#docker集群调度算法的模拟
##项目概述
*基于遗传算法的docker集群调度策略，用于改进docker swarm无法根据集群实际负载情况进行新容器任务分配的问题
使得docker集群内，每个物理节点各资源间负载均衡
*本project分为以下几部分
1、模拟物理节点的cpu、内存、硬盘io、网络io四种资源负载情况以及当有新容器任务在节点中生成时，这些资源
负载情况的变化。提供进行实验的docker集群模拟环境
2、实现基于遗传算法的docker集群调度策略，并在第1点的模拟环境中进行实验，获取实验结果
3、简单实现原docker swarm容器调度策略，将其模拟实验的结果与第2点中调度策略产生的结果进行对比
4、生成模拟实验对比结果的图表、日志文件等内容，便于观察分析以及改进调度策略
5、未来将在项目中引入docker-java api并生成基于web的GUI管理界面，便于本调度策略以后直接操控实际docker集
群环境中容器的生成，从而在模拟实验的基础上更进一步，获取实际应用中的实验结果，检验本调度策略在实际应用中效果
##物理节点模拟简介
###计算cpu负载变化的方法
###计算内存负载变化的方法
###计算磁盘IO负载变化的方法
###计算网络负载变化的方法
