大数据平台下容器资源调度的优化算法研究

刘翔; 李海荣

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在大数据平台的资源调度环境下,Docker Swarm原生的3种算法并不能满足面向用户的要求.根据节点CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O 4个维度,采用线性回归模型,动态预测每个节点所能创建容器的最大数量,提出一种基于用户的资源调度策略--Resource Scheduling For User(RSFU),使同一用户下的容器优先部署在同一节点上.实验验证,在实时更新的集群节点信息下,RSFU能够使大数据平台保持良好的负载均衡,使同一用户的集群内节点之间网络数据的传输更加高效.

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来源
《内蒙古科技大学学报》 |2023年第1期|29-34|共6页
作者
刘翔; 李海荣;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院;

内蒙古科技大学工程训练中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
DOCKER; 调度策略; RSFU; 大数据平台; 更新节点算法;

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