如何进行kubernetes scheduler基于map/reduce模式实现

如何进行kubernetes scheduler基于map/reduce模式实现

Kubernetes是一个开源容器编排系统，可以自动部署和扩展应用程序。它提供了一种将容器化的应用程序运行在集群中的方法。它使用master-slave架构，master节点负责管理整个集群，并且包含API server、Scheduler和Controller manager。

Scheduler是Kubernetes中一个重要组件，负责将pod分配到相应的node上。它需要根据pod的资源需求和node的资源使用情况来做出决策。

目前Kubernetes的Scheduler是基于资源需求和可用资源进行调度的。这种方式的缺点是不能很好的利用集群中的资源，并且当集群中的资源利用率不均衡时会导致调度不能很好的工作。

为了解决这个问题，我们提出了一种基于Map/Reduce模型的Kubernetes Scheduler，它可以有效的利用集群中的资源，并且能够很好的应对资源利用率不均衡的情况。

在这种模型中，Scheduler将集群中的资源分为多个区域，每个区域中的资源可以被多个pod使用。当一个pod需要调度到某个节点上时，Scheduler会将该pod的资源需求映射到多个区域中，然后根据每个区域中资源的利用率来选择一个区域。

在选择区域之后，Scheduler会将该pod分配到该区域中的某个节点上，并且会更新该区域中资源的利用率。当一个pod结束运行或者被移除时，它所使用的资源也会被释放，并更新到该区域中。

这种方式的优点是可以有效的利用集群中的资源，并且能够很好的应对资源利用率不均衡的情况。

缺点是需要在集群中预先分配资源，并且需要对集群中资源的使用情况进行监控。