面向容器的云计算资源自动伸缩问题研究

发布时间：2020-10-31 06:17

　　 弹性可伸缩性是云计算的一个重要特征,一方面,意味着用户可以随时按需地获取计算资源,满足了客户个性化定制的需求,总体上避免了计算资源的浪费。另一方面,也面临一些挑战,例如,部署在云上的应用往往面临着波动的负载,这些负载的变化具有很大的随机性并且几乎是不可预测的,这使得用户需要合理地规划自己应用所需的资源,以应对可能的访问请求的高峰,避免因为资源不够而导致的应用响应缓慢从而带来比较差的用户体验。以AWS为代表的云服务提供商通常提供一种自动伸缩的机制来满足用户这种需求。这种机制的特点是能够根据当前负载的情况决定使用相应多少数量的资源,使得既能满足峰值时的性能,又能避免资源的浪费。这种机制称为云计算资源的自动伸缩机制。对云资源的自动伸缩机制引起广泛的研究。成熟的工业界应用往往是通过监控云主机的资源使用率,当其达到一定阈值后自动增加运行实例的数量。但是,这种方法仍然存在一些局限性。另一方面,容器技术在近几年迅速流行,已经成为虚拟机之后主流的虚拟化技术和资源隔离方案。现有的云资源自动伸缩方案大多都是基于虚拟机场景提出的,很少有研究是针对容器场景的。容器相比虚拟机更加轻量,启动速度更快,容器的资源伸缩有更多的可能性。本研究主要是依托实验室承担的混合云关键技术课题,对基于容器场景的资源自动伸缩机制展开研究,并实现面向容器的自动伸缩框架。本文主要研究了现有的基于虚拟机的自动伸缩方案,将他们从伸缩时机伸缩方式上进行了文献综述,分别比较了这些方法的优缺点,并结合容器的特点提出本文的模型。在本文的方法里面,采用了基于时间序列分析的模型对资源使用进行预测,并在必要的时候进行资源的预分配。为了使得该模型可以用于实时的场景,本文利用卡尔曼滤波方法设计了一个迭代算法。另一方面,本文将横向扩展和纵向扩展的方式结合起来,设计了混合扩展的方法。本文基于实验室的私有云集群搭建测试平台,基于Docker和Kubernetes开源的容器技术实现了本文中提出的框架,实验结果表明本文的方法有效地降低了应用程序在变化的负载下的平均响应时间。
【学位单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP302
【部分图文】：

子文档的功能，用户只需要打开网页浏览器就能使用，这就是一种典型的 SaaS 服务。这种服务本质上是将传统的桌面应用或者移动端应用搬到云上，使得用户只要有联网的环境和网络浏览器就可以方便地使用其服务。2) 平台即服务(Platform as a Service, PaaS)：这种服务层次模型提供商交付给用户的是某种配置好的应用的运行时环境，这个环境一般是在基础设施上增加了一些必需的库或者其他运行时依赖。在这种情况下，只需要管理自己应用的运行状态，而不需要从头搭建运行环境。例如，Heroku[27]就是提供 PaaS 层次的服务商，它给用户提供了很多种 web 应用的运行环境，用户打包部署应用只需要简单几个步骤。借助于 PaaS 服务，企业或者开发者的开发或者部署变得非常便捷，更不需要关心底层的网络拓扑或者服务器的运维工作。3) 基础设施即服务(InfrastructureasaService,IaaS)：这个层次模型中，云服务提供商直接将服务器、网络、硬盘等底层的资源租用给用户，并按照用户所需的规格和使用时间、使用量进行计费。这种服务模型是直接将资源交付给用户，用户需要自己关心底层的细节，也需要承担网络和服务器的运维工作。这个层次是云计算的基础，其他的服务模型都是建立在此基础上的。

上海交通大学硕士学位论文捷开发概念的流行，软件开发的周期变得更短，迭代和集成变得更加频繁，应程序的依赖管理和程序的运行时环境打包变得非常重要， Docker 容器技术的现为这种轻量级跨平台应用分发和打包的需要提供了实现途径，使得程序的开的部署都变得便捷，对于敏捷开发、持续集成非常友好。.2.2 容器和虚拟机比较虚拟机依赖于 hypervisor，其通常被安装在“裸金属”系统硬件之上，这导致ypervisor 在某些方面被认为是一种操作系统。一旦 hypervisor 安装完成， 就可从系统可用计算资源当中分配虚拟机实例了，每台虚拟机都能够获得唯一的操系统和负载（应用程序）。对于容器环境来说，需要首先安装主机操作系统，之将容器层（比如 LXC）安装在主机操作系统（通常是 Linux）之上。在安装完容层之后，就可以从系统可用计算资源当中分配容器实例了，并且应用可以被部在容器当中。图 2-2 展示了容器和虚拟机的主要区别。

上海交通大学硕士学位论文 pod，并且保证实际运行 pod 数量总是与该复制数量相等。如果当前某个 pod 运时意外崩溃了，将自动创建新的 pod 来替换。Kubernetes 还利用服务(service)表示一个服务的访问点，将有依赖关系之间的d 进行解耦，解决了 pod 之间的服务发现问题。因为 pod 的运行状态可动态变(比如切换机器了、缩容过程中被终止了等)，所以访问端不能以硬编码 IP 的方去访问该pod提供的服务。服务的引入旨在保证pod的动态变化对访问端透明，问端只需要知道服务的地址，由服务来提供代理。
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本文编号：2863561