云服务器集群资源调度优化方法

摘要

为提升云服务器集群资源利用率，研究基于docker容器和APS算法的云服务器集群资源调度优化方法。采用docker swarm容器架构，通过Discovery Service单元监控集群资源节点，获取当前云服务器节点负载的CPU和内存利用率；利用线性回归模型预测节点负载，计算每个云服务器集群节点权重；选择权重相同的云服务器节点，使用APS算法中的蚁群算法进行优化，并获取云服务集群资源调度优化结果；依据该结果docker swarm容器启动Leadership单元，为用户创建融合并分配最佳云服务器集群节点，从而实现云服务器集群资源调度优化。仿真实验表明：该方法具备较为准确的云服务器集群节点负载预测能力的同时，还可有效对云服务器集群资源进行调度优化，有效提升了云服务器集群资源利用率，应用效果较为显著。

关键词

docker容器 / APS算法 / 蚁群算法 / 云服务器 / 集群资源

基金资助

北京工业职业技术学院信息工程学院课题(BGY2022-KY19Z)