【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云计算，具体为一种云容器集群的分布式管理系统及方法。
技术介绍
1、云容器集群的分布式管理系统广泛应用于微服务架构，通过自动化部署、扩展、监控和运维，优化容器化应用的管理流程，广泛应用于微服务架构、devops、弹性计算、边缘计算、高可用性和混合云场景。其核心功能包括容器编排、资源管理、网络与服务、监控日志、安全认证等，能够有效提升系统的可用性与扩展性。例如，企业可利用该系统实现快速应用交付、动态资源调配、多云部署及故障恢复，适应高并发或复杂分布式需求。但需注意系统的学习曲线较高，涉及网络、安全、调度等复杂领域，要求专业知识支持和有效故障排查能力。
2、现有云容器管理系统在动态调度和资源优化方面存在诸多不足，系统多采用静态调度策略或基于规则的资源分配方式，缺乏对负载波动的动态响应能力，难以满足突发任务和复杂场景的需求。调度策略通常基于单节点或局部优化，未能从全局角度优化资源分配，导致资源利用率不均衡甚至浪费严重。此外，预定义资源配额方式容易产生闲置资源，而系统对资源的回收和再分配能力有限，进一步加剧资源浪费。
3、综上所述，云容器集群的分布式管理系统在多租户环境中，服务质量保障能力不足的问题，高优先级任务可能因资源不足而延迟，低优先级任务则频繁中断。传统系统调度策略缺乏智能优化能力，无法根据历史运行数据进行学习和优化，也难以平衡任务延迟、能效和资源利用率等多目标需求。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种云容器集群的分布式
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种云容器集群的分布式管理系统，包括：
3、数据采集模块，用于采集云容器集群中各节点的资源剩余量和租户的资源需求，并提供实时数据更新支持；
4、状态建模模块，用于基于所述数据采集模块采集的资源数据，建立描述租户资源动态变化的状态变量模型，其中，状态变量包括租户的资源占用量、资源申请量以及资源释放速率；
5、调度优化模块，用于基于租户资源动态变化特性和多租户竞争关系，通过优化算法生成资源分配策略；
6、调度执行模块，用于依据所述调度优化模块生成的资源分配策略，动态调整云容器资源的分配，包括分配计算资源、调整节点间容器部署；
7、反馈优化模块，用于通过实时监控调度执行效果，根据资源分配的运行状态和调度结果调整优化策略。
8、优选的，所述状态建模模块建立的状态变量模型以动态方程描述租户资源变化，为租户的资源占用量随时间变化，由租户的资源申请量和释放速率共同决定，所述模型包括租户的资源占用与资源请求行为之间的关联关系。
9、优选的，所述调度优化模块的核心功能是基于状态建模模块提供的数据和效用函数生成资源分配策略，调度优化模块以最大化租户效用为目标，采用以下优化函数：
10、，
11、其中，为租户i的累计效用，表示资源分配的收益，为资源申请成本，dt表示时间的微分，t为优化周期。
12、优选的，所述资源分配策略受以下约束条件限制：
13、集群的总资源分配量不能超过其可用资源总量；
14、单租户的资源申请量不得超过其最大申请能力；
15、资源分配需满足租户服务质量要求，保证资源不足时的优先级分配。
16、优选的，所述调度优化模块通过哈密顿-雅可比-贝尔曼方程生成资源分配策略，所述方程为：
17、， 其中，为租户的值函数，表示资源使用的收益系数，表示资源申请的成本系数，是租户i当前的资源占用量，表示租户i的值函数随时间变化的速率，为值函数对状态变量的偏导数，为状态变量的动态变化，为资源申请策略的优化操作，为资源分配的收益项，为资源申请的成本项。
18、优选的，所述反馈优化模块通过强化学习的深度q网络更新资源分配策略，更新规则为：
19、，
20、其中，为当前状态和动作的值函数，表示当前时刻k系统的状态，表示当前时刻k系统采取的动作，为即时奖励，为折扣因子，为未来回报的最大估计值。
21、优选的，所述调度执行模块包括以下功能：
22、根据资源分配策略动态调整租户的计算资源和内存资源分配；
23、在节点间重新部署容器以均衡集群的计算负载；
24、在资源紧张时触发优先级管理机制，优先保证高优先级任务的资源分配；
25、提供资源回收功能，通过识别闲置资源或低优先级任务占用资源，动态释放多余资源以提升集群整体资源利用率。
26、优选的，所述数据采集模块通过实时监控获取以下信息：
27、各节点的资源剩余量；
28、各租户的资源使用情况；
29、集群整体的负载状态和性能指标。
30、优选的，所述调度执行模块的容器网络优化功能包括以下步骤：
31、根据容器实时通信需求和网络拓扑动态调整数据路径，优化网络性能；
32、通过定义基于容器命名空间和租户隔离的网络安全规则，防止未经授权的访问；
33、采用带宽分配优化和优先级调度方法，减少网络延迟和拥塞；
34、通过实时监控容器间通信的延迟、丢包率性能指标，自动触发网络优化策略。
35、优选的，本专利技术还提供一种云容器集群的分布式管理方法，包括以下步骤：
36、实时采集云容器集群中各节点的资源使用情况和租户的资源需求信息；
37、根据采集的资源数据，构建状态变量模型，其中租户资源动态变化依赖于资源申请行为和任务完成释放；
38、通过效用函数优化方法生成资源分配策略，所述策略基于收益和成本平衡，同时受资源分配约束条件限制；
39、根据生成的资源分配策略动态调整容器的计算资源分配、部署位置和负载均衡；
40、通过强化学习技术根据实时监控的调度效果更新资源分配策略，并动态适应负载变化。
41、本专利技术提供了一种云容器集群的分布式管理系统。具备以下有益效果：
42、1、本专利技术通过模块化设计的数据采集、状态建模、调度优化、调度执行以及反馈优化系统架构，达到了高效管理云容器资源的技术效果，相较于现有技术中缺乏模块间明确协同的技术方案，解决了资源利用率低、调度响应速度慢的问题；
43、 2、本专利技术通过动态调整的采集频率，通过kubernetes metrics server或prometheus api集成，达到了根据系统负载灵活调整数据采集频率的技术效果，相较于现有技术中固定采集周期的方案，解决了采集效率低、实时性不足的问题；
44、 3、本专利技术通过在状态建模模块中引入资源动态变化方程，采用任务需求、历史资源使用模式和资源释放速率的综合建模方式，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，包括；
2.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述状态建模模块建立的状态变量模型以动态方程描述租户资源变化，为租户的资源占用量随时间变化，由租户的资源申请量和释放速率共同决定，所述模型包括租户的资源占用与资源请求行为之间的关联关系。
3.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述调度优化模块的核心功能是基于状态建模模块提供的数据和效用函数生成资源分配策略，调度优化模块以最大化租户效用为目标，采用以下优化函数；
4.根据权利要求3所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述资源分配策略受以下约束条件限制：
5.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述调度优化模块通过哈密顿-雅可比-贝尔曼方程生成资源分配策略，所述方程为：
6.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述反馈优化模块通过强化学习的深度Q网络更新资源分配策略，更新规则为：
7.根据权利
8.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述数据采集模块通过实时监控获取以下信息：
9.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述调度执行模块的容器网络优化功能包括以下步骤：
10.一种云容器集群的分布式管理方法，应用于权利要求1-9任一项所述的系统，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，包括；
2.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述状态建模模块建立的状态变量模型以动态方程描述租户资源变化，为租户的资源占用量随时间变化，由租户的资源申请量和释放速率共同决定，所述模型包括租户的资源占用与资源请求行为之间的关联关系。
3.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述调度优化模块的核心功能是基于状态建模模块提供的数据和效用函数生成资源分配策略，调度优化模块以最大化租户效用为目标，采用以下优化函数；
4.根据权利要求3所述的一种云容器集群的分布式管理系统，其特征在于，所述资源分配策略受以下约束条件限制：
5.根据权利要求1所述的一种云容器集群的分布式管理系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：张志杰，刘佳，赵帅，杨帆，
申请(专利权)人：北京涵鑫盛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。