发明专利 已授权

基于协变量的Kubernetes资源调度优化方法、存储介质及设备(人工智能,高性能计算(HPC)/云计算,公有云平台计算/城市与工业物联网,边缘计算/大数据处理平台,微服务架构)

📄 申请号:CN202211272717.2 📄 发布日:2026/08/19

著录项目信息

申请日
2022-10-18
公开号
CN115543577B
公开日
2023-08-04
申请人
广东技术师范大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

所属领域

应用场景

云计算资源管理, 容器化部署, 数据中心, 微服务架构, 自动化运维

摘要

本申请涉及一种基于协变量的Kubernetes资源调度优化方法、存储介质及设备,方法包括:选用预选策略对节点过滤;采集过滤出的节点的指标时序数据,分析容器任务的通用卷积神经网络,得到分析数据,将分析数据输入CNN执行时间及性能消耗预测模型,得到待调度任务的预计执行时间、预计性能;将得到的指标时序数据、预计执行时间、预计性能输入给预测模型进行训练;根据预测模型得出结果对节点打分,将容器任务调度到得分最高的Node节点上完成任务调度。本申请通过将集群节点性能指标时序数据、待调度任务的预计执行时间、预计性能消耗传入预测模型进行训练,预测未来一段时间内最适合的调度目标节点,实现对节点进行动态分析,提高了Kubernetes集群的资源利用率。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
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