随着云计算技术的发展,以Docker为代表的容器技术为数据中心的基础架构带来了新的选择。资源调度管理对于数据中心而言有着至关重要的作用。然而,目前大多数容器云平台的资源调度系统普遍基于队列模型或二级调度框架。由于模型本身的限制,这些集群调度器在处理调度问题的全局优化上存在着一些不足。为了有效地解决这一问题,本文将集群调度问题抽象为流量网中最小费用最大流的优化问题,并将其应用在容器云平台中。在构建流量网时,我们将集群中的机器资源、工作负载等物理实体定义为网络节点,并通过对节点之间边的容量和费用进行合理赋值来将不同的调度策略实例化。特别地,部分复杂的调度策略则引入了准入控制与多轮计算。立足于容器云平台本身的特性及对资源调度问题的需求,本文主要进行了如下两个创新工作:1)在流量网中引入由租户抽象出的节点,并在此基础上提出多租户多可用域模型。该调度方法立足于容器云平台服务于多租户,横跨多个可用域的特性,通过对网络中有向弧费用的合理赋值与配置,配合准入控制与多轮计算,用以实现多租户间的差异化服务,以及作业中多实例在不同可用域内的高可用。2)对现有的协同共址模型进行功能扩展,使该模型的费用模型可以接受用户的自定义,从而具备对复杂调度策略的抽象建模能力。为了验证算法效果,本文依托Kubernetes集群进行了系列实验,涉及对不同的调度模型及集群中不同类型的工作负载的验证。实验结果证明,该算法能够良好地应用于容器云平台中。