整体负载信息进行资源的动态调整。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 基于Kubernetes的动态负载均衡资源调度方法

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