[发明专利]一种基于超融合设计的云原生存储调度方式

说明书

一种基于超融合设计的云原生存储调度方式，其特征在于，包括调度算法的筛选和优先化的使用，其中调度算法的筛选对于整个Kubernetes集群有效，其中一个小规模集群包括一个五节点群集，其节点名为N1、N2、N3、N4和N5，其中云原生存储安装在N1、N2和N3上，调度程序使用两个卷V1和V2启动Pod1，两个卷V1和V2的复制因子均为2，其中V1位于节点N1和N2上，而V2位于节点N2和N3上，对于提交的Kubernetes调度请求，由于云原生存储尚未安装在节点N4和N5上或处于脱机状态，因此云原生存储调度方式将筛选出节点N4和N5。

技术领域

本发明涉及利用了Kubernetes的可扩展性，允许DevOps团队在Kubernetes上更有效地运行有状态的应用程序，例如数据库，队列和键值存储。

背景技术

在Kubernetes设计之初，主要是被用来运行无状态应用。然而用户想通过Kubernetes来编排有状态应用，以及有状态应用的容器化，正在成为将来的一种发展趋势。目前，在国内一个大型应用往往具有许多功能模块，很难简单地将其整体性地设计为有状态或无状态的，而往往将其整个架构分成两个部分，即无状态部分和有状态部分。业务逻辑部分往往作为无状态的部分，而将状态保存在有状态的中间件中，如缓存、数据库、对象存储、大数据平台、消息队列等。这样无状态的部分可以很容易的横向扩展，而状态保存到后端。而后端的中间件是有状态的，这些中间件设计之初，就考虑了扩容的时候状态的迁移、复制、同步等机制，不用业务层关心。

发明内容

为了解决上述存在的不足之处及缺点，本发明专利提出了一种基于超融合设计的云原生存储调度方式。

本发明为解决技术问题所采用的技术方案如下：

1、一种基于超融合设计的云原生存储调度方式，其特征在于，包括调度算法的筛选和优先化的使用，其中调度算法的筛选对于整个Kubernetes集群有效，其中一个小规模集群包括一个五节点群集，其节点名为N1、N2、N3、N4和N5，其中云原生存储安装在N1、N2和N3上，调度程序使用两个卷V1和V2启动Pod1，两个卷V1和V2的复制因子均为2，其中V1位于节点N1和N2上，而V2位于节点N2和N3上，对于提交的Kubernetes调度请求，由于云原生存储尚未安装在节点N4和N5上或处于脱机状态，因此云原生存储调度方式将筛选出节点N4和N5；优先化的使用包括，当云原生存储调度方式收到优先化请求时，它将检查该容器正在使用哪些PVC，然后在存储驱动程序中查询容器数据的位置，然后使用此信息对各个节点进行堆栈排名，根据该节点从该Pod访问持久性存储时将提供最佳性能的节点进行排名，在这种情况下，云原生存储调度方式将分配以下分数：N1为100，N2为200，N3为100，N2获得最高分，是因为它具有两个卷的副本，并且可以为Pod1提供最佳性能，所以将使用此优先级列表来答复调度程序，要求其先选择N2，然后再选择N1或N3。

本发明所达到的有益效果是：实现Kubernetes上更有效地运行有状态的应用程序，例如数据库，队列和键值存储；允许有状态应用程序利用调度程序扩展器，以便在大规模生产中通过Kubernetes享受存储感知调度的好处。使用调度程序扩展器，为Kubernetes上的有状态应用程序提供了超融合，故障域感知，存储运行状况监视和快照生命周期功能。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的调度算法的筛选示意图；

图2是本发明的优先化的使用示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1