资源利用率优化调度-华为云

云容器引擎 CCE-装箱调度（Binpack）:Binpack功能介绍

Binpack功能介绍 Binpack调度算法的目标是尽量把已有的节点填满（即尽量不往空白节点分配）。具体实现上，Binpack调度算法为满足调度条件的节点打分，节点的资源利用率越高得分越高。Binpack算法能够尽可能填满节点，将应用负载靠拢在部分节点，这非常有利于集群节点的自动扩缩容功能。 Binpack为调度器的多个调度插件之一，与其他插件共同为节点打分，用户可以自定义该插件整体权重和各资源维度打分权重，用以提高或降低Binpack在整体调度中的影响力。调度器在计算Binpack策略得分时，会考虑Pod请求的各种资源，如：CPU、Memory和GPU等扩展资源，并根据各种资源所配置的权重做平均。

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云容器引擎 CCE-装箱调度（Binpack）:Binpack算法原理

Binpack算法原理 Binpack在对一个节点打分时，会根据Binpack插件自身权重和各资源设置的权重值综合打分。首先，对Pod请求资源中的每类资源依次打分，以CPU为例，CPU资源在待调度节点的得分信息如下： CPU.weight * (request + used) / allocatable 即CPU权重值越高，得分越高，节点资源使用量越满，得分越高。Memory、GPU等资源原理类似。其中： CPU.weight为用户设置的CPU权重 request为当前pod请求的CPU资源量 used为当前节点已经分配使用的CPU量 allocatable为当前节点CPU可用总量通过Binpack策略的节点总得分如下： binpack.weight * (CPU.score + Memory.score + GPU.score) / (CPU.weight+ Memory.weight+ GPU.weight) * 100 即binpack插件的权重值越大，得分越高，某类资源的权重越大，该资源在打分时的占比越大。其中： binpack.weight为用户设置的装箱调度策略权重 CPU.score为CPU资源得分，CPU.weight为CPU权重 Memory.score为Memory资源得分，Memory.weight为Memory权重 GPU.score为GPU资源得分，GPU.weight为GPU权重图1 Binpack策略示例

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云容器引擎 CCE-节点池亲和性调度:配置Volcano节点池软亲和调度策略

配置Volcano节点池软亲和调度策略在节点池上配置用于亲和调度的标签。登录CCE控制台。单击集群名称进入集群，在左侧选择“节点管理”，在右侧选择“节点池”页签。单击节点池名称后的“更新”，在弹出的“更新节点池”页面中配置参数，在“K8s标签”中配置对应的标签。示例如下：单击左侧导航栏的“插件中心”，在右侧找到Volcano调度器，单击“安装”或“编辑”，并在“参数配置”中设置Volcano调度器配置参数。 { "ca_cert": "", "default_scheduler_conf": { "actions": "allocate, backfill, preempt", "tiers": [ { "plugins": [ { "name": "priority" }, { "name": "gang" }, { "name": "conformance" } ] }, { "plugins": [ { "name": "drf" }, { "name": "predicates" }, { "name": "nodeorder" } ] }, { "plugins": [ { "name": "cce-gpu-topology-predicate" }, { "name": "cce-gpu-topology-priority" }, { "name": "cce-gpu" }, { // 开启节点池亲和性调度 "name": "nodepoolaffinity", // 节点池亲和性调度权重及标签设置 "arguments": { "nodepoolaffinity.weight": 10000, "nodepoolaffinity.label": "nodepool1=nodepool1" } } ] }, { "plugins": [ { "name": "nodelocalvolume" }, { "name": "nodeemptydirvolume" }, { "name": "node CS Ischeduling" }, { "name": "networkresource" } ] } ] }, "server_cert": "", "server_key": "" } 完成以上配置后，单击“确定”。

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云容器引擎 CCE-节点池亲和性调度:调度优先级介绍

调度优先级介绍节点池软亲和调度，是通过节点池上的标签（Label）进行软亲和，具体是通过给每一个节点进行打分的机制来排序筛选最优节点。原则：尽可能把Pod调度到带有相关标签的节点上。打分公式如下： score = weight * MaxNodeScore * haveLabel 参数说明： weight：节点池软亲和plugin的权重。 MaxNodeScore：节点最大得分，值为100。 haveLabel：节点上是否存在插件中配置的label，如果有，值为1，如果节点上没有，值为0。

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