基于组合权重TOPSIS的Kubernetes调度算法
Kubernetes Scheduling Algorithm of TOPSIS Based on Combined Weight作者机构:桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004
出 版 物:《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)
年 卷 期:2022年第31卷第1期
页 面:195-203页
学科分类:08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 081202[工学-计算机软件与理论]
基 金:国家自然科学基金(61966007) 认知无线电与信息处理教育部重点实验室项目(CRKL180201,CRKL180106) 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室项目(GXKL0619204,GXKL06200116)。
主 题:Kubernetes 资源调度 组合权重 云计算 TOPSIS
摘 要:Kubernetes是比较流行的开源容器编排引擎,其默认调度算法只考虑了CPU和内存两种性能指标,且采用统一权重计算候选节点得分,无法满足各异的Pod应用需求.本文在此基础上扩展了Kubernetes性能指标,增加了带宽、磁盘、IO速率3种指标,并通过AHP (analytic hierarchy process,层次分析法)计算主观权重和EW (entropy weight,熵权法)根据Pod应用部署过程中节点的性能指标的资源利用率实时计算资源指标的客观权重.两种权重相结合应用到改进的TOPSIS (technique for order preference by similarity to an ideal solution,逼近理想解排序方法)多属性决策方法中来选择合适的候选节点.实验结果表明,随着部署Pod数量的增多,在集群负载较大的情况下,综合负载的标准差和Kubernetes默认调度算法相比提升18%.