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摘要:
Kubernetes是Google主导的容器编排引擎,其资源调度算法分为预选和优选两个过程.针对预选过程要遍历所有节点比较耗时的问题,改进的资源调度算法提出在选出满足条件的节点数量时直接进行优选而无需遍历所有节点,从而提高资源调度效率;针对优选过程只考虑了pod自身申请的CPU和内存使用情况,并且未考虑节点本身的资源利用率的问题,改进的资源调度算法综合考虑CPU、内存、网络、IO指标,通过实验验证了改进算法能适应更加复杂的互联网应用环境,进而提高集群的负载均衡效率.
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文献信息
篇名 Kubernetes资源调度算法的改进与实现
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 云计算 Kubernetes 资源调度
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 研究开发
研究方向 页码范围 256-259
页数 4页 分类号
字数 3184字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007545]
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 焦文彬 中国科学院计算机网络信息中心 10 82 5.0 9.0
2 常旭征 中国科学院计算机网络信息中心 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
Kubernetes
资源调度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
总被引数(次)
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