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面向微服务架构的容器级弹性资源供给方法

更新时间：2019-12-30 12:05:59 大小：2M 上传用户：zhiyao6 查看TA发布的资源 标签：微服务架构 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

容器作为物理资源的逻辑抽象,具有资源占用少、资源供给快等特点,适合工作负载突变的互联网应用模式,特别是面向微服务架构的新型服务范型.已有工作受限于物理机和虚拟化环境,或资源难以弹性供给或资源供给时效性较差,难以应对负载突变(flash-crowds)场景.针对此问题提出了一种服务质量(quality of service,QoS)敏感的、基于前馈的容器资源弹性供给方法,该方法采用排队论刻画工作负载、资源利用率和响应时间的关联关系,构建应用性能模型.其中,响应时间采用模糊自适应卡尔曼滤波进行预测(前馈控制器),预测结果违背QoS是触发资源弹性供给的依据.基于CloudStone基准的实验结果显示,前馈控制器具有快速收敛的特点,对响应时间的预测误差小于10%.在flash-crowds场景下,相对于已有方法可有效保障应用的QoS.

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：

ＤＯＩ１０．７５４４ｉｓｓｎ１０００１２３９．２０１７．２０１５１０４３

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计算机研究与发展

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ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｍｅｎｔ

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面向微服务架构的容器级弹性资源供给方法

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中国科学院软件研究所软件工程技术中心北京

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３

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计算机科学国家重点实验室中国科学院软件研究所

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中国科学院大学北京

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（

）

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ｓｅｒｖｉｃｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｅｅｄｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒｏｌ．Ｗｅｅｍｌｏａｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎ

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ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｒｏｃｅｓｓｉｓｔｒｉｅｒｅｄ．ＥｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｂａｓｅｄｏｎＣｌｏｕｄＳｔｏｎｅｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅ

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；

ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓ

－

ꢀ

，、，

容器作为物理资源的逻辑抽象具有资源占用少资源供给快等特点适合工作负载突变的互联

摘

要

ꢀ

，，

网应用模式特别是面向微服务架构的新型服务范型已有工作受限于物理机和虚拟化环境或资源难

．

：

；

：

修回日期

２０１６０４０１

收稿日期

－－

２０１５１２０９

－

ꢀ

：

基金项目国家自然科学基金项目

（

，

６１４７２４０７６１３６３００３

）

ꢀ

（

，

）

ＴｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕｏｒｔｅｄｂｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ６１４７２４０７６１３６３００３．

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ꢀ

：

通信作者吴恒

（

）

ｗｕｈｅｎ０９ｏｔｃａｉｘ．ｉｓｃａｓ．ａｃ．ｃｎ

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ꢀ

，

（）

２０１７５４３

ꢀ

计算机研究与发展

５９８

，

以弹性供给或资源供给时效性较差难以应对负载突变

（

）

场景针对此问题提出了一种服

ｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓ

．

－

（

ｑ

，

）

敏感的基于前馈的容器资源弹性供给方法该方法采用排队论刻画工

ｕａｌｉｔｏｆｓｅｒｖｉｃｅＱｏＳ

ｙ ꢀ

、，

务质量

ꢀ

、，，

作负载资源利用率和响应时间的关联关系构建应用性能模型其中响应时间采用模糊自适应卡尔曼

．

（），

滤波进行预测前馈控制器预测结果违背

是触发资源弹性供给的依据基于基准的

．ＣｌｏｕｄＳｔｏｎｅ

ＱｏＳ

，，

实验结果显示前馈控制器具有快速收敛的特点对响应时间的预测误差小于

在

１０％．ｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓ

－

场

，

景下相对于已有方法可有效保障应用的

ＱｏＳ．

；；；；

容器虚拟化模糊自适应式卡尔曼滤波弹性资源供给微服务架构突发性负载

关键词

ꢀ

中图法分类号

ＴＰ３１９

ꢀ

［］

１

（

）

，

实现模型参数的运行时调整进行应用响应时间预

微服务架构

体现了互联网应

ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅ

ꢀꢀ

用的设计思想其核心理念是细粒度模块划分服务

：）

，

、

，

测最后以响应时间是否违约

．

作为资源弹性

ＱｏＳ

、

，

化接口封装轻量级通信交互具有点优势

模

１

供给的依据

２

．

，、

块自治性强能很好满足互联网应用诉求变化快模

：

点

本文的贡献主要有

３

；），

模块扩展性好能很好满足互

２

块独立更新的需求

）

提出一种基于容器的应用弹性供给框架利

１

，

、

联网应用用户难预测资源动态分配的需求其中

．

，

用容器轻量级特点提高了资源供给的实效性

．

；

前者涉及的是应用开发和设计范畴后者强调的是

）

提出一种基于预测的应用突变负载估算方

２

，

应用运行和维护问题也是本文关注的重点根据

．

，，

法利用模糊自适应卡尔曼滤波快速收敛的特点提

，，

报告微服务本身具有良好的扩展性正逐

Ｇａｒｔｎｅｒ

高了突变负载的预测准确性和资源供给的有效性

．

，

渐成为构造互联网应用的主流架构模式但从运行

）

，

实验结果显示本方法对响应时间预测的误

３

，

和维护的视角来看应对典型的互联网突变负载

，

在突发负载的场景下相比已有方

１０％．

差率小于

［］

２

（

）

场景保障应用服务质量

ｆｌａｓｈｃｒｏｗｄｓ

、

（

ｕａｌｉｔ

ｑ

，

法可以有效保障应用的服务质量

．

－

ｙ

，）（

依旧面临挑战服务质量是指应用

ｏｆｓｅｒｖｉｃｅＱｏＳ

ꢀ

，

软件对时间要求的满足程度响应时间是其重要的

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