代价敏感的容器多目标资源放置优化算法

作者：曹成成; 李志聪

来源：智能计算机与应用, 2020, 10(04): 50-56.

• 容器
• 多目标
• 资源利用率
• 能耗

自Docker问世以来,微服务也得到了快速的发展,企业、组织等纷纷使用微服务架构进行容器化开发。为了管理数以万计的容器应用,各种容器编排框架应运而生,但容器调度过程中带来的能耗高、资源利用率低等问题非常显著。研究合理的容器放置,能有效的减缓此类问题。针对CPU、内存和带宽三类资源利用率低等问题,提出了容器多目标资源放置算法CMR(Container Multi-target Resource)。实验结果证明CMR算法能够将容器放置到与自身资源请求大小最吻合的虚拟机上,对比FF、LF、MF和RS算法能够同时节省CPU能耗34.0%,内存能耗33.8%,带宽能耗26.5%。

• 单位
  哈尔滨师范大学