[发明专利]一种基于差异化任务画像的云原生调度方法及服务器系统

说明书

一种基于差异化任务画像的云原生调度方法及服务器系统。本申请属于云计算技术领域，特别涉及一种基于Kubernetes任务画像的云原生调度方法及服务器系统，所述方法包括以下步骤：S1、对延迟敏感型任务和非延迟敏感型任务进行画像构建，S2、根据延迟敏感性任务和非延迟敏感性任务的服务质量信息QoS指标进行任务调度。本申请基于Kubernetes任务画像的云原生调度方法不仅能够保证运行的任务的稳定性，还能够提高整体的资源利用率，节约资源。

技术领域

本申请涉及云计算技术领域，尤指一种基于差异化任务画像的云原生调度方法及服务器系统。

背景技术

云原生作为一种新的超大规模分布式应用的架构范式，获得了产业界和学术界的青睐。云原生的关键技术就是虚拟化技术，通过将各类资源进行虚拟化，云原生的服务提供商能够很便捷的将各类资源进行定制交付给用户使用，而同时用户也不需要再考虑底层的资源以及环境配置。用户能够将原先超大规模的分布式应用通过容器技术或者虚拟机技术等虚拟化手段拆解成众多不同的独立业务模块。这些模块充分解耦，模块与模块之间构建起一种客户端-服务器的模式共同协作处理业务。而对于这些数量众多，种类丰富的业务模块，目前也存在许多的云原生管理系统如Kubernetes，OpenStack等，其中以Kubernetes最为主流。Kubernetes将容器封装为Pod，通过简单的一些命令对运行在其上的Pod进行部署，维护，升级，显著降低了服务提供商以及用户管理大规模容器集群的难度。同时相比于传统的各个机器各自为政，用户自由分割独占机器资源，Kubernetes将众多独立的物理机资源进行虚拟化，通过对容器进行合适的调度以及管理，在保证业务稳定性的同时提高整体的资源利用率。

目前Kubernetes的调度策略是首先依据Pod的亲和性以及其他特定的需求选择可用的机器，之后再根据这些可用的机器的资源使用率信息，从中选取资源空闲量最多的机器将Pod调度下去。当Pod选择好了调度的机器后，Kubernetes的单机端组件Kubelet将会接手Pod的启动以及运行管理。当Pod的资源使用超过其请求量之后Kubelet将会重启Pod，以保证其不会干扰其他的Pod的正常运行。

然而目前Kubernetes仅提供了一个兼容性较强的平台，但是对于容器的调度依然存在一系列的问题，如为了保证部分业务的稳定性，默认的调度方案过于简单且保守，最终导致集群整体的资源使用率无法提升，大量资源空闲。

发明内容

鉴于此，本申请提供一种基于差异化任务画像的云原生调度方法，解决在保证部分稳定性要求较高的业务的正常执行情况下，尽可能的提高集群资源使用率。

为解决上述技术问题，本申请一方面提供一种基于Kubernetes任务画像的云原生调度方法，包括以下步骤：

S1、对延迟敏感型任务和非延迟敏感型任务进行画像构建，

S2、根据延迟敏感性任务和非延迟敏感性任务的服务质量信息QoS指标进行任务调度。

进一步的，所述对延迟敏感性任务和非延迟敏感性任务进行画像构建的步骤包括：

S11、收集延迟敏感型任务的资源使用率信息RU、物理机资源使用率RU、硬件事件信息HE以及服务质量信息QoS，构造服务质量信息QoS与资源使用率信息RU、物理机资源使用率RU、硬件事件信息HE的随机森林模型RM；

S12、收集非延迟敏感性任务的资源使用率信息RU，硬件指标信息HE，以及服务质量信息QoS，构造服务质量信息QoS与资源使用率信息RU、硬件指标信息HE的线性模型LM。

进一步的，所述对延迟敏感性任务和非延迟敏感性任务进行画像构建的步骤还包括：

S13、区分延迟敏感性任务和非延迟敏感性任务的服务质量信息QoS，将非延迟敏感型任务的服务质量信息QoS定义为完成时间，将延迟敏感性任务的服务质量信息QoS定义为压力阻塞信息PSI。