1、随着云原生技术的普及,越来越多的应用开始进行云原生化架构升级和应用迁移,负载类型和集群规模的不断扩大,要求云原生调度系统提升资源的使用效率,并能够对不同类型应用(如 AI、大数据、HPC)、异构硬件资源(如 GPU、TPU)和多个云环境进行统一智能化调度:离、在线应用的统一调度,越来越多的批量计算任务迁移至云原生环境中执行,从HPC到大数据再到人工智能,早期每种场景中的分布式系统多为专有系统。在批量计算任务向云原生环境迁移的过程中,需要云原生调度系统能够支持各种场景的批量计算任务,并能够与微服务应用共享云原生环境和资源,这就需要云原生调度系统要能够同时支持微服务类应用(在线)和批量计算任务(离
2、线)共享资源,以达到多种应用统一调度的要求;异构硬件的统一调度,为了应对多种应用对资源适用场景的多元需求,需要云原生调度系统能够对异构硬件资源进行统一的管理与调度,使用各种应用达到最优的资源配比;多云负载的统一调度,为降低厂商绑定的风险,同时也为了最大限度的兼顾不同云厂商的优势,多云的环境下的负载高效分发逐渐成为趋势;智能化的统一调度,云原生环境的多样化使得资源和作业调度更加困难,人工智能等新技术的发展为其提供了解决方法。借助作业画像等AI 技术预判资源的使用量,并以此为依据对资源进行动态扩缩容、动态超分,以优化复杂环境下的资源和作业调度方案。针对上述这些新的要求和挑战,云原生的相关项目提供了
3、不同的解决方案:一是通过改进现有的 Kubernetes 组件实现。目前云原生环境中大量的微服务都使用 Kubernetes 进行调度管理,随时着批量计算任务向云原生环境迁移,Kubernetes 社区不同的兴趣组也对各个组件做出相应的改进,调度兴趣组开始通过调度框架,让用户通过自研插件来支持批量计算任务 Kubernetes 社区通过调度框架,希望用户通过自研插件来支持批量计算任务。二是基于 Kubernetes 的扩展机制实现。通过 CRD、Operator、multi-scheduler 等扩展机制提供批量计算解决方案,能够有效的支持批量计算任务与微服务应用统一调度,代表性的项目如 Volcano。Volcano 是 CNCF 首个面向批量计算场景下的云原生调度系统项目,作为基于容器组的调度框架,Volcano 支持批量计算的各种场景,并通过引用 Kubernetes 现有的调度策略支持微服务场景并兼容 Kubernetes 的调度策略,同时还支持 GPU 共享的异构硬件功能。
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云原生产业联盟:云原生发展白皮书(53页).pdf
云原生产业联盟:2019年云原生技术实践白皮书(33页).pdf
云原生产业联盟:2021云原生架构安全白皮书(75页).pdf
云原生产业联盟:云原生湖仓一体白皮书(2022年)(45页).pdf
阿里研究院:云原生新生产力的飞跃-2022云原生产业白皮书(81页).pdf
爱分析:2022云原生产业发展白皮书(91页).pdf
华为云&Forrester:云原生白皮书-拥抱云原生优先战略(2020)(30页).pdf
华为云:云原生2.0架构白皮书-以云原生的思维践行云原生(2022)(172页).pdf
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