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🚀 K8s Resource Scheduler Based on Graph Search Algorithm

📌 项目简介

本项目是一个 基于图搜索算法 的 Kubernetes 资源调度系统，使用 Dijkstra 算法 和 Floyd 算法 进行 集群资源发现。
项目将 集群内的资源视为图的节点，资源之间的关系视为图的边，形成一个 有向无环图（DAG） 进行最优资源分配。

支持的资源类型

• FPGA
• GPU
• DPU
• 自定义资源（如 Cola）

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🎯 项目核心逻辑

1. 资源请求 → 通过 curl 提交容器及资源需求
2. 资源图构建 → 解析 Kubernetes 资源，构建 图结构
3. 路径计算 → 使用 Dijkstra 算法计算 最优资源路径
4. 资源分配 → 分配计算出的 最优组合

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🛠 API 接口

获取最优资源分配

请求方式：POST
请求路径：/getResource/master

请求示例

curl -X POST http://localhost:8080/getResource/master \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '[{"name": "container1", "resourceQuantity": {"nvidia.com/gpu": 1, "fpga": 1, "myway5.com/cola": 4}}, 
          {"name": "container2", "resourceQuantity": {"nvidia.com/gpu": 1, "fpga": 1, "myway5.com/cola": 2}}]'

通过迪杰斯算法得到一个最优组合，主要是计算不同组合的得分计算得分最小的组合，代表了这一组资源获取的路径最小。下图为实际的运行结果示意。

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构建方式

1. 执行make docker 编译构建镜像。
2. 执行bash ./tools/upload.sh 将docker镜像上传到本地containerd仓库中
3. 执行kubectl apply -f deployment.yaml 应用文件部署服务，需要配置对应的rbac确保硬件资源的发现。