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题名基于层次分析法的数据库容器调度研究
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作者
董龙
梁克会
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机构
中国银联股份有限公司
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出处
《信息技术与信息化》
2024年第10期186-189,共4页
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文摘
数据库云平台中可以提供不同类型的数据库,这些不同类型的数据库对于资源的消耗差异非常大,在资源调度中如果采用统一的算法,那么会导致资源分配出现较大的不均衡,出现较大浪费。为此,采用层次分析的数学方法,根据不同类型数据库对宿主机资源需求重要程度赋值,运用现行代数矩阵向量的特征值和层次迭代方法,得到各个因素对方案层权重的占比,建立数据库云平台各产品资源权重评估模型。突破数据库云平台容器资源调度过程中传统单一指标计算和评价调度目标的局限,形成较全面和均衡的综合评估体系,可以有效提升数据库云平台中宿主机资源分配均衡性,实现最大程度地利用资源。
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关键词
数据库平台
层次分析法
容器调度
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于信号博弈的异构容器动态调度策略选取方法
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作者
扈红超
李明阳
杨晓晗
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机构
郑州大学中原网络安全研究院
郑州大学网络空间安全学院
信息工程大学信息技术研究所
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期103-110,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62072467)
国家重点研发计划(2021YFB1006200,2021YFB1006201)。
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文摘
针对容器弱隔离的特性易使其遭受同驻攻击和逃逸攻击等问题,提出了一种基于信号博弈的异构容器动态调度策略选取方法。首先,对容器异构程度进行量化,结合多维度指标计算得到异构度集合,精确计算攻防收益提供必要参数;其次,考虑攻击者对容器信息获取程度不断变化,设计攻击者对容器信息获取程度的动态集合,构建多阶段不完全信息信号博弈模型;最后,提出了一种异构容器动态调度策略选取算法,多阶段求解最优动态调度策略。实验结果表明:与SmartSCR方法相比,动态轮换平均开销降低了47.3%,防御者平均收益提升了14.2%,与Stackelberg方法相比,动态轮换平均开销基本持平,防御者平均收益提升了65.73%。
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关键词
容器安全
信号博弈
移动目标防御
容器调度
容器异构
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Keywords
container security
signaling game
moving target defense
container scheduling
container heterogeneity
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种基于容器编排技术的资源运维系统的设计与实现
被引量：7
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作者
张勋
张呈宇
魏进武
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机构
中国联合网络通信有限公司研究院大数据研究中心
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出处
《电信科学》
2018年第6期162-170,共9页
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文摘
容器运行、容器编排、框架编排是构建容器运维系统的核心功能。容器资源运维系统的工作原理是运用Mesos进行资源调度、运用Kubernetes进行容器编排、运用Marathon技术进行框架管理。这3种技术在容器运维中相互关联、相互衔接,使得系统内部机制正常运转。深入阐述了这3项技术是如何应用到实际系统构建中的,给出了设计的组合架构及改进技术难点,以解决中国联通现有业务应用容器化之后资源调度不平衡的问题、现有物理集群弹性扩/缩容的问题以及实际业务部署统一运营的问题,从而实现容器运维管理系统的建设。
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关键词
资源运维系统
容器调度
弹性扩/缩容
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Keywords
resource operation system
container scheduling
elastic scalability capacity
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分类号
TN923
[电子电信—通信与信息系统]
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题名面向多工作流的基于容器的边缘微服务选择机制
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作者
邵苏杰
吴磊
钟成
郭少勇
卜宪德
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机构
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
国网智能电网研究院有限公司
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期3748-3756,共9页
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基金
国家电网有限公司总部科技项目“城市电力地下管廊无线通信网络覆盖关键技术研究及应用”(5700-202113189A-0-0-00)。
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文摘
边缘计算已经成为物联网(IOT)的有效解决方案,微服务模型将物联网应用程序划分为一组松散耦合、相互依赖的细粒度微服务。由于边缘节点资源有限,并发请求争夺容器实例,如何在移动边缘计算环境下为复杂工作流应用的并发请求生成合适的微服务执行方案是一个需要解决的重要问题。为此,该文首先建立了基于容器的微服务选择架构,并构建了服务时延模型和网络资源消耗模型,以减少平均延迟和网络消耗。其次,提出一种基于优先级机制和改进蚁群的微服务选择算法(MS-PAC),利用任务截止时间优先分配紧急任务以保证延迟,并利用蚁群算法的信息素机制寻找全局最优解。实验表明,该算法能有效地降低平均时延和网络消耗。
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关键词
微服务选择
边缘计算
容器调度
工作流
网络资源消耗
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Keywords
Microservice selection
Edge computing
Container scheduling
Workflow
Network consumption
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分类号
TN915
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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