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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115022335B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210592827.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/10 , H04L41/0826 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开一种基于多目标均衡优化的Kubernetes Pod调度方法，针对Kubernetes未考虑Pod应用部署后产生的资源消耗成本最小化问题和调度大量Pod应用后集群整体的均衡负载问题，提出了改进知识获取与分享的调度算法。首先扩展了Kubernetes资源指标，在默认算法只考虑CPU和内存的基础上，额外考虑了带宽和磁盘两种指标；其次算法会基于节点和Pod应用的标签匹配情况、以及和Pod应用所请求的端口建立校验字典，修复算法初始生成的种群和种群迭代期间更新的不符合配置的所有个体；最后，建立基于成本和集群失衡度的目标函数并将这两种目标函数归一化为算法的评估函数，以便改进默认调度算法的节点选择策略，获得最优的Pod应用部署方案，从而在均衡部署的同时，降低整体的资源消费成本。
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公开(公告)号：CN113010270A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110379007.9
申请日：2021-04-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开一种基于Kubernetes平台资源动态负载均衡调度方法及系统，在接收到Pod应用部署请求时，Kubernetes集群采集其所有节点的资源利用率，并基于节点的资源利用率，利用层次分析法、熵权法和多属性决策算法计算每个节点的相对贴合度，将当前请求部署的Pod应用部署到Kubernetes集群中相对贴合度最高的节点上。当某一个节点的任意一个资源指标的资源利用率超过设定的负载阈值时，则触发该节点的重调度。本发明在考虑多种资源指标和权重的基础下，动态调度使得集群负载均衡，有效地分散了各个节点的压力，使得集群资源充分利用。
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公开(公告)号：CN115022335A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210592827.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/10 , H04L41/0826 , H04L41/0894
Abstract: 本发明公开一种基于多目标均衡优化的Kubernetes Pod调度方法，针对Kubernetes未考虑Pod应用部署后产生的资源消耗成本最小化问题和调度大量Pod应用后集群整体的均衡负载问题，提出了改进知识获取与分享的调度算法。首先扩展了Kubernetes资源指标，在默认算法只考虑CPU和内存的基础上，额外考虑了带宽和磁盘两种指标；其次算法会基于节点和Pod应用的标签匹配情况、以及和Pod应用所请求的端口建立校验字典，修复算法初始生成的种群和种群迭代期间更新的不符合配置的所有个体；最后，建立基于成本和集群失衡度的目标函数并将这两种目标函数归一化为算法的评估函数，以便改进默认调度算法的节点选择策略，获得最优的Pod应用部署方案，从而在均衡部署的同时，降低整体的资源消费成本。
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