基于遗传算法的Docker集群调度策略

摘要：

Docker集群技术因其轻量级、部署简单、高效等特点而成为构建云计算平台的新方案.为了提升传统Docker集群调度策略的负载均衡性能和增加多任务并发调度能力,文中提出了基于遗传算法的Docker集群调度策略.该策略将多个任务合并成一个调度组,并生成相应调度结果作为种群个体;然后结合任务负载模式、节点当前负载状态及硬件性能计算集群负载均衡值并作为个体适应度;最后利用遗传算法筛选出全局近似最优解作为调度结果.实验结果表明,文中策略与目前流行的Docker Swarm的Spread策略、权值调度策略相比,负载均衡性能和多任务调度效率均有了显著的提高.

关键词：Docker、容器技术、调度策略、遗传算法、负载均衡

所属期刊栏目：46

分类号：TP311.56(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61772205,61402183;广东省科技计划项目2017A010101008,2017B010126002,2017A010101014,2017B010126002,2017B090901061;广州市科技计划项目201607010048,201604010040

在线出版日期：2018-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：127-133