Serverless架构作为一种新型的云计算范式,是对云计算模型的进一步简化,代表着云计算领域的又一次变革。Serverless架构与传统云计算范式有着本质的区别。在Serverless架构中,计算和存储相互解耦,彼此独立扩展和运行。同时将被执行的代码作为运行的对象,用户不需要关心代码运行所需要的底层资源,统一交由底层的平台处理。这种方式极大的提高了开发人员的生产效率并且降低了运维成本。Knative是一个基于Kubernetes平台的构建的Serverless框架,用来构建、部署和管理Serverless应用程序。Knative框架提供的应用托管服务可以很大程度上降低直接操作Kubernetes集群的复杂度和风险,提升应用的迭代和服务交付的效率。Knative框架完成Serverless架构应用程序调度主要分为两个阶段。第一阶段中Knative Pod Autoscaler(KPA)模块根据实时任务请求数计算出需要启动的Pod数量。第二阶段中Kubernetes集群根据KPA模块计算出来的Pod数量完成最终的任务调度。目前Knative框架对于Serverless应用程序的调度流程已经非常完善,但是其中仍然存在需要改进优化的地方,本文主要从以下两方面进行优化:(1)本文基于二次指数平滑法对过去的访问请求进行处理,优化KPA模块中计算Pod数量的算法,并基于优化后的算法重新构建KPA模块。通过对照实验证明,优化后的KPA模块计算出来的Pod数量与理想Pod数量之间的平均绝对误差和均方误差都有明显的减少。(2)针对Kubernetes默认调度器中存在的冗余计算问题,本文重新设计Kubernetes调度流程,将具有相同优先级和资源需求和限制的Pod构建成一个Pod组,以Pod组作为一个基本调度单元进行统一调度。每一个Pod组调度过程中,组内Pod可以充分利用组中第一个Pod调度过程中产生的计算,减少不必要的冗余计算,降低计算资源的浪费。通过实验表明,基于优化设计方案重新构建的Kubernetes调度器有效的减少了调度过程中的冗余计算,提高了Pod调度的效率。本文通过对以上两个方面来优化Knative框架调度流程中存在的问题,进一步提高框架任务调度的效率。