[发明专利]基于Docker容器集群的智能弹性伸缩方法

摘要

本发明是一种基于Docker容器集群的智能弹性伸缩方法，包括监控并采样数据、数据预测分析、执行伸缩算法、执行伸缩活动几个步骤。本发明针对不同的负载变化，预测式伸缩的误差通过响应式伸缩来弥补调整，响应式伸缩的滞后通过预测式伸缩平滑过渡，该方法能够更好地应对周期性负载和突发式负载，迅速横向智能伸缩Docker容器，并通过弹性伸缩公差和冷却时间，避免抖动情况的产生。

主权项

基于Docker容器集群的智能弹性伸缩方法，其特征在于，包括以下步骤：监控并采样数据，1‑1、每台主机中的子监控模块对所述主机的运行状态和参数进行监控，将定时采集到的数据发送至总监控模块；1‑2、总监控模块汇总所述数据，发送到历史负载表、近期负载表和规则伸缩报警器；数据预测分析，2‑1.对所述历史负载表中的负载数据进行采样、加权、分类等预处理；2‑2.将预处理后的历史负载数据代入预测模型，对未来的工作负载值进行预测；执行伸缩算法，3‑1.基于步骤1‑2的结果，获得当前负载；如果当前负载大于预设的负载阈值上限的1.1倍或小于负载阈值下限的0.9倍，则触发伸缩算法，执行步骤3‑2；否则继续获取当前负载，并与负载阈值进行比较；3‑2.根据近期负载表，计算当前负载变化率，如果当前负载变化率大于负载变化率阈值，说明是突发负载采用响应式伸缩，使用步骤1‑2当前数据中的的实时负载计算伸缩容器的数量；如果当前负载变化率小于负载变化率阈值，说明不是突发负载，采用预测式伸缩，使用步骤2‑2的预测负载计算伸缩容器的数量；执行伸缩活动，4‑1、总伸缩执行器根据步骤3‑2中计算的伸缩容器的数量，向子伸缩执行器发送相应的伸缩请求，然后进入冷却状态，在此期间拒绝到达的伸缩活动，直到冷却时间结束；4‑2、子伸缩执行器收到伸缩请求后，执行容器的创建、运行、销毁任务，负责容器的整个生命周期，并进行健康检查，保证运行的伸缩容器数量与步骤3‑2)的结果一致。