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题名NUMA感知的云平台负载调度系统
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作者
娄杰
段宏键
曹华伟
叶笑春
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机构
处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所)
中国科学院大学计算机科学与技术学院
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出处
《高技术通讯》
北大核心
2025年第1期20-36,共17页
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基金
国家重点研发计划(2022YFB4501404)
北京市自然科学基金(4232036)资助项目。
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文摘
随着互联网的高速发展,云计算逐渐走向了云原生时代。在云原生领域中,对容器进行调度与编排的标准系统是Kubernetes。Kubernetes有着开源、可扩展、部署难度低等诸多优点,然而,随着容器化应用的多样化和底层资源的多元化,Kubernetes在以非统一存储访问(non-uniform memory access,NUMA)资源为代表的细粒度资源调度方面仍然存在不足,集群中计算资源利用率低、使用不均衡、系统关键资源争用等情况常常发生。本文以Kubernetes系统为基础,探究以NUMA为代表的细粒度资源的优化调度机制,具体研究点如下:(1)建立缓存管理器,对集群中基于容器的典型应用进行性能的建模与特征分析;(2)设计NUMA管理器,实现细粒度资源划分;(3)优化面向细粒度资源调度的算法,细粒度分配NUMA资源。通过NUMA感知的调度优化,本文所提方案提高了系统的关键资源利用率,提升了应用的运行速度,减少了集群中资源的争用以及资源使用上不均衡的现象。
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关键词
云计算
容器云平台
负载调度
非统一存储访问
资源划分
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Keywords
cloud computing
container cloud platform
workload scheduling
non-uniform memory access(NUMA)
resource partitioning
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分类号
TP393.09
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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