云计算环境下的资源调度研究

云计算已成为近年来的研究热点，其通过虚拟化等技术构建统一的资源池，屏蔽底层资源细节，从而达到提高设备利用率、节能减排、快速部署业务等目的。基于此，分析云计算环境下的资源调度问题。首先，介绍了云环境下资源调度的背景和研究现状，对资源调度器的演进、Kubernetes容器云平台、弹性伸缩理论进行了阐述；其次，研究了云资源弹性伸缩调度方案；最后，指出基于Kubernetes的资源调度存在的问题。     

基于云预存储技术的Docker在线迁移方法

针对基于Docker容器的分布式云计算下出现负载不均衡问题,有必要将较高负载服务器中的Docker容器进程迁移到其他相对空闲的服务器上.而传统的容器迁移算法忽视了容器本身的特征,从而导致在迁移过程中传输效率低下.基于此,利用第三方管理平台和数据预存储阈值机制,提出一种Docker容器动态迁移预存储算法PF-Docker.首先将Docker容器内部进程运行相关文件和流动数据预存至云端存储器,然后通过预存储阈值机制减少流动数据的无效传输,最后在停机传输阶段将流动数据和冗余数据传输给目的服务器.实验表明,该方法在Docker容器迁移中能有效地降低迁移时间,减少数据传输量,提高容器的容错率.     

基于序列挖掘的Dockerfile规则自动提取工具

Dockerfile定义了一组构建容器镜像的指令,这些指令指示了容器化的应用程序该如何构建.最近的研究表明Dockerfile存在相当多的质量问题.在本文中,我们提出了一种新的工具DMiner (Dockerfile Miner)来提取高质量Dockerfile中的隐含规则,这些规则将有助于提升Dockerfile的质量. DMiner主要分为3个模块,分别负责Dockerfile的采集、过滤, Dockerfile的解析处理以及Dockerfile规则的挖掘提取, DMiner将Dockerfile解析成统一的序列表示并使用序列模式挖掘算法来提取规则.本工具对现有的Dockerfile数据集进行了扩充,同时新提取出了9条在其他工作未曾出现的规则,在真实数据集上的大量实验证明了该工具的有效性和高效性.