文档摘要：在大数据平台的资源调度环境下,DockerSwarm原生的3种算法并不能满足面向用户的要求.根据节点CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O4个维度,采用线性回归模型,动态预测每个节点所能创建容器的最大数量,提出一种基于用户的资源调度策略——ResourceSchedulingForUser(RSFU),使同一用户下的容器优先部署在同一节点上.实验验证,在实时更新的集群节点信息下,RSFU能够使大数据平台保持良好的负载均衡,使同一用户的集群内节点之间网络数据的传输更加高效.
作者：刘翔 李海荣 Author：LIUXiang LIHairong
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010内蒙古科技大学工程训练中心,内蒙古包头014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2023, 42(1)
分类号：TP311
关键词：Docker 调度策略 RSFU 大数据平台 更新节点算法
机标分类号：TP301.6TN925.93F206
在线出版日期：2023年7月13日
基金项目：教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目，内蒙古自治区自然科学基金资助项目，内蒙古自治区高等学校科学研究资助项目，内蒙古自治区本科教育教学改革研究资助项目大数据平台下容器资源调度的优化算法研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2023, 42(1)刘翔 李海荣在大数据平台的资源调度环境下,DockerSwarm原生的3种算法并不能满足面向用户的要求.根据节点CPU、内存、磁盘I/O、网络I/O4个维度,采用线性回归模型,动态预测每个节点所能创建容器的最大数量,提出一种基于用户的资源调度...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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