基于信息熵的容器云平台监控模型设计

为了提高容器云平台监控和数据调度分配能力，提出基于信息熵的容器云平台监控模型。采用资源冗余度分析和CPU物理核心资源检测方法，提取容器云平台监控的信息熵，采用负载均衡控制的方法，分析容器云平台的负载变化和资源调度延迟，将容器云平台的运行数据分为决策类数据、计算资源池数据以及监控服务数据类，采用类型化的特征匹配和数据聚类方法，建立器云平台监控模型的信息熵和关联信息特征匹配模型，通过多个复杂均衡的任务调度序列进行随机链路动态分配，采用容器云的任务排队模型，实现容器云平台监控模型的优化设计。仿真测试结果表明，采用该方法进行容器云平台监控的云数据调度能力较好，资源利用率达到100%,收敛值达到12 000以上，提高了资源利用率和云资源的在线调度能力。