在分布式系统中负载均衡任务的工具

时间:2017-11-05 01:00:02

标签: performance scheduled-tasks load-balancing distributed-system

我有点难以找到一个工具来帮助我解决讨厌的负载平衡问题。

假设您有大量的每小时,每日和每周重复代码单元,这些代码单元的RAM,CPU,磁盘和网络使用情况差异很大。使用情况已知并且跟踪得相当好。

现在说你有N台服务器来执行这些任务。这些服务器上的RAM,CPU,磁盘和网络使用限制也是已知的。

哪些工具可以处理这些服务器的自动委派任务,以确保资源不会紧张?

例如(简化):

  • 任务A - 消耗20%CPU,15GB RAM - >推送到具有100%CPU和32GB RAM的服务器P
  • 任务B - 消耗10%CPU,20GB RAM - >如果我分配它,服务器P将是内存紧张。推送到具有100%CPU和32GB RAM的服务器L
  • 任务C - 消耗10%CPU,2GB RAM - >推送到具有80%CPU和17GB RAM的服务器P
  • 任务A - 报告完成,服务器P现在具有90%的CPU和30GB的RAM

我觉得这是一个常见问题,我不知道为什么,但我在谷歌冒险中找到了一些时间。

我自己编写代码会很简单,但如果已经有一个经过试验和测试的工具,为什么要重新发明轮子?

我能找到的最近的工具是一个名为hang fire I / O的工具https://www.hangfire.io/overview.html 这有点接近,但忽略了调度的资源负载平衡方面看起来像;这是关键。我已经有了一个可靠的调度系统,所以这对我没有帮助。

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