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容器云是5G邊緣計(jì)算的重要支撐技術(shù)，5G的大帶寬、低時(shí)延和大連接三大特性給邊緣計(jì)算帶來較大的資源壓力，容器云編排器 Kubernetes僅采集Node剩余CPU和內(nèi)存兩大資源指標(biāo)，并運(yùn)用統(tǒng)一的權(quán)重值計(jì)算Node優(yōu)先級作為調(diào)度依據(jù)，該機(jī)制無法適應(yīng)邊緣計(jì)算場景下精細(xì)化的資源調(diào)度需求。面向5G邊緣計(jì)算的資源調(diào)度場景，通過擴(kuò)展 Kubernetes資源調(diào)度評價(jià)指標(biāo)，并增加帶寬、磁盤兩種評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的過濾和選擇，提出一種基于資源利用率進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重自學(xué)習(xí)的調(diào)度機(jī)制WSLB。根據(jù)運(yùn)行過程中的資源利用率動(dòng)態(tài)計(jì)算該應(yīng)用的資源權(quán)重集合，使其能夠隨著應(yīng)用流量的大小進(jìn)行自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)整，利用動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)得到的資源權(quán)重集合來計(jì)算候選Node的優(yōu)先級，并選擇優(yōu)先級最高的Node進(jìn)行部署。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 Kubernetes原生調(diào)度策略相比，WSLB考慮了邊緣應(yīng)用的帶寬、磁盤需求，避免了將應(yīng)用部署到帶寬、磁盤資源已飽和的Node，在大負(fù)荷與異構(gòu)請求場景下可使集群資源的均衡度提升10%，資源綜合利用率提升2%
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