| 基于Kubernetes的調(diào)度算法綜述 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1068 K | |
| 標(biāo)簽： 容器編排 Kubernetes 資源調(diào)度 | |
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| 文檔介紹：在云計(jì)算領(lǐng)域，資源管理和任務(wù)調(diào)度的優(yōu)化對(duì)提升系統(tǒng)效率和資源利用率至關(guān)重要。Kubernetes（K8S）作為業(yè)界領(lǐng)先的容器編排工具，致力于應(yīng)用程序容器的自動(dòng)化部署、擴(kuò)展和管理，其核心優(yōu)勢(shì)之一在于利用高效的調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)容器的跨集群部署與執(zhí)行，這一策略在提高應(yīng)用系統(tǒng)可移植性、安全性、優(yōu)化資源利用和集成部署方面發(fā)揮了重要作用，使其能夠更加敏捷高效地應(yīng)對(duì)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。鑒于此，有關(guān)于K8S的調(diào)度算法成為了業(yè)界研究的熱點(diǎn)，全面調(diào)研和分析了K8S相關(guān)的調(diào)度算法及其在不同應(yīng)用領(lǐng)域中的實(shí)際表現(xiàn)，特別關(guān)注三個(gè)領(lǐng)域：通用調(diào)度算法的改進(jìn)、面向人工智能的調(diào)度策略以及基于彈性伸縮的調(diào)度技術(shù)。最后通過綜合分析，揭示當(dāng)前研究的不足之處和未來研究中亟待解決的問題，為進(jìn)一步優(yōu)化K8S的調(diào)度算法提供借鑒和參考。 | |
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