Page 25 - 网络电信2019年6月刊上

效调节集群资源平衡度。 源饱和，这部分Node无法充分满足应用的带宽、存储需求。
（2）资源综合利用率 （3）调度合理率
资源综合利用率变化曲线如图5所示。图中截取了Pod数量 如图6所示，WSLB的调度合理率始终为1，当Pod数量大于
大于6000的部分，Pod数量小于6000时，集群负荷较小，Pod调 1500时，WSLB调度合理率较K8s平均提升9.3%。原因在于WSLB充
度请求均可满足，两种算法资源综合利用率没有差异。当Pod数 分考虑了Pod的带宽、磁盘需求，避免了Node带宽、磁盘资源
量大于6000时，集群负荷较大，WSLB的资源综合利用率总体优 饱和情况的出现，当Pod数量大于3000时，K8s原生调度策略开
于K8s原生调度算法，较K8s，平均提升1.6%。原因有两点，其 始出现调度不合理情况，这是因为K8s原生算法不考虑Pod的带
一随着Pod数量增加，K8s算法失衡度上升，集群中部分Node出 宽、磁盘需求，将部分Pod调度到带宽或磁盘资源饱和的Node，
现资源倾斜，导致部分Pod调度请求无法得到满足；其二K8s原 该Node上所有Pod的性能将受到影响。
生算法没有考虑带宽和存储资源，致使部分Node带宽、存储资 图7反映了Pod数量为7500时，K8s原生调度算法和WSLB算
法的Node带宽利用率，K8s原生调度算法由于在调度时没有考虑
图 6 调度合理率
带宽的使用情况，使得各Node的带宽利用率分布极为不均衡，
标准差达到了0.4968，且有5个Node的带宽利用率已远超1，这
表明这些Node的带宽资源已经饱和，饱和率达到16%。在5G MEC
的业务场景之下，意味着这些Node网络已严重拥堵，5G MEC带
来的低延时优势已经不再具备。而在WSLB调度机制下，大部
分 Node带宽利用率较为均匀地分布于0.4~0.8之间，标准差为
0.1374，相比于Kubernetes原生调度算法，下降了72%，保障了
整个集群健康的带宽使用率。

结束语
容器云是5G边缘计算的重要支撑技术，网络边缘的资源非
常稀缺，而边缘应用于传统应用的差异性给容器云的调度机制
带来了新的需求。Kubernetes仅考虑CPU、内存，且对需求各异
的应用采用相同权重的资源调度策略，无法适用于边缘云的调
图 7 集群带宽利用率
度需求。针对Kubernetes资源调度策略的不足，本文做出两大
改进：
第一、增加了带宽、磁盘利用率两项指标，从而满足边
缘计算场景下带宽、磁盘需求较大应用调度需求；第二、提出
一种根据Pod运行过程中资源占用情况，自动化计算Pod专用
权重、镜像专用权重的方法，对不同资源倾向的应用采用不
同的权重，满足大规模异构化的容器资源申请需求。本文在
ContainerCloudSim仿真平台部署实验，经验证，基于权重自学
习的调度策略与Kubernetes原生调度策略相比，具有更高的资源
利用率。将Pod调度到合适的Node上只是资源调度的第一步，下
一步的研究中将考虑在Node上如何分配各Pod之间的资源，从而
实现公平、高效的资源调度，进一步提升系统的资源利用率。

T-Mobile 称其 5G 服务已覆盖全美 50 个州

6月2日，T-Mobile美国公司与阿拉斯加州一家名为GCI的运营商签署了5G漫游协议。至此，T-Mobile成为第一家在全美50各州
提供5G服务的运营商。
签订该协议后，T-Mobile将为用户在阿拉斯加最大城市安克雷奇提供5G网络服务，同时GCI的用户也可以通过T-Mobile的网络
在全美其他地区进行漫游。
“该协议将巩固其在下一代技术中的地位，并帮助其为客户提供有意义的5G体验”
—— T-Mobile首席技术官内维尔·雷（Neville Ray）
此前，GCI曾与爱立信合作，今年4月在安克雷奇部署了首批5G基站，而未来还将根据安克雷奇的5G网络升级经验，在其他城
市进行部署。

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