本公開涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種資源調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，云計(jì)算的飛速發(fā)展，通過虛擬化技術(shù)可以讓操作系統(tǒng)與硬件的分離，從而實(shí)現(xiàn)物理資源的按需分配。kubernetes憑借優(yōu)秀的容器部署、運(yùn)維、管理能力，成為了業(yè)內(nèi)應(yīng)用最廣泛的容器編排工具。kubernetes的資源調(diào)度技術(shù)是云計(jì)算中的關(guān)鍵技術(shù)，kubernetes的默認(rèn)資源調(diào)度算法具有3個(gè)階段：預(yù)選階段，優(yōu)選階段和選定階段。預(yù)選階段完成節(jié)點(diǎn)的初篩，優(yōu)選階段根據(jù)優(yōu)選策略計(jì)算各個(gè)初篩節(jié)點(diǎn)的評(píng)分，選定階段則選取評(píng)分最高的節(jié)點(diǎn)作為任務(wù)調(diào)度的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。

2、目前，常見的kubernetes的資源調(diào)度技術(shù)，大多通過設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去訓(xùn)練學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)資源和節(jié)點(diǎn)選擇結(jié)果的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)端到端的節(jié)點(diǎn)選擇和資源調(diào)度。但是，常見的kubernetes的資源調(diào)度技術(shù)中的默認(rèn)調(diào)度策略納入考量的節(jié)點(diǎn)性能參數(shù)過少，僅考慮了節(jié)點(diǎn)的部分性能參數(shù)(例如cpu和內(nèi)存使用情況)，未考慮到其他常見的節(jié)點(diǎn)性能參數(shù)，同時(shí)默認(rèn)調(diào)度策略僅考慮了單個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源利用率，未考慮到整個(gè)集群所有節(jié)點(diǎn)的整體資源利用率。這會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)容易出現(xiàn)相應(yīng)的資源瓶頸以及單個(gè)資源耗盡而導(dǎo)致調(diào)度任務(wù)無法部署等節(jié)點(diǎn)內(nèi)資源利用率的不均衡的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本公開提供一種資源調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，以解決相關(guān)技術(shù)中的問題，在進(jìn)行資源調(diào)度的過程中不局限于只考慮節(jié)點(diǎn)的部分性能參數(shù)(例如cpu和內(nèi)存使用情況)的情況，可以綜合考慮多個(gè)性能參數(shù)，將多個(gè)性能參數(shù)作為衡量指標(biāo)，更準(zhǔn)確地評(píng)估節(jié)點(diǎn)的資源狀況，避免節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)相應(yīng)資源瓶頸的問題。同時(shí)，在進(jìn)行資源調(diào)度過程中不僅關(guān)注單個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源利用率，還考慮整個(gè)容器集群中所有節(jié)點(diǎn)的整體資源利用率，可以更加合理地分配資源，提高容器集群的整體性能，實(shí)現(xiàn)資源利用率和負(fù)載均衡效果的提高，使容器集群更加穩(wěn)定、可靠和高效。

2、本公開的第一方面實(shí)施例提出了一種資源調(diào)度方法，該方法包括：基于容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中資源利用率，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)中的資源滿意度，資源利用率為多個(gè)性能中不同性能對(duì)應(yīng)的資源利用率；基于資源滿意度，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)的活躍度參數(shù)；基于活躍度參數(shù)，確定容器集群中執(zhí)行第一調(diào)度任務(wù)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。

3、在本公開的一些實(shí)施例中，基于容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中資源利用率，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)中的資源滿意度包括：確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中的多個(gè)性能中每個(gè)性能對(duì)應(yīng)的資源利用率；利用多個(gè)性能中每個(gè)性能對(duì)應(yīng)的資源利用率，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源均衡度；基于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源均衡度，確定容器集群對(duì)應(yīng)的資源滿意度。

4、在本公開的一些實(shí)施例中，基于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源均衡度，確定容器集群對(duì)應(yīng)的資源滿意度包括：基于每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源均衡度、容器集群中所有節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)以及所有調(diào)度任務(wù)的個(gè)數(shù)，確定容器集群對(duì)應(yīng)的資源滿意度。

5、在本公開的一些實(shí)施例中，利用多個(gè)性能中每個(gè)性能對(duì)應(yīng)的資源利用率，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源均衡度包括：對(duì)每個(gè)性能對(duì)應(yīng)的資源利用率求平均，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源利用率均值；基于每個(gè)性能對(duì)應(yīng)的資源利用率與資源利用率均值的差值，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源均衡度。

6、在本公開的一些實(shí)施例中，基于活躍度參數(shù)，確定容器集群中執(zhí)行第一調(diào)度任務(wù)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)包括：基于活躍度參數(shù)，確定容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中被選擇的概率值；比較每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中被選擇的概率值的大小，將被選擇的概率值為第一概率值的節(jié)點(diǎn)作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。

7、在本公開的一些實(shí)施例中，基于活躍度參數(shù)，確定容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中被選擇的概率值包括：將活躍度參數(shù)作為細(xì)胞吸引子模型中的輸入?yún)?shù)，利用細(xì)胞吸引子模型，確定容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中被選擇的概率值。

8、本公開的第二方面實(shí)施例提出了一種資源調(diào)度裝置，該裝置包括：

9、資源均衡度確定單元，用于基于容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中資源利用率，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)中的資源滿意度，資源利用率為多個(gè)性能中不同性能對(duì)應(yīng)的資源利用率；

10、參數(shù)確定單元，用于基于資源滿意度，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)的活躍度參數(shù)；

11、節(jié)點(diǎn)確定單元，用于基于活躍度參數(shù)，確定容器集群中執(zhí)行第一調(diào)度任務(wù)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。

12、本公開的第三方面實(shí)施例提出了一種電子設(shè)備，包括：處理器和用于存儲(chǔ)能夠在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序的存儲(chǔ)器，其中，處理器用于運(yùn)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)，執(zhí)行本公開第一方面實(shí)施例中描述的方法。

13、本公開的第四方面實(shí)施例提出了一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，計(jì)算機(jī)指令用于使計(jì)算機(jī)執(zhí)行本公開第一方面實(shí)施例中描述的方法。

14、本公開的第五方面實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本公開第一方面實(shí)施例中描述的方法。

15、綜上，根據(jù)本公開提出的資源調(diào)度方法，通過基于容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中資源利用率，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)中的資源滿意度，資源利用率為多個(gè)性能中不同性能對(duì)應(yīng)的資源利用率；基于資源滿意度，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)的活躍度參數(shù)；基于活躍度參數(shù)，確定容器集群中執(zhí)行第一調(diào)度任務(wù)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)在進(jìn)行資源調(diào)度的過程中綜合考慮多個(gè)性能參數(shù)，將多個(gè)性能參數(shù)作為衡量指標(biāo)，更準(zhǔn)確地評(píng)估節(jié)點(diǎn)的資源狀況，避免節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)相應(yīng)資源瓶頸的問題。同時(shí)，在進(jìn)行資源調(diào)度過程中考慮整個(gè)容器集群中所有節(jié)點(diǎn)的整體資源利用率，可以更加合理地分配資源，提高容器集群的整體性能，從而提高資源調(diào)度過程中的資源利用率和負(fù)載均衡效果，使容器集群更加穩(wěn)定、可靠和高效。

16、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

技術(shù)特征：

1.一種資源調(diào)度方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中資源利用率，確定所述容器集群在所述第一調(diào)度任務(wù)中的資源滿意度包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源均衡度，確定所述容器集群對(duì)應(yīng)的資源滿意度包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用多個(gè)性能中每個(gè)性能對(duì)應(yīng)的資源利用率，確定所述每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源均衡度包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述活躍度參數(shù)，確定所述容器集群中執(zhí)行所述第一調(diào)度任務(wù)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述活躍度參數(shù)，確定所述容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在所述第一調(diào)度任務(wù)中被選擇的概率值包括：

7.一種資源調(diào)度裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器和用于存儲(chǔ)能夠在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序的存儲(chǔ)器，

9.一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開提供一種資源調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：基于容器集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在第一調(diào)度任務(wù)中資源利用率，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)中的資源滿意度，資源利用率為多個(gè)性能中不同性能對(duì)應(yīng)的資源利用率；基于資源滿意度，確定容器集群在第一調(diào)度任務(wù)的活躍度參數(shù)；基于活躍度參數(shù)，確定容器集群中執(zhí)行第一調(diào)度任務(wù)的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)在進(jìn)行資源調(diào)度的過程中綜合考慮多個(gè)性能參數(shù)以及整個(gè)容器集群中所有節(jié)點(diǎn)的整體資源利用率，提高資源調(diào)度過程中的資源利用率和負(fù)載均衡效果，使容器集群更加穩(wěn)定、可靠和高效。

技術(shù)研發(fā)人員：倪韜
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中移（蘇州）軟件技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6