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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种面向边缘计算的Kubernetes调度方法和系统，通过计算Kubernetes边缘集群的网络拓扑、延迟以及节点的计算性能和存储性能，能为不同类型的容器化应用选择最佳的部署节点，解决了Kubernetes默认调度器不适用于边缘计算环境的问题。本发明基于Kubernetes调度框架分别为延迟敏感型、计算密集型和数据密集型的应用设计了对应的评分算法，并作为插件集成到调度框架中。此外，本发明使用了一种加权评分算法来调度综合型应用，相较于传统的调度方法，在满足应用低时延、大流量和实时处理性能要求的同时，还有着更强的灵活性和扩展性。

主权项：1.一种面向边缘计算的Kubernetes调度方法，其特征在于，该方法适用于调度边缘环境中的容器化应用，包括以下步骤：1计算边缘网络的拓扑结构以及节点间的网络延迟；2收集各节点的计算性能和存储性能信息；3对不同类别的Pod进行优先级排序，确定调度顺序；4根据Pod所属应用类型来调用评分算法对所有节点进行性能评分，具体如下：当应用是延迟敏感型时，运行网络性能评分插件，网络性能评分插件利用步骤1中计算的网络延迟信息对节点进行评分，延迟越低，得分越高；当Pod为接入Pod时，计算节点与网关之间的延迟得分；当Pod为逻辑Pod时，计算节点与应用接入Pod所在节点之间的延迟得分；当Pod是存储Pod时，计算节点与应用逻辑Pod所在节点之间的延迟得分；当应用是计算密集型时，运行计算性能评分插件，计算性能评分插件利用步骤2中收集的计算性能信息对节点进行评分，计算公式为： 式中，sn表示节点n的评分，core、frequency和cache分别表示节点标签中的逻辑核数量、频率和缓存这三种计算性能指标，wcore、wfrequency和wcache分别表示对应的权重，权重为正整数；当应用是数据密集型时，运行存储性能评分插件，存储性能评分插件利用步骤2中计算的存储性能信息对节点进行评分，计算公式为： 式中，wIOPS和wThroughput分别表示IOPS和吞吐量性能指标的权重，和分别表示节点IOPS和吞吐量的性能得分，计算公式为： v是步骤2中代表存储性能指标的节点读写文件的两种速率，作为Kubernetes标签附加在各节点上，单位为MBs；其中，和计算公式是相同的，v是IOPS和吞吐量对应的不同的速率指标；当应用是综合型时，将会同时运行以上三种性能评分插件，并按照一个加权评分算法计算节点的总评分，计算公式为： 其中，sn表示节点n的总评分，表示节点n的网络性能评分，表示节点n的计算性能得分，表示节点n的存储性能得分，α、β和γ分别表示对应的权重，α、β和γ均不小于0，且α+β+γ＝1；5对节点的性能评分进行归一化处理并排序，将Pod调度到评分最高的节点上，包括以下步骤：5.1当节点完成性能评分步骤后，对所有节点评分进行归一化处理，计算公式为： 式中，表示节点n评分sn归一化后的评分，分值范围在0～100之间，smin和smax分别表示所有节点评分中的最小值和最大值；5.2在完成所有节点评分的归一化处理后，再对评分进行排序；最终，Pod将会被调度到得分最高的节点上。

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