[发明专利]一种集群容器调度方法、系统、终端及存储介质

说明书

本发明提供一种集群容器调度方法、系统、终端及存储介质，包括：采集集群各节点的CPU平均利用率和内存平均利用率；采集集群各节点的CPU资源消耗度和内存消耗度；根据CPU平均利用率、内存平均利用率、CPU资源消耗度和内存消耗度计算节点的CPU‑内存使用率相近度；根据CPU平均利用率、内存平均利用率和CPU‑内存使用率相近度评估集群的节点并选取最优节点作为容器部署节点。本发明根据节点实时资源使用情况，结合部署Pod对节点使用率的使用影响进行调度，能够明显提高节点资源使用均衡情况。

技术领域

本发明涉及容器部署技术领域，具体涉及一种集群容器调度方法、系统、终端及存储介质。

背景技术

Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，提供了应用部署、维护、扩展等功能，使用Kubernetes可以方便有效的管理跨集群运行的容器化应用。Pod是Kubernetes中资源调度的基本单位，负责Pod调度的组建是Kubernetes scheduler，它负责接收由controller manager创建的新的Pod，根据调度算法选择优先级最高的节点进行部署。

现有的调度算法主要使用BalancedResources Allocation策略，该算法分别计算候选节点Node上已经运行Pod的CPU和内存的申请总量，以及要调度的Pod的CPU和内存的请求量，分别想加然后除以节点Node的总量，计算出CpuFra和MemFra，通过以下公式进行打分，优选分数最高的节点Node进行Pod部署

Score＝10-|CpuFra-MemFra|*10

此优选算法虽然也考虑了候选节点Node的CPU和内存资源的使用率情况，但该算法是根据CPU和内存的请求量来计算来衡量调度优先级的，并不能准确的反应节点的实时资源使用情况。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明提供一种集群容器调度方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。

第一方面，本发明提供一种集群容器调度方法，包括：

采集集群各节点的CPU平均利用率和内存平均利用率；

采集集群各节点的CPU资源消耗度和内存消耗度；

根据CPU平均利用率、内存平均利用率、CPU资源消耗度和内存消耗度计算节点的CPU-内存使用率相近度；

根据CPU平均利用率、内存平均利用率和CPU-内存使用率相近度评估集群的节点并选取最优节点作为容器部署节点。

进一步的，所述采集集群各节点的CPU平均利用率和内存平均利用率，包括：

设置数据采集周期；

采集集群各节点在采集周期内的CPU利用率和内存利用率；

计算各节点在采集周期内的平均CPU利用率和平均内存利用率。

进一步的，所述采集集群各节点的CPU资源消耗度和内存消耗度，包括：

采集节点上的现有容器的CPU申请量，利用所述CPU申请量除以节点CPU资源总量得到节点CPU资源消耗度；

采集节点上的现有容器的内存申请量，利用所述内存申请量除以节点内存总量得到节点的内存消耗度。

进一步的，所述根据CPU平均利用率、内存平均利用率、CPU资源消耗度和内存消耗度计算节点的CPU-内存使用率相近度，包括：

设置第一系数和第二系数，令所述第一系数与第二系数之和为1，且第一系数与第二系数之比等于CPU资源消耗度与内存消耗度之比；

设置固定常数；