基于混合蛙跳算法的容器云资源低能耗部署方法

为了提升整体部署效果,提出基于混合蛙跳算法的容器云资源低能耗部署方法。对容器云资源配置详细分析,从中获取容器云资源能耗影响因素;设立能耗监控与资源调度方案,达到优化能耗的目的;采用混合蛙跳算法对设立的资源调度方案实行局部搜索,从中寻取最优解,得出容器云资源低能耗的最佳部署方案。仿真结果表明,提出的算法收敛性好,请求接收率可达到96%以上,24小时内容器云平台的平均能耗损耗仅19990 kJ,500个任务的部署耗时不到5 ms,算法性能优秀。

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。

基于双层规划的容器云资源动态配置算法

本文分析容器云资源动态配置决策问题,通过定义容器云资源的调度任务,求解得到容器云资源调度时间;利用容器云资源调度任务的最短时间矩阵,获取容器云资源调度所需的条件。在双层规划条件下,求解容器云资源调度的目标函数和约束函数;考虑到用户的任务情况和云数据中心的云资源状况,在虚拟机上构建一个到物理主机的矩阵,通过构建容器云资源动态配置结果在优化时的目标函数,结合约束条件,实现容器云资源的动态配置。实验结果表明,资源动态配置算法不仅可以提高容器云资源的利用率,还可以减少配置完成时间,具有更好的动态配置性能。