随着以Docker为代表的容器技术兴起,开发者能够将应用封装成标准的容器镜像统一发布到不同的云计算平台。为了部署和编排容器化应用,一些面向容器的资源管理系统相继被推出。这些系统都提供了容器的管理和监控功能,要求用户在提交任务时指定所需的计算资源,然后由系统进行调度。但是在实际的运行过程中,应用工作负载的动态变化使得系统难以及时的调整和满足容器所需的计算资源,可能导致应用性能目标的违背。面向容器化应用的资源管理系统提出了一种综合考虑节点资源利用率和平衡程度的调度算法、一种能够分析和判定容器是否存在性能干扰的检测模型以及一种动态调整容器分配资源的管理策略。系统通过分析容器运行时的资源消耗,动态的调整容器所需的计算资源,能够保证应用的正常运行。具体策略是,系统将应用规划到一个特定的资源池中,而应用包含的容器则共享这个资源池中的资源。系统根据用户在提交任务时指定的资源限制,在调度任务时尽量平衡集群节点的资源利用率,从而避免资源分配不平衡的情况发生。在应用的运行过程中,性能干扰检测模型会监控容器的运行状态,分析计算出容器的性能指标。这些性能指标将作为动态调整容器计算资源的依据,使得受到性能干扰的容器能够回归到正常状态。实验结果表明,面向容器化应用的资源管理系统和当前主流的容器管理系统相比,可以获得良好的性能提升。具体体现在系统的调度策略能够在一定程度上提升集群中计算节点的资源利用率,性能干扰检测模型能够较高概率的检测出容器性能的异常状况。