[发明专利]一种基于时序预测的容器调度方法

权利要求书

1.一种基于时序预测的容器调度方法,其特征在于，包括以下步骤：

s1：根据行业应用的特征选定其周期性，以确定所述应用的一个完整周期的资源使用情况；

s2：时序预测模块从指标数据库获取监控系统采集的应用各种历史负载数据，根据应用的历史负载数据，利用时序预测算法，对所述应用的一个完整周期中的每个历史负载数据进行学习，预测出一个完整周期中每个时间点的资源特征值；

s3：将上述资源部特征值存放到缓存库中，供调度扩展模块使用；

s4：创建一个新容器应用，在一个候选节点列表中根据优先级选择一个最优节点，并将所述新容器放置在该最优节点上；

s5：定时周期性执行步骤s2-s3，以保证特征值是及时有效的。

2.根据权利要求1所述的一种基于时序预测的容器调度方法,其特征在于，在步骤s2中，时序预测时先用四分位算法对采集的历史负载数据进行异常值过滤，然后利用prophet算法拟合并预测出一个完整周期的资源特征值。

3.根据权利要求1所述的一种基于时序预测的容器调度方法,其特征在于，在步骤s2中，所述时序预测模块由python语言实现，定期从指标数据库中获取应用的历史负载数据，并利用预测算法预测出应用的资源特征值。

4.根据权利要求1所述的一种基于时序预测的容器调度的方法,其特征在于，在步骤s4中，所述最优节点的确定方法为： s41：将一个节点上所有应用以及新应用的资源特征值按照时间点进行相加，取最大值，并计算出在最大值时节点的资源空闲率，将所述资源空闲率归一化后作为此节点的优先级；s42：将步骤s41中所得的优先级与实例分布均衡性优先级、资源空闲率优先级、资源使用均衡优先级、亲和优先级以及本地镜像优先级通过加权计算得出此节点最终的优先级；s43：计算出所有节点的最终优先级，选择优先级最大的节点作为所述新容器的放置节点。

5.根据权利要求1所述的一种基于时序预测的容器调度的方法,其特征在于，在步骤s4中，获得所述候选节点列表的方法为：当用户新建一个容器应用时，容器管理平台首先执行其内置的筛选策略，将一些不符合条件的节点筛选掉，然后调用调度扩展模块中的Predicate接口，调度扩展模块计算请求参数中的所有节点的处理能力是否可以满足以下计算公式：

其中，C为此节点的资源总量，为此节点上的已调度和待调度的应用容器的总数，为应用在点时资源使用预测，为周期的点数，

如果这个值为正，则将节点放到合格列表即候选节点列表中，如果值为负，则将节点放到不合格列表；同时将上述得到的计算值缓存，其绝对值作为步骤s4中所述优先级的值。

6.根据权利要求5所述的一种基于时序预测的容器调度的方法,其特征在于，所述调度扩展模块由Go语言编写实现，提供HTTPAPI接口供容器管理平台调用。