基于LVS的云平台调度系统的设计与实现

发布时间：2019-12-01 02:53

【摘要】：随着云计算规模的扩大,其内部任务日益丰富的同时也造成了资源池内的服务节点数量的增长。合理的任务以及资源的调度能够加快任务的执行过程,从而实现用户体验的提高。因此,调度系统一直是业界研究的重点内容。LVS调度系统中的DR模式带来了非常好的抗并发能力,因此得到了广泛的应用。但是其内置算法中,多以连接数等静态参数为调度依据,不曾考虑到资源池内节点的实时状态。并且由于LVS采用的是第四层转发技术,因此无法获取任务特点,在云计算复杂的任务环境下,不能很好的针对大型任务进行区别调度。最后,LVS等传统调度系统中,对资源池内节点健康状态的检测也相对简单,只是判断是否正常,正常则用,不正常则抛弃。导致了资源一定程度上的浪费。本文以LVS调度系统为基础,在实验室云平台环境下,设计并实现了调度系统DFSS。首先,在DFSS中充分借鉴google最新提出的第三代调度系统omega的思想,为调度模块增加资源共享模块,实现集群内所有模块在权限允许的情况下对集群整体的情况感知,并且对系统的可扩展性也有比较好的提升。接着,利用共享资源模块设计并实现了动态反馈算法dwlc,使LVS在任务分配的时候充分考虑资源池内节点的实时状态。之后,针对云环境下复杂任务的特性,设定专门模块,对复杂任务进行分类,从而实现按类合理调度。然后,针对传统调度系统中健康检测机制的不完善进行了改进。利用自治计算的思想,基于日志实现了资源池内节点的故障自检测以及恢复功能,提高了系统的自主能力。最后,本文以共享资源模块为基础,设计并实现了控制中心模块,该模块负责对集群整体状态进行监视,当集群内大批量节点处于极度空闲状态时,控制中心会采取策略关闭一些空闲机器从而降低集群的整体能耗。并且,控制中心如果检测到资源池内所有节点长期处于极度紧张状态,也会采取相关策略响虚拟化模块申请添加资源,并且加入资源池。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.52;TP393.09

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