CN113473488B - 一种基于容器的cu与mec共平台部署方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于容器的CU与MEC共平台部署方法。本发明可以基于kata容器架构，在CU与MEC共平台的云化、虚拟化5G扩展型小基站部署边缘应用，提供安全性保障的同时，对平台资源进行充分利用的情况下，尽可能多的满足边缘应用部署请求，实现效益最大化。提供容器部署请求和节点双分组排序机制，节约部署请求申请时间。

Description

一种基于容器的CU与MEC共平台部署方法

技术领域

本发明涉及无线通信和终端领域，具体涉及一种基于容器的CU与MEC共平台部署方法。

背景技术

5G扩展型小基站的基站形态包括基带处理单元(BBU, Baseband Unit)、交换机(HUB)及射频处理单元(RRU, Remote Radio Unit)的三级架构，如图1所示。

5G扩展型小基站可以采用云化、虚拟化技术，实现无线网络资源的池化共享，可以支持与MEC/UPF（User Plane Function，用户面功能）的共平台部署，满足5G多种室内业务的灵活需求，满足多种业务对于无线底层基础资源的弹性伸缩需求，实现池化增益。

同时，虚拟化小基站能够很好地实现软硬件解耦，使得5G多类业务场景不依赖底层硬件驱动，进行快速部署。对于以下两种基带实现方式，均可以考虑BBU（CU&DU)与MEC的共平台部署。如图2所示。

MEC与BBU共平台部署，可以降低单独部署BBU/MEC的成本，充分利用此系统的硬件资源池，使资源利用率最大化，同时可以实现无线接入网的数据信息与MEC平台间的共享，也有利于更好地利用MEC平台来优化接入网系统的资源分配及智能管理。

同时，MEC与BBU共平台部署可以利用下沉内容和应用、边缘网络业务处理能力、低时延的体验以及高精度室内定位等优势，很好地服务于网络与商业综合体在业务创新、运营创新升级方面的需求。

面向MEC平台的大规模集群边缘应用部署，传统的虚拟机会占用大量的软硬件资源，降低资源利用率，这时轻量化的虚拟化技术就显得尤为重要。

容器技术是一种可移植的轻量级打包应用的虚拟化技术，比虚拟机技术更节省计算资源，也更灵活。Docker作为开源容器引擎，基于内核轻量级虚拟化技术，可以实现应用资源隔离和配置。Docker容器架构如图3所示。

与此同时，面向5G室内覆盖的接入网能力开放，需要满足室内垂直行业应用的本地化需求，解决本地化密集通信和本地数据隐私问题。为解决数据隐私问题，Kata容器是一种优质的解决方案。

Kata容器通过使用硬件虚拟化来提供容器间隔离。就Docker引擎而言，containerd-shim-kata-v2在容器级别提供虚拟机隔离。每个容器都是作为一个轻量级虚拟机启动的，有自己独有的内核。由于每个容器现在都使用自己的虚拟机运行，因此它们不能够访问主机内核，并且能够获得虚拟机的所有安全方面的优势。

如图4 kata 容器架构图所示，由于kata容器的独立性强，硬件相互隔离，不同节点（单个计算机）上运行不同的容器，其资源利用率也有差别。每个容器的资源利用率决定整个集群的资源利用效率，故而集群资源调度十分必要。启动多重资源需求的容器时，节点资源若不能满足该容器的需求，则无法运行该容器。而节点其他维度的资源剩余，形成碎片资源，也无法被有效利用，造成浪费。

发明内容

本发明的目的在于针对虚拟化小站基于通用服务器的CU和MEC等边缘应用共平台部署时，优化资源利用率和保护数据隐私的需求，提供一种基于容器的CU与MEC共平台部署方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于容器的CU与MEC共平台部署方法，包括如下步骤：

步骤1、布置kata容器运行环境，配置docker容器引擎管理containerd-shim-kata-v2，为部署互相隔离的容器创造条件；

步骤2、在集群数据库中获取各节点的可用资源信息，包括通用资源和特殊资源，特殊资源至少包括除CPU、内存、硬盘以外的一种资源；

步骤3、根据各节点包含最多的特殊资源对节点进行分组，实时统计各组内所有节点的可用通用资源总量；

步骤4、根据节点包含的各组对应的可用特殊资源数量从低到高进行排序；

步骤5、在接收到容器部署指令时，根据指令含有的配置信息，获取该容器的资源需求信息，其中包括通用资源申请信息和特殊资源申请信息；

步骤6、根据指令中最多的特殊资源需求对容器部署请求分组并根据容器部署请求包含的资源需求总量从高到低排序；

步骤7、匹配节点分组和容器部署请求分组；

步骤8、判断分组节点中是否存在与部署请求匹配的第一匹配节点，所述第一匹配节点，其各种可用资源值均不小于该资源的请求值；

步骤9、若匹配成功，则直接部署该容器。

在本发明一实施例中，还包括如下步骤：

步骤10、若匹配不成功，则拆分根据每种资源请求值拆分部署请求，每个部署子请求包含不可拆分的资源请求或已拆分的资源拆分请求中的一种；

步骤11、将子请求返回组内重新排序；

步骤12、判断节点组中是否存在与每个部署子请求匹配的第二匹配节点，所述第二匹配节点，其各种剩余可用资源值均不小于匹配到的容器部署子请求对该资源的请求值；

步骤13、若匹配成功，则直接部署该子请求；

步骤14、若匹配不成功，则为该子请求重新分配节点组，直到完成部署为止。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：

1、基于kata容器运行环境，避免节点中容器相互访问，保护数据隐私。

2、充分利用节点资源，避免节点资源浪费。

3、合理规划集群资源，根据容器需求，部署到不同节点，在必要时进行拆分，避免集群资源浪费。

4、引入节点&请求双分组排序机制，节约部署请求时间，同时避免高资源节点被低需求部署请求占用，造成资源碎片化。

附图说明

图1为室分5G扩展型小站3级架构图；

图2为室内场景统一计算环境示意图；

图3为Docker-runc容器架构图；

图4为kata容器架构图；

图5为本发明容器部署方法流程示意图1；

图6为本发明容器部署方法流程示意图2；

图7为本发明一实施例示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。

本发明一种基于容器的CU与MEC共平台部署方法包括以下步骤：

步骤1、布置kata容器运行环境，配置docker容器引擎管理containerd-shim-kata-v2，为部署互相隔离的容器创造条件。

步骤2、在集群数据库中获取各节点的可用资源信息，其中包括通用资源和特殊资源，特殊资源至少包括除CPU、内存、硬盘以外的一种资源。

步骤3、根据各节点包含最多的特殊资源对节点进行分组，实时统计各组内所有节点的可用通用资源总量。

步骤4、根据节点包含的各组对应的可用特殊资源数量从低到高进行排序。

步骤5、在接收到容器部署指令时，根据指令含有的配置信息，获取该容器的资源需求信息，其中包括通用资源申请信息和特殊资源申请信息。

步骤6、根据指令中最多的特殊资源需求对容器部署请求分组并根据容器部署请求包含的资源需求总量从高到低排序。

步骤7、匹配节点分组和容器部署请求分组。

步骤8、判断分组节点中是否存在与部署请求匹配的第一匹配节点，所谓第一匹配节点，其各种可用资源值均不小于该资源的请求值。

步骤9、若匹配成功，则直接部署该容器。

如图5所示。

步骤10、若匹配不成功，则拆分根据每种资源请求值拆分部署请求，每个部署子请求包含不可拆分的资源请求或已拆分的资源拆分请求中的一种。

步骤11、将子请求返回组内重新排序。

步骤12、判断节点组中是否存在与每个部署子请求匹配的第二匹配节点，所谓第二匹配节点，其各种剩余可用资源值均不小于匹配到的容器部署子请求对该资源的请求值。

步骤13、若匹配成功，则直接部署该子请求。

步骤14、若匹配不成功，则为该子请求重新分配节点组，直到完成部署为止。

如图6所示。

以下为本发明的具体实现过程。

本发明实施例是在MEC和BBU（CU&DU）共平台的通用服务器集群上部署边缘应用之前，部署容器的实施例。示意图如图7所示，主要思路是：

步骤1、先配置kata容器运行环境，保障各节点中的容器不会互相访问，

步骤2、集群节点分组模块从预设数据库中获取集群中各节点当前的可用资源信息，包括通用资源和特殊资源，再根据各节点可用特殊资源中最多的一项对各计算节点进行分组，实时统计各分组中所有节点的可用通用资源信息。

步骤3、集群节点排序模块在分组内根据各节点可用特殊资源从低到高对节点进行排序。

步骤4、容器请求分组模块接收容器的部署请求和退出分组的子请求，根据所述容器部署请求中包括的配置信息获取部署容器的资源需求信息，包括通用资源需求信息和特殊资源需求信息，根据容器请求中最多的特殊资源请求对容器部署指令进行分组。

步骤5、容器请求排序模块在各容器部署指令请求分组内，根据各容器部署请求/子请求所请求的资源总量从高到低进行排序。

步骤6、分组匹配模块根据特殊资源信息匹配容器部署请求组和节点组。

步骤7、节点-请求匹配模块按照请求和节点各自的排序，部署资源请求向节点组中的各计算节点依次发送资源申请信息，按照指令请求资源从高到低，节点拥有资源从低到高的顺序进行匹配。

步骤8、容器部署模块在接收到节点组中节点返回的匹配成功的信息时，将返回所述匹配成功信息的节点确定为第一匹配节点，所述第一匹配节点的每种资源的资源剩余值均不小于该资源的资源请求值。在第一匹配节点中部署容器。

步骤9、容器部署模块若未收到匹配成功的信息，则说明无第一匹配节点。将该容器部署请求发送到容器请求拆分模块，根据每种资源的可拆分值拆分为多个部署子请求，每个部署子请求包括每种资源的资源子请求值，每种资源的资源子请求值包括该资源的资源请求值的不可拆分值、或可拆分值拆分出的多个拆分请求值中的一个。

步骤10、容器请求排序模块根据子请求的资源需求，继续在请求组中排队匹配节点。

步骤11、在接收到节点组中节点返回的匹配成功的信息时，将返回所述匹配成功信息的节点确定为第二匹配节点，

步骤12、容器部署模块在第二匹配节点中部署容器子请求。

步骤13、集群节点排序模块在每次请求/子请求部署完成后，重新计算节点可用特殊资源，若仍有分组对应的特殊资源剩余，则在分组内重新排序；若分组对应的特殊资源耗尽则将节点退出分组，退回到集群节点分组模块。

步骤14、若匹配结束仍未收到匹配成功的消息，则将子请求返回容器请求分组模块重新分组，在另一请求分组中作为子请求排队匹配。直至部署完成为止。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于容器的CU与MEC共平台部署方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、布置kata容器运行环境，配置docker容器引擎管理containerd-shim-kata-v2，为部署互相隔离的容器创造条件；

步骤2、在集群数据库中获取各节点的可用资源信息，包括通用资源和特殊资源，特殊资源至少包括除CPU、内存、硬盘以外的一种资源；

步骤3、根据各节点包含最多的特殊资源对节点进行分组，实时统计各组内所有节点的可用通用资源总量；

步骤4、根据节点包含的各组对应的可用特殊资源数量从低到高进行排序；

步骤5、在接收到容器部署指令时，根据指令含有的配置信息，获取该容器的资源需求信息，其中包括通用资源申请信息和特殊资源申请信息；

步骤6、根据指令中最多的特殊资源需求对容器部署请求分组并根据容器部署请求包含的资源需求总量从高到低排序；

步骤7、匹配节点分组和容器部署请求分组；

步骤8、判断分组节点中是否存在与部署请求匹配的第一匹配节点，所述第一匹配节点，其各种可用资源值均不小于该资源的请求值；

步骤9、若匹配成功，则直接部署该容器。

2.根据权利要求1所述的一种基于容器的CU与MEC共平台部署方法，其特征在于，还包括如下步骤：

步骤10、若匹配不成功，则根据每种资源请求值拆分部署请求，每个部署子请求包含不可拆分的资源请求或已拆分的资源请求中的一种；

步骤11、将子请求返回组内重新排序；

步骤12、判断节点组中是否存在与每个部署子请求匹配的第二匹配节点，所述第二匹配节点，其各种剩余可用资源值均不小于匹配到的容器部署子请求对该资源的请求值；

步骤13、若匹配成功，则直接部署该子请求；

步骤14、若匹配不成功，则为该子请求重新分配节点组，直到完成部署为止。