优化Kubernetes资源调度:算法改进与效率提升
需积分: 47 6 浏览量
更新于2024-08-13
1
收藏 755KB PDF 举报
"Kubernetes资源调度算法的改进与实现——常旭征、焦文彬"
Kubernetes作为当前主流的容器编排引擎,其核心功能之一就是高效地调度Pods(应用程序实例)到合适的Node(工作节点)上运行。调度过程分为预选(pre-filtering)和优选(pre-ranking)两个阶段,旨在确保Pods能在资源充足且运行环境最优的节点上运行,以优化整个集群的性能和资源利用率。
传统的Kubernetes调度算法在预选阶段会遍历所有可用的节点,判断它们是否满足Pod的硬性需求,如CPU和内存的最小配置。这一过程在大规模集群中可能会导致显著的延迟。为了解决这个问题,文章提出了改进的调度算法,该算法在满足条件的节点数量达到一定阈值时,直接进入优选阶段,无需检查剩余节点,从而提高了调度效率。
优选阶段则涉及到更为细致的决策,原始算法主要考虑Pod自身的CPU和内存申请量。然而,在实际运行环境中,节点的资源利用率、网络和I/O性能也是影响Pod运行效果的重要因素。因此,改进后的算法引入了更多的资源维度,包括CPU、内存、网络和I/O指标,以全面评估节点的负载状况。这样的改进使得调度器能够更好地适应复杂多变的互联网应用环境,有助于提升集群的负载均衡效果,减少资源浪费,增加系统的稳定性和可扩展性。
实验结果证明,这种改进的资源调度算法在面对复杂应用场景时,能够更有效地分配资源,增强集群的自适应性,同时降低了调度过程中的计算开销,提高了整体的调度效率。这为Kubernetes用户提供了更好的性能保障,尤其是在处理高并发、资源密集型或者网络敏感的应用时,优化的调度策略将带来明显的性能提升。
这篇研究通过优化Kubernetes的资源调度算法,不仅解决了预选阶段的效率问题,还提升了优选阶段的决策质量,为云环境下的容器部署和管理提供了更高效的解决方案。对于运维人员和开发者来说,理解和应用这些改进将有助于优化他们的Kubernetes集群,提升服务质量和用户体验。
2022-11-28 上传
2022-02-17 上传
2023-12-31 上传
2023-04-28 上传
2024-02-03 上传
2023-05-11 上传
2023-06-10 上传
2023-06-01 上传
2023-07-08 上传
weixin_38677806
- 粉丝: 5
- 资源: 938
最新资源
- ES管理利器:ES Head工具详解
- Layui前端UI框架压缩包:轻量级的Web界面构建利器
- WPF 字体布局问题解决方法与应用案例
- 响应式网页布局教程:CSS实现全平台适配
- Windows平台Elasticsearch 8.10.2版发布
- ICEY开源小程序:定时显示极限值提醒
- MATLAB条形图绘制指南:从入门到进阶技巧全解析
- WPF实现任务管理器进程分组逻辑教程解析
- C#编程实现显卡硬件信息的获取方法
- 前端世界核心-HTML+CSS+JS团队服务网页模板开发
- 精选SQL面试题大汇总
- Nacos Server 1.2.1在Linux系统的安装包介绍
- 易语言MySQL支持库3.0#0版全新升级与使用指南
- 快乐足球响应式网页模板:前端开发全技能秘籍
- OpenEuler4.19内核发布:国产操作系统的里程碑
- Boyue Zheng的LeetCode Python解答集