【摘 要】
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近年来,以Docker为代表的容器技术已日益成熟,其编排系统Kubernetes的功能日趋完善,但是Kubernetes现有的弹性扩缩容策略存在一些不足之处。本文分析了Kubernetes现有的弹性策略,并针对其存在的问题提出了优化策略。本文主要工作如下:（1）针对Kubernetes现有的扩容策略对新增Pod（Kubernetes中最小的资源调度单元）进行调度时,未考虑多个Pod部署后集群负载均
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近年来,以Docker为代表的容器技术已日益成熟,其编排系统Kubernetes的功能日趋完善,但是Kubernetes现有的弹性扩缩容策略存在一些不足之处。本文分析了Kubernetes现有的弹性策略,并针对其存在的问题提出了优化策略。本文主要工作如下:（1）针对Kubernetes现有的扩容策略对新增Pod（Kubernetes中最小的资源调度单元）进行调度时,未考虑多个Pod部署后集群负载均衡和资源消耗成本的问题,本文提出一种基于改进蚁群算法的资源调度策略,对现有的扩容策略进行优化。首先基于集群负载均衡度和资源消耗成本建立目标函数;其次改进了经典蚁群算法的信息素浓度初始值和算法终止条件等,并解决了其在资源调度中存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题;然后对现有扩容策略的节点选定过程进行优化;最后在Cloud Sim平台实现了优化后的弹性扩容策略,并通过实验与基本调度算法（Bind）的策略、基于经典蚁群算法（ACO）的策略和基于遗传算法（GA）的策略进行对比。（2）针对Kubernetes现有的缩容策略在选择待删Pod时,只考虑Pod的状态优先级,而未考虑删除Pod后节点资源平衡和节点资源消耗成本的问题,本文提出了基于节点多维资源平衡和节点资源消耗成本的缩容策略,并将这两种策略同现有的缩容策略进行整合优化,使缩容时能综合考虑Pod的状态优先级以及节点的资源平衡和资源消耗成本的因素,然后在Cloud Sim平台实现了优化后的弹性缩容策略,并通过实验与Kubernetes现有的缩容策略进行对比。研究结果表明,本文优化的弹性扩容策略相比基本调度算法（Bind）的策略、基于经典蚁群算法（ACO）的策略和基于遗传算法（GA）的策略可以降低资源消耗成本,使集群负载更加均衡;本文优化的弹性缩容策略相比现有的缩容策略,能够降低节点资源消耗成本,减少节点资源碎片的产生,使节点资源使用更加平衡。
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