李华东，张学亮，王晓磊，刘 惠，王鹏程，杜军朝

(1.西安电子科技大学 计算机科学与技术学院，陕西 西安 710071；2.中国电子科技集团公司 航天信息应用技术重点实验室，河北 石家庄 050081；3.中国电子科技集团公司 第五十四研究所，河北 石家庄 050081)

随着云计算技术的飞速发展，虚拟机技术将操作系统与硬件分离，实现了物理资源的按需分配，然而虚拟机不能很好地适应当今应用所需的轻量级、高敏捷、可迁移等需求[1]。Docker为代表的容器技术以其跨平台、可移植、易用性等特点被广泛接受，改变了现有分布式应用的架构、部署及管理方式[2]。由此催生了一系列的容器编排和管理工具：Flynn、Deis和Fleet等。Flynn和Deis由于主要参考了PaaS(Platform as Service)层的架构、功能和设计理念，对整个软件环境的控制力存在较大的限制，而单纯依靠Fleet编排部署系统不能很好地提供云计算服务。由Google公司开源的容器编排系统Kubernetes，因其优秀的容器部署、运维、管理能力而成为业界容器编排系统的首选[3]。

针对Kubernetes集群，已有一些工作围绕资源利用率、服务质量、资源成本、维护开销、节点性能展开[4-9]。虽然负载均衡的研究已经有大量工作[10-11]，但是针对Kubernetes集群资源负载均衡的研究工作较少，而在实际大规模Kubernetes集群中，往往会因为调度不均衡导致存在资源碎片现象，造成集群整体的成本损耗。因此，如何设计能确保集群资源负载均衡度这个指标的调度器，以降低集群资源碎片化程度和集群成本，具有实际重要意义。

对此，文献[12]和文献[13]设计了负载平衡器和多集群作业调度器，使集群间资源的平均利用率趋于平衡。……