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戴佳顺 《计算机工程与科学》2019,41(1):136-143
随着互联网、云计算的快速发展,容器等新技术不断涌现。面对传统汽车经销商DMS系统存在的服务能力、管理能力和运营能力上的不足,提出一种新的经销商架构建设方案。通过系统解耦,以RESTful服务化进行架构实施,并通过容器化进行系统实现,构建新一代基于容器的经销商解决方案,使架构更加灵活,并降低了后续系统运营成本。 相似文献
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人工智能技术的快速发展和在云原生上部署应用高效等优点让越来越多的开发者和互联网企业将人工智能应用部署在Kubernetes集群上,但Kubernetes并不是主要针对深度学习而设计,对深度学习这个特定领域需要做定制优化.本文针对具有一定规模的Kubernetes集群上部署深度学习负载的场景,设计和实现了一系列优化方案,主要从深度学习所要求的数据处理、graphics processing unit (GPU)计算、分布式训练等几个方面进行优化,本文提出的优化方案覆盖了数据处理、计算等方面,这些技术极大简化人工智能负载在规模化云原生平台上的部署难度和提高运行效率,同时从实践上来看也验证了以上技术对人工智能应用有着显著的提升作用. 相似文献
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基于遗传算法的Kubernetes资源调度算法 总被引：1，自引：0，他引：1
Kubernetes在优选阶段仅根据节点CPU和内存的利用率来决定节点的分值,这只能保证单节点的资源利用率,无法保证集群资源的负载均衡.针对该问题,提出一种基于遗传算法的Kubernetes资源调度算法,该算法加入了网络带宽和磁盘IO两项评价指标,同时为评价指标赋予不同权重值,并且引入校验字典校验并修复遗传算法生成的新... 相似文献
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为了方便云平台的管理,摆脱使用Kubetcl命令行方式操作Kubernetes集群的繁琐,前台采用React框架构建UI界面,后台使用Fabric8框架调用Kubernetes云平台的功能接口,前后端数据的交互借助Axios框架来完成.最终成功完成了基于Docker的Kubernetes可视化管理平台的开发.通过该平台... 相似文献
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在异构资源环境中高效利用计算资源是提升任务效率和集群利用率的关键。Kuberentes作为容器编排领域的首选方案,在异构资源调度场景下调度器缺少GPU细粒度信息无法满足用户自定义需求,并且CPU/GPU节点混合部署下调度器无法感知异构资源从而导致资源竞争。综合考虑异构资源在节点上的分布及其硬件状态,提出一种基于Kubernetes的CPU/GPU异构资源细粒度调度策略。利用设备插件机制收集每个节点上GPU的详细信息,并将GPU资源指标提交给调度算法。在原有CPU和内存过滤算法的基础上,增加自定义GPU信息的过滤,从而筛选出符合用户细粒度需求的节点。针对CPU/GPU节点混合部署的情况,改进调度器的打分算法,动态感知应用类型,对CPU和GPU应用分别采用负载均衡算法和最小最合适算法,保证异构资源调度策略对不同类型应用的正确调度,并且在CPU资源不足的情况下充分利用GPU节点的碎片资源。通过对GPU细粒度调度和CPU/GPU节点混合部署情况下的调度效果进行实验验证,结果表明该策略能够有效进行GPU调度并且避免资源竞争。 相似文献
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以Kubernetes为代表的云原生编排系统在多云环境中被云租户广泛使用,随之而来的网络观测性问题愈发突出,跨云跨地区的网络流量成本尤为突出。在Kubernetes中引入扩展的伯克利数据包过滤器（extended Berkeleypacketfilter,eBPF）技术采集操作系统内核态的网络数据特征解决网络观测问题,随后将网络数据特征建模为二次分配问题（quadratic assignment problem,QAP）,使用启发式搜索与随机搜索组合的方法在实时计算的场景下求得最佳近优解。此模型在网络资源成本优化中优于Kubernetes原生调度器中仅基于计算资源的调度策略,在可控范围内增加了调度链路的复杂度,有效降低了多云多地区部署环境中的网络资源成本。 相似文献
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随着互联网的快速发展以及互联网业务、用户数量的不断增多,越来越多的传统单体应用为了方便拓展新业务、增加可复用度,已经选择将业务拆分为多个微服务,这样可便于后期的管理和拓展.但若以传统的方式在云平台去部署多个微服务是非常繁琐且消耗人力物力.为了实现敏捷开发和快速部署,减少开发与运维之间团队的时间损耗,在分布式容器编排引擎平台Kubernetes的实验环境中,研究在其中部署CI/CD流水线服务,从而使代码到服务实现自动化构建. 相似文献