基于Kubernetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于Kubemetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统，包括：用于生成请求服务序列的负载生成器模块：参数收集模块：用于生成服务编排参数和请求指派参数；边缘集群管理模块：基于请求服务序列和请求指派参数以及用户预设算法容器生成请求调度决策，并发送给请求指派模块；请求指派模块：将请求指派参数发送给边缘集群管理模块，并将请求调度决策发送给对应的节点；服务编排模块：将服务编排参数发送给云管理模块，将服务编排决策发送给边缘集群管理模块；云管理模块：基于请求服务序列、服务编排参数以及用于用户预设算法容器生成服务编排决策，并将服务编排决策发送给服务编排模块。本发明专利技术可以降低实验环境的开销。开销。开销。

【技术实现步骤摘要】
基于Kubernetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统


[0001]本专利技术属于计算机网络
，具体涉及一种基于Kubemetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统。

技术介绍

[0002]近几年来，边缘计算正在蓬勃发展。通过设置分布式的边缘节点，边缘计算基础设施可为附近用户提供网络、计算、应用、存储服务，从而避免终端设备与距离较远的云端进行通信产生的时延，弥补了云计算的弱点。随着人工智能等不同类型服务的不断涌现，服务侧重的需求也不尽相同。而面对如今各种不同类型的任务，云边协同变得极为重要，现在生活中最常见的便是云
‑
边
‑
端三层架构。并且随着K8s(Kubemetes)的不断发展，人们也通常会使用K8s来进一步管理自己的云边系统，而在云边端三层架构上，设计能够适应k8s的合适的服务编排和请求指派算法被认为是可以尽可能地满足用户的QoS需求的一种有效解决方案。为了验证所设计算法的效果，现有技术中的定制化环境难以作为通用的测试床以便找到各种算法的细分适用场景。因此，如何实现一个基于K8s的云边端融合系统的优化调度算法的实验平台已成为一个急需解决的问题。

技术实现思路

[0003]针对以上问题，本专利技术提出了一种基于Kubemetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统，给出了一个模块化的体系结构，其中每个模块都会处理一个方面的事务，且支持的操作系统为Linux。为解决以上技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0004]一种基于Kubernetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统，包括：
[0005]负载生成器模块：用于生成请求服务序列并将请求服务序列发送到边缘集群管理模块和云管理模块；
[0006]参数收集模块：用于基于边缘集群管理模块收集的各边缘集群的节点状态信息生成服务编排参数和请求指派参数，并将服务编排参数发送给云管理模块，将请求指派参数发送给边缘集群管理模块；
[0007]边缘集群管理模块：基于接收到的请求服务序列和请求指派参数以及用户预设的算法容器生成请求调度决策，并将请求调度决策发送给请求指派模块；
[0008]请求指派模块：用于将参数收集模块收集的请求指派参数发送给边缘集群管理模块，并将接收到的边缘集群管理模块生成的请求调度决策发送给对应的节点；
[0009]服务编排模块：将服务编排参数发送给云管理模块，并将云管理模块生成的服务编排决策发送给边缘集群管理模块；
[0010]云管理模块：基于接收到的请求服务序列、服务编排参数以及用于用户预设的算法容器生成服务编排决策，并将服务编排决策发送给服务编排模块。
[0011]所述请求服务序列满足泊松分布，且请求服务序列基于用户预设的任务产生总时间和各服务类型的请求总数生成。
[0012]所述请求服务序列包括请求序号、服务类型、请求开始时间、请求结束时间、请求数据类型和请求数据内容。
[0013]所述请求指派参数包括请求序号、每个请求序号所对应的服务类型、各个边缘集群上满足每个请求序号所需服务类型的pod实例的运行状态、每个边缘集群到其它边缘集群之间的传播时延；
[0014]所述各个边缘集群上满足每个请求序号所需服务类型的pod实例的运行状态的表达式为：
[0015]((0，N
i，0
，P
i，0
)，...，(k，N
i，k
，P
i，k
)，...，(K，N
i，K
，P
i，K
))；
[0016]式中，N
i，k
表示边缘集群k的各个节点上，请求服务序列中请求i所对应的pod实例的数量，P
i，k
表示边缘集群k所拥有的请求i所对应的所有pod实例的CPU使用率和内存使用率，K表示边缘集群的总数；
[0017]所述每个边缘集群到其它边缘集群之间的传播时延的表达式为：
[0018]((0，T0)，...，(k，T
k
)，...，(K，T
K
))；
[0019]式中，T
k
表示边缘集群k到其它边缘集群的传播时延的集合，T
k
＝{t
k，1
，...，t
k，k
‑1，t
k，k+1
，...，t
k，K
}，t
k，k+1
表示边缘集群k和边缘集群k+1之间的传播时延，T0表示云到其它边缘集群的传播时延的集合，t
k，k
‑1示边缘集群k和边缘集群k
‑
1之间的传播时延。
[0020]还包括核心配置模块和日志记录模块，所述核心配置模块用于基于用户的配置文件生成云边协同场景；所述日志记录模块用于输出用户算法容器的运行日志。
[0021]所述服务编排决策包括边缘集群及对对应的边缘集群所采取的动作，其表达式为：
[0022][0023]式中，表示请求服务序列中请求i的服务编排决策，表示pod实例的集合，表示pod实例的集合，当l＝0时，表示不添加pod实例，当l为正时，表示在边缘集群k内增加类型为l的pod实例，当l为负时，表示在边缘集群k内删除类型为l的pod实例，S表示pod实例类型的总数，表示边缘集群的集合。
[0024]所述请求调度决策的表达式为：
[0025][0026]式中，表示请求服务序列中请求i的请求调度决策，表示边缘集群k的各个节点的集合，该请求调度决策表示请求服务序列中请求i由边缘集群k的工作节点j执行。
[0027]本专利技术的有益效果：
[0028]本申请采用面向接口的系统架构，搭建在由云和边缘集群组成的真实系统上，方便研究人员在系统上部署和切换各种算法，并支持定制，大幅降低了试验者们前期建成实验环境的开销，有利于算法的快速实验和切换；支持K8s，并集成了云边协同的场景，使用了协程进行编程，创建一个协程的消耗远小于一个进程；研究人员可以使用它观察在各个场景下算法的效果然后选用最合适的算法。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1为本专利技术的系统流程示意图。
[0031]图2为模块关系结构图。
[0032]图3为算法部署流程图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Kubemetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统，其特征在于，包括：负载生成器模块：用于生成请求服务序列并将请求服务序列发送到边缘集群管理模块和云管理模块；参数收集模块：用于基于边缘集群管理模块收集的各边缘集群的节点状态信息生成服务编排参数和请求指派参数，并将服务编排参数发送给云管理模块，将请求指派参数发送给边缘集群管理模块；边缘集群管理模块：基于接收到的请求服务序列和请求指派参数以及用户预设的算法容器生成请求调度决策，并将请求调度决策发送给请求指派模块；请求指派模块：用于将参数收集模块收集的请求指派参数发送给边缘集群管理模块，并将接收到的边缘集群管理模块生成的请求调度决策发送给对应的节点；服务编排模块：将服务编排参数发送给云管理模块，并将云管理模块生成的服务编排决策发送给边缘集群管理模块；云管理模块：基于接收到的请求服务序列、服务编排参数以及用于用户预设的算法容器生成服务编排决策，并将服务编排决策发送给服务编排模块。2.根据权利要求1所述的基于Kubernetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统，其特征在于，所述请求服务序列满足泊松分布，且请求服务序列基于用户预设的任务产生总时间和各服务类型的请求总数生成。3.根据权利要求1所述的基于Kubemetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统，其特征在于，所述请求服务序列包括请求序号、服务类型、请求开始时间、请求结束时间、请求数据类型和请求数据内容。4.根据权利要求1所述的基于Kubemetes的边缘云集群资源优化的容器化调度系统，其特征在于，所述请求指派参数包括请求序号、每个请求序号所对应的服务类型、各个边缘集群上满足每个请求序号所需服务类型的pod实例的运行状态、每个边缘集群到其它边缘集群之间的传播时延；所述各个边缘集群上满足每个请求序号所需服务类型的pod实例的运行状态的表达式为：((0，N
i，0
，P
i，0
)，...，(k，N
i，k
，P
i，k
)，...，(K，N
i，K
，P
i，K
))；式中，N
i，k
表示边...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔雨菲，王晓飞，沈仕浩，张程，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：