一种基于Docker的容器云平台设计与部署方法

提出一种基于Docker的容器云平台设计与部署方法。分析容器云平台的用户需求,详细描述容器云平台的层次架构与组成模块。在容器云平台部署过程中,改进集群监控方案,结合Grafana和Prometheus构建一个可靠的性能监控方案。在镜像库上,为保证安全与稳定,选择Harbor作为私有镜像仓库。使用网络文件系统(Network File System,NFS)存储服务为容器提供共享存储服务。通过测试验证了该方法的可行性与高效性。

有线混合网络数据传输拥塞优化控制方法

为解决传统有线混合网络数据传输丢包率高、链路延迟长、利用率低的问题,提出一种有线混合网络数据传输拥塞优化控制方法。以单向延迟和可用带宽的检测结果为基础,采用马尔可夫模型预测有线混合网络传输的拥塞状态,将资源消耗和链路利用率作为优化控制的目标,在有线混合网络数据传输拥塞优化控制目标选择的路径符合要求下,根据其状态建立目标函数,完成优化控制。实验结果表明,该方法数据传输的丢包率小于4%,链路延时控制在0.05 s内,且其有线混合网络数据传输丢包率低,链路延迟短、利用率高。

基于贪心算法的容器云资源低能耗部署方法

将容器云平台资源整体能耗最低作为目标,设计基于贪心算法的容器云资源低能耗部署方法;在物理主机与虚拟机对应、虚拟机与容器对应等约束条件下,结合静态和动态两个部分构建容器云资源能耗模型;通过资源虚拟化与去除冗余两个步骤,得到容器云资源的整合结果;检测物理机负载状态,确定虚拟机迁移源物理机和目标物理机,利用贪心算法均衡调度容器云资源负载,最终通过容器云资源编排重组,实现容器云资源低能耗部署;采用Network Simulator网络仿真器、Docker swarm kit为核心,利用40个物理主机、1000个容器、5类粒度不同的虚拟机构建容器云仿真平台,在贪心算法优化设计部署方法下,容器云资源的利用率和负载均衡度得到明显提升,能量损耗明显下降。

基于萤火虫群优化算法的容器云资源低能耗部署方法

为了降低容器云中大量物理主机的消耗能量,提出基于萤火虫群优化算法的容器云资源低能耗部署方法。通过建立能量消耗模型得出能耗代价函数,将能耗问题转换成多目标优化问题,利用帕累托占优求解多目标优化问题得出最优解集,保证部署过程中最低能耗。基于容器云资源部署的要求,利用萤火虫群优化算法不断更新容器云资源虚拟机,将主机视为萤火虫种群,根据荧光素在全局中寻优,得出相应虚拟机,生成最优部署方案。实验结果表明,萤火虫群方法优化的容器云部署性能较好,部署运行时间短、开销小。