[发明专利]一种基于最小迁移量的容器动态迁移方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于最小迁移量的容器动态迁移方法及系统，方法是通过容器的预测模型，将待迁移的容器设置为热点容器，加入迁移队列等待迁移到目标服务器中。本发明方法可以使迁移的容器数达到最小，从而提高了资源的利用率。

技术领域

针对基于容器的分布式云计算平台下，会出现集群负载不均衡的问题，本发明设计了一种基于最小迁移量的容器动态迁移方法，并设计了一种动态的容器迁移模型。本发明属于容器化云计算平台的负载均衡领域。

背景技术

随着云计算大数据平台的不断发展，容器化的云计算平台正在逐渐成为大的趋势，并得到了持续的发展。传统的云计算虚拟化采用的方法是将物理机虚拟为多台逻辑上的计算机，且每个逻辑计算机可运行不同的操作系统。但是在传统的方式下，运维和管理的成本很高，配置较为杂乱。另外，虚拟机集群会连接多个系统，各个组件之间会产生许多复杂的交互信息，升级时会产生很多问题。

容器虚拟化技术(Docker为例)的出现有效的解决了传统虚拟机的配置麻烦，不易维护等问题。容器的理念是为每个应用程序提供了隔离的运行空间，每个容器内都包含一个独享的完整用户环境空间，并且一个容器内的变动不会影响其他容器的运行环境。容器技术是一种粒度更小的轻量级的虚拟化技术，他不需要虚拟化硬件。

在实际的搭配Docker容器的云计算环境下，会有负载不均衡的情况发生，即某些服务器加载的容器过多，运行较为缓慢，或者，某个服务器中的容器，带来的数据增长过快。为了解决负载不均衡的问题，则必须进行容器的迁移过程。一般来讲，容器的迁移分为静态和动态两种。在静态的迁移过程中，待迁移的容器被立即关闭，然后在目的服务器中新开一个容器，将待迁移容器的状态迁移到新的容器中。在这个过程中，整个云服务会被暂停，经济损失会比较多。一般采用的是动态迁移的方式，在确定了源服务器和目的服务器后，需要这两个服务器的信息之间的协作，来确定热点容器的迁移信息。这种方式的基本原则是，让用户几乎感觉不到有任何的迁移过程，即迁移的时间可以忽略不计，对用户来说是透明的。

目前，云服务越来越成型，且越来越多的大公司参与到云计算的研究上来。而随着云平台下容器化的大趋势，容器的动态迁移也日趋成熟，但仍有许多研究的难点。一个有效的迁移方法应该可以提高云资源的利用率，且减少实际的执行时间。下面分三个部分来阐述：

(1)多任务的影响：多任务是指，在以分布式为基础的云计算环境下，不同容器搭载的待处理的任务之间可能是有联系或相互合作的，事实上，这也是分布式处理的一个常态。在实际的应用中，会不可避免的遇到此类问题，本文暂时假设不讨论多任务的问题。

(2)工作负载的不确定性：在实际的云计算服务时，不同的时间，不同的服务器，有可能会有短时间内大量的一个资源的需求出现，即，某一个服务器上的一个容器CPU占有率会突然增高。假设其他的服务器上的任务都很快的完成，这就有可能造成某一台服务器的负载较高，这样会出现整个服务器集群的负载不均衡的情况。

(3)变化的数据量：通常情况下，基本上每个任务的处理都会带来数据的变化，有的任务处理会使数据量增多，有的会减少，有的则在一段时间内保持恒定的量。虽然Docker容器具有方便迁移，动态的优点，但是这些特点同时也会带来一些问题，Docker具有高度的灵活性，它可以把任何东西都打包成一个容器，在服务器中执行，这些容器的大小可能千差万别，内容也会有所区别，有的容器中包含的程序，可能会快速的生成很多随机数据，所以容器大小的变化幅度会比较大。

发明内容

本发明的目的是针对上述技术问题中的第二点和第三点，提出一种基于最小迁移量的优化方法，以迁移增长速度快、占用率高的容器为原则，进行动态迁移时的容器选择，在保证集群负载均衡的情况下，减少了迁移的数量，从而提高了资源的利用率。

为了实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于最小迁移量的容器动态迁移优化方法，具体的步骤如下：