基于Kubernetes的调度算法综述

摘要：在云计算领域，资源管理和任务调度的优化对提升系统效率和资源利用率至关重要。Kubernetes（K8S）作为业界领先的容器编排工具，致力于应用程序容器的自动化部署、扩展和管理，其核心优势之一在于利用高效的调度算法实现容器的跨集群部署与执行，这一策略在提高应用系

摘要：在云计算领域，资源管理和任务调度的优化对提升系统效率和资源利用率至关重要。Kubernetes（K8S）作为业界领先的容器编排工具，致力于应用程序容器的自动化部署、扩展和管理，其核心优势之一在于利用高效的调度算法实现容器的跨集群部署与执行，这一策略在提高应用系统可移植性、安全性、优化资源利用和集成部署方面发挥了重要作用，使其能够更加敏捷高效地应对不断变化的业务需求。鉴于此，有关于K8S的调度算法成为了业界研究的热点，全面调研和分析了K8S相关的调度算法及其在不同应用领域中的实际表现，特别关注三个领域：通用调度算法的改进、面向人工智能的调度策略以及基于弹性伸缩的调度技术。最后通过综合分析，揭示当前研究的不足之处和未来研究中亟待解决的问题，为进一步优化K8S的调度算法提供借鉴和参考。

0 引言

Kubernetes（简称K8S）是一款开源容器编排平台，目标是简化和自动化容器化应用程序的部署、扩展及运维流程。该平台提供了一整套强大的工具，助力开发者和运维团队在分布式环境中高效管理应用程序。Kubernetes的主要功能包括容器编排、自动化部署、自动扩展、负载均衡、容错和自我修复等。它能够根据应用程序的资源需求和可用资源自动安排容器，确保资源使用高效且均衡。K8S通过水平自动扩展功能，根据实际负载自动增减容器实例，有效应对不同的流量需求。此外，该平台还支持容器的自动恢复和滚动更新，保障应用程序的高可用性和业务的连续性。作为业界先进的容器编排平台，K8S为开发者和运维人员提供了一种高效、灵活且可扩展的部署和管理容器化应用程序的方式，极大地简化了分布式应用的管理和维护工作。K8S非常适合用于构建基于微服务的Web应用程序，其中每个功能组件都能在其独立的容器中运行。容器的轻量级特性使其能够迅速创建和销毁，相较于虚拟机，容器提供了更为迅速和高效的资源利用，如图1所示。通过在分布式集群中自动化部署、扩展和管理容器，K8S实现了跨机器集群容器的智能编排，使资源利用更加高效和灵活，简化了复杂应用程序的构建和维护过程，如图2所示。

图1 应用程序部署方式对比

随着计算模式向边缘计算和雾计算转变，Kubernetes作为底层支撑平台，在众多组织的不同领域得到广泛应用。已有研究表明，Kubernetes的原生调度和负载均衡策略在分配硬件资源和优化外部访问等方面仍存在许多挑战，需要高可靠性和低功耗[1]。鉴于Kubernetes的广泛应用及其所面临的挑战，深入研究其资源调度管理算法对指导未来的研究方向具有重要意义。因此，本文旨在对Kubernetes调度算法领域的现有研究进行全面的综述，评估现有方法的优势和不足，并提出未来研究方向的建议。

现有研究聚焦于Kubernetes的横向对比，大多有关于Kubernetes新算法开发，缺少对调度方法领域整体的认识，本综述围绕Kubernetes在传统通用场景下基于预定义规则的调度、当前资源快速变化场景下的动态资源调度、智能时代场景下的调度策略预测三个场景，对现有文献的深入分析和关键理论、方法的辨析。结合前期研究的基础，本文将从改进算法的通用调度、面向人工智能的调度和基于弹性伸缩的调度三个方面开展研究，综合探讨现有方法的优势与局限性，图3展示了不同调度类型的文献分布统计情况。