[发明专利]一种容器处理方法、控制服务器及分布式集群

说明书

本申请公开了一种容器处理方法、控制服务器及分布式集群，所述分布式集群中包括多个节点，且所述分布式集群中架设有分布式文件系统，所述分布式文件系统中以存储插件的结构存放容器文件，所述方法包括：确定待运行的目标容器；在所述分布式集群的节点中，确定与所述目标容器相匹配的目标节点；将所述分布式文件系统中所述目标容器对应的目标文件投递到所述目标节点；在所述目标节点上运行所述目标容器。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种容器处理方法、控制服务器及分布式集群。

背景技术

随着网络的发展，人工智能AI(Artificial Intelligence)平台的使用越来越广泛。在人工智能平台中通过docker集群资源管理框架为用户提供有状态的容器服务。现有的容器集群资源管理框架中，将智能平台中的容器存放于用户本地终端，而用户所需要的工作环境存放在用户本地终端的容器中，用户通过启动并运行容器来获得容器中的工作环境，实现相应的功能服务器。

但是以上方案中，通常会由于用户本地终端资源紧张而没有足够的资源启动本地终端上的容器，造成容器启动失败，用户无法获取到容器中的工作环境，出现AI平台无法为用户提供智能服务的情况。

因此，亟需一种能够正常启动AI平台所提供的容器，为用户提供智能服务的技术方案。

发明内容

本申请的目的是提供一种容器处理方法、控制服务器及分布式集群，用以解决现有技术中具有工作环境的容器由于当前节点没有足够的资源无法正常运行的技术问题。

本申请提供了一种容器处理方法，应用于分布式集群中，所述分布式集群中包括多个节点，且所述分布式集群中架设有分布式文件系统，所述分布式文件系统中以存储插件的结构存放容器文件，所述方法包括：

确定待运行的目标容器；

在所述分布式集群的节点中，确定与所述目标容器相匹配的目标节点；

将所述分布式文件系统中所述目标容器对应的目标文件投递到所述目标节点；

在所述目标节点上运行所述目标容器。

上述方法，优选地，所述方法还包括：

为所述目标容器设置容器标签，所述容器标签唯一表示所述目标容器。

上述方法，优选地，所述确定待运行的目标容器，包括：

在人工智能AI平台上创建新的容器后，将所述新的容器确定为目标容器。

上述方法，优选地，在所述分布式集群的节点中，确定与所述目标容器相匹配的目标节点，包括：

在所述分布式集群中，将满足所述目标容器的运行条件的节点，确定为目标节点。

上述方法，优选地，所述确定待运行的目标容器，包括：

接收容器运行指令；

在所述分布式集群的部署过容器的节点中，确定与所述容器运行指令相对应的目标容器。

上述方法，优选地，在所述分布式集群的节点中，确定与所述目标容器相匹配的目标节点，包括：

确定所述目标容器在所述分布式集群中所对应的当前节点；

判断所述当前节点是否满足所述目标容器的运行条件；

如果所述当前节点满足所述目标容器的运行条件，确定所述当前节点为目标节点；

如果所述当前节点不满足所述目标容器的运行条件，在所述分布式集群的其他节点中确定满足所述目标容器的运行条件的节点为目标节点。