【摘 要】
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近年来,长期运行的容器化工作负载（例如在线云服务、机器学习）在大规模共享生产集群中越发普遍。由于此类长期运行的容器负载请求量通常会随时间而波动,因此共置于同一服务器上的容器之间极易引发资源争用问题,进而在集群中形成资源热点,严重影响负载的运行性能。基于此,容器调度对于提高集群资源利用率和工作负载性能至关重要。然而,现有集群资源调度策略大都考虑如何优化集群负载均衡的短期收益、或者长期运行容器的初始放
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近年来,长期运行的容器化工作负载（例如在线云服务、机器学习）在大规模共享生产集群中越发普遍。由于此类长期运行的容器负载请求量通常会随时间而波动,因此共置于同一服务器上的容器之间极易引发资源争用问题,进而在集群中形成资源热点,严重影响负载的运行性能。基于此,容器调度对于提高集群资源利用率和工作负载性能至关重要。然而,现有集群资源调度策略大都考虑如何优化集群负载均衡的短期收益、或者长期运行容器的初始放置,忽视了在容器调度过程中潜在的长期优化空间以及严重的容器迁移开销。因此,现有的集群调度策略会不可避免地带来大量的无效迁移（即容器在短期内于两台服务器之间来回迁移）,严重违反容器化工作负载的服务等级目标（Service Level Objective,SLO）。为此,本文提出一种基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的容器调度策略Tetris,可通过合理地调度长期运行的容器负载来实现集群的负载均衡。具体而言,通过建立一个基于离散时间维度的集群动态模型,Tetris将容器调度的长期多目标优化问题进行形式化。为在常规时间内求解该长期优化问题,Tetris主要设计了两大关键模块:一是容器资源预测模块,即利用分类预测的时间序列分析方法来准确预测容器资源的消耗量;二是基于MPC的容器调度模块,即在指定的滑动时间窗口内通过调度长期运行容器来联合优化集群的负载均衡程度与容器的迁移开销。本文基于K8s开发实现一个Tetris原型系统。为评估Tetris的有效性,本文分别设计基于Amazon EC2的原型系统实验、以及基于真实生产集群数据集Alibaba cluster trace v2018的大规模仿真实验。实验结果表明,与当前最先进的容器调度策略相比,Tetris可在提高集群负载均衡程度达77.8%的同时,保证容器负载的SLO,并具有可接受的运行时开销。
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