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volcano-scheduler是负责Pod调度的组件，它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节中需要执行的动作；plugin根据不同场景提供了action 中算法的具体实现细节。 您可以根据官方文档中对每个action和plugin的说明，定义专属于您的调度策略。 详情可参见：https://support
Volcano调度器 插件简介 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管
Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano
Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic
到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题 分布式训练中，Ps和Worker存在很频繁的数据交互，所以Ps和Worker之间的带宽直接影响了训练的效率。
使用ASM实现灰度发布和蓝绿发布 应用服务网格（Application Service Mesh，简称ASM）是基于开源Istio推出的服务网格平台，它深度、无缝对接了企业级Kubernetes集群服务云容器引擎（CCE），在易用性、可靠性、可视化等方面进行了一系列增强，可为客户提供开箱即用的上手体验。
Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1
d的亲和性和反亲和性配置是否冲突或吻合，并不会考虑接下来可能会调度的Pod造成的影响。 Volcano提供的Task-topology算法是一种根据Job内task之间亲和性和反亲和性配置计算task优先级和Node优先级的算法。通过在Job内配置task之间的亲和性和反亲和性策
Volcano新增基于Pod实例画像的超卖量算法。该算法持续采集并累积节点上Pod的CPU和内存利用率，统计Pod资源用量的概率分布特征，进而计算出节点资源用量的概率分布特征，从而在一定的置信度下给出节点资源用量的评估值。基于Pod实例画像的超卖量算法会同时考虑节点资源使用的整体水位和起伏变化，计算出相对
Standard/CCE Turbo 后端云服务器组的负载均衡算法，默认值为“ROUND_ROBIN”。 取值范围： ROUND_ROBIN：加权轮询算法。 LEAST_CONNECTIONS：加权最少连接算法。 SOURCE_IP：源IP算法。 当该字段的取值为SOURCE_IP时，后端云服
简介。 吞吐量 较小 较大 复杂度 O(n) ，其中n随集群中服务和后端Pod的数量同步增长 O(1)，多数情况下IPVS的连接处理效率和集群规模无关 负载均衡算法 随机平等的选择算法 包含多种不同的负载均衡算法，例如轮询、最短期望延迟、最少连接以及各种哈希方法等 ClusterIP连通性
云原生网络1.0：面向性能和规模要求不高的场景。 容器隧道网络模式 VPC网络模式 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 组网规模最大支持2000节点 云原生网络2.0：面向大规模和高性能的场景。 网络性能 VPC网络叠加容器网络，性能有一定损耗 VPC网络和容器网络融合，性能无损耗
弹性扩容策略 遵循节点池优先级和规格优先级的原则弹性扩容。 预判规格筛选： 通过预判算法，在所有节点池中选择能满足Pending状态的Pod正常调度的规格。 考虑因素包括节点资源是否满足Pod的request值，以及nodeSelector、nodeAffinity和taints等是否满足Pod正常调度的条件。
在创建负载均衡时，分配策略选择“加权轮询算法”（即kubernetes.io/elb.lb-algorithm参数为ROUND_ROBIN）或“加权最少连接”（即kubernetes.io/elb.lb-algorithm参数为LEAST_CONNECTIONS）可配置会话保持；选择“源IP算法”（即kubernetes
跨账户数据迁移和备份。例如，账号A即将停用，所有的数据需要迁移至账户B。 数据处理与分析。例如，账号B是外部数据处理商，需要访问账户A的原始数据进行大数据分析和机器学习等操作。 通过跨账户挂载对象存储，您可以实现数据共享，降低存储和传输成本，同时确保数据的安全性和一致性。这种方式
就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度
解决方案，提供部门维度、集群维度、命名空间维度的成本和资源画像，并通过工作负载资源推荐等优化手段协助企业IT成本管理人员实现容器集群的提效降本诉求。 成本洞察 成本洞察基于真实账单和集群资源用量统计数据，通过自研的成本画像算法进行成本拆分，提供以部门、集群、命名空间、应用等维度的
成本洞察基于真实账单和集群资源用量统计数据，通过自研的成本画像算法进行成本拆分，提供以部门、集群、命名空间、应用等维度的成本画像。成本洞察能够帮助成本管理人员分析集群成本开销、资源使用状况，识别资源浪费，为下一步的成本优化提供输入。 成本洞察从Region视角和集群资源视角展示用户的容器成本使用情况。其中：
开通成本洞察 成本洞察基于真实账单和集群资源用量统计数据，通过自研的成本画像算法进行成本拆分，提供以部门、集群、命名空间、应用等维度的成本画像。成本洞察能够帮助成本管理人员分析集群成本开销、资源使用状况，识别资源浪费，为下一步的成本优化提供输入。 本文主要介绍如何开通成本洞察功能。
使用HPA+CA实现工作负载和节点联动弹性伸缩 基于Prometheus指标的弹性伸缩实践 基于ELB监控指标的弹性伸缩实践 通过Nginx Ingress对多个应用进行弹性伸缩 应用发布相关 使用Service实现简单的灰度发布和蓝绿发布 使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布 使用ASM实现灰度发布和蓝绿发布
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