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      基于5G邊緣計算的資源調(diào)度策略Kubernetes

      2021-03-10 | pdf | 1.72 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      容器云是5G邊緣計算的重要支撐技術，5G的大帶寬、低時延和大連接三大特性給邊緣計算帶來較大的資源壓力，容器云編排器 Kubernetes僅采集Node剩余CPU和內(nèi)存兩大資源指標，并運用統(tǒng)一的權重值計算Node優(yōu)先級作為調(diào)度依據(jù)，該機制無法適應邊緣計算場景下精細化的資源調(diào)度需求。面向5G邊緣計算的資源調(diào)度場景，通過擴展 Kubernetes資源調(diào)度評價指標，并增加帶寬、磁盤兩種評價指標進行節(jié)點的過濾和選擇，提出一種基于資源利用率進行指標權重自學習的調(diào)度機制WSLB。根據(jù)運行過程中的資源利用率動態(tài)計算該應用的資源權重集合，使其能夠隨著應用流量的大小進行自適應動態(tài)調(diào)整，利用動態(tài)學習得到的資源權重集合來計算候選Node的優(yōu)先級，并選擇優(yōu)先級最高的Node進行部署。實驗結(jié)果表明，與 Kubernetes原生調(diào)度策略相比，WSLB考慮了邊緣應用的帶寬、磁盤需求，避免了將應用部署到帶寬、磁盤資源已飽和的Node，在大負荷與異構(gòu)請求場景下可使集群資源的均衡度提升10%，資源綜合利用率提升2%

      基于5G邊緣計算的資源調(diào)度策略Kubernetes

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