������������学术论文Academicpapers粘接智慧设计检测随着我国用电量持续增加，我国电力系统始终处于高负荷工作状况，其主要原因为电力系统无法有效承受集群负载能力，易使电脑系统崩溃，且长期的高负荷工作也会使电脑CPU运行温度高，导致线路老化，硅脂材料开裂。且硅脂开裂易使传统导热填料以金属粉体、氧化物、碳化物、氮化物等为主的材料发生变化。伴随着随着互联网的快速普及以及网络应用规模的不断扩大，服务器产生的数据量呈现2023年3月第50卷第3期doi:10.3969／j.issn.1001-5922.2023.03.045Vol.50No.03，Mar.2023收稿日期：2022-11-16；修回日期：2023-03-06作者简介：梁兆楷（1993-），男，本科，助理工程师，研究方向：数据库、网络安全；E-mail：liangzhjia@126.com。引文格式：梁兆楷，高建明.基于负载均衡的Kubernetes改进优化算法研究[J].粘接，2023，50（3）：192-196.基于负载均衡的Kubernetes改进优化算法研究梁兆楷1，高建明2（1.广东电网有限责任公司广州供电局，广东广州510000；2.南方电网数字电网科技（广东）有限公司，广东广州510000）摘要：为了改善Kubernetes资源调度算法的负载均衡性，针对传统的Kubernetes默认调度算法只考虑了节点的CPU利用率和内存利用率，未考虑磁盘IO利用率和网络带宽利用率的问题，提出一种基于鸽群算法的Kubernetes资源调度算法。选择CPU、内存、磁盘IO和网络带宽平均资源利用率标准差作为适应度函数，通过鸽群算法的调度分配实现资源的最佳分配。研究结果表明，PIO-Kubernetes算法提高了集群负载能力，并且具有更强的并行处理能力。关键词：鸽群算法；负载均衡；Kubernetes；平均资源利用率中图分类号：TP391.9文献标志码：A文章编号：1001-5922（2023）03-0192-05StudyonKubernetesimprovedoptimizationalgorithmbasedonloadbalancingLIANGZhaokai1，GAOJianming2（1.GuangzhouPowerSupplyBureauofGuangzhouPowerGridCo.，Ltd.，Guangzhou510000，Chian；2.ChinaSouthernDigitalPowerGridTechnology（Guangdong）Co.，Ltd.，Guangzhou510000，Chian）Abstract:ThedefaultschedulingmechanismofKubernetesonlyconsiderstheresourceutilizationofCPUandmemoryofasinglenode，butdoesnotconsidertheresourceutilizationofdiskIOandnetworkbandwidth.Inordertobalancetheloadofthewholecluster，aKubernetesresourceschedulingalgorithmbasedonpigeonflockalgo⁃rithmisproposed.The...
