CN119440733A 基于容器的策略编排响应方法、系统及计算机存储介质 （中国人民解放军国防科技大学）

获取集群内节点上相同优先级下每个容器的每2通过容器引擎构建容器镜像；获取集群内节点上相同优先级下每将所述资源使用序列划分为多个子序列；分析所述资源使用序列个容器的每种负载参数的资源使用序列内各子序列的根据每个容器的不同种负载参数之间所有所述动态特征值的距根据相同优先级下每个容器与其余容器之间所有所述相对动态差基于容器镜像和所述资源配置调整的资源分配策略，通过容器编每个容器的每种负载参数的资源使用序列内各子序列的动态特征值为所述资源使用序列内各子序列与其余所有子序列的所述局部特征向量将相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间所述动态特征序列将相同优先级下每个容器的每种负载参数的资源使用序列内所有子序列内元素数量计算相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间所述相对特征系优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间的3将相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余所有负载参数之间所述比值的均值，作为相同优先级下每个容器的每种负载参数的相计算相同优先级下每个容器与其余各容器之间所有种负载参数的所述相对动态差异将相同优先级下每个容器与其余所有容器的所述相似程度的均值，作在相同优先级的资源配置出现冲突时，对相同优先级的所序时实现如权利要求1_8任意一项所述基于容器的策略编排响应述程序被处理器执行时实现如权利要求1_8中任意一项所述基于容器的策略编排响应方4应策略不够全面和准确。传统的响应方法通常是指在没有采用容器化和云原生架构环境下每个容器的每种负载参数的资源使用序列内各子序列的动[0010]根据相同优先级下每个容器与其余容器之间所有所述相5的动态特征值为所述资源使用序列内各子序列与其余所有子序列的所述局部特征向量的[0018]将相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间所述动态特征[0020]将相同优先级下每个容器的每种负载参数的资源使用序列内所有子序列内元素[0021]计算相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间所述相对特相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间的第[0024]将相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余所有负载参数之间所述比值的[0026]计算相同优先级下每个容器与其余各容器之间所有种负载参数的所述相对动态器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述基于容器的策略编排响6[0036]图2为本申请实施例提供的相同优先级下每个容器的每种负载参数的资源使用序[0037]图3为本申请实施例提供的相同优先级下每个容器的每种负载参数的相对动态差[0040]请参阅图1，其示出了本申请一个实施例提供的基于容器的策略编排响应方法的每种负载参数的资源使用数据，组成每种负载参数的资源使用序列，所述负载参数包括：7[0044]首先，在应用系统中安装Docker引擎运行环境，根据应用组件的需求，创建器定义的资源请求和资源限制，通过应用组件划分后分配的资源配额以及定义的优先级，每个pod可以包含1个或多个容器，通过采集节点的所有pod内的所有容器的容器资源使用[0050]节点上的Agent通过Docker_Daemon定期对相同优先级下容器资源使用情况进行8优先级下每个容器的每种负载参数的资源使用序列内各子序列的[0061]计算所述资源使用序列内各子序列与其余所有子序列的所述局部特征向量的点相同优先级下第m个容器的第r种负载参数的资源使用序列内第k个子序列的动态特征值，为相同优先级下第m个容器的第r种负载参数的资源使用序列内第k个子序列的局部特征向量，以,为相同优先级下第m个容器的第r种负载参数的资源使用序列内第g个子序列序列内各子序列的动态特征值的获取方法的步骤9[0068]将相同优先级下每个容器的每种负载参数的资源使用序列内所有子序列内元素[0069]将相同优先级下每个容器的每种负载参数的资源使用序列内所有子序列的所述[0070]将相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间所述动态特征[0072]计算相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间所述相对特[0074]计算相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余各负载参数之间所述第一相[0075]将相同优先级下每个容器的每种负载参数与其余所有负载参数之间所述比值的种负载参数的相对动态差异，wm,r为相同优先级下第m个容器的第r种负载参数的动态特征下第m个容器的第r种负载参数的相对特征系数，am,x为相同优先级下第m个容器的第x种负[0080]步骤4，根据相同优先级下每个容器与其余容器之间所有所述相对动态差异的相[0082]计算相同优先级下每个容器与其余各容器之间所有种负载参数的所述相对动态[0087]根据定义好的容器镜像和资源分配策略，在Kubernetes中创建相应的资源对配置容器的网络连接。Kubernetes使用网络插件实现容器之间以及容器与外部网络的通后端。通过在Pod的定义中指定存储卷挂载点，确保容器能够访问和使用持久化存储的数据。使用Kubernetes的命令行工具将创建好的资源对象应用到Kubernetes集群中。如，如果某个容器的CPU使用率持续超过设定的阈值，Kubernetes可以自动触发水平扩展Kubernetes可以自动重启该容器或切序时实现上述任意一项所述基于容器的策略编排响[0092]基于与上述方法相同的发明