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AI任务性能增强调度 公平调度（DRF） 组调度（Gang） 父主题： Volcano调度
TensorFlow的作业包含Ps和Worker两种不同的角色，这两种角色的Pod要配合起来完成整个作业，如果只是运行一种角色Pod，整个作业是无法正常执行的，而默认调度器对于Pod调度是逐个进行的，对于Kubeflow作业TFJob的Ps和Worker是不感知的。在集群高负载（资
pod）赋予增强的 CPU 亲和性和独占性。 增强型CPU管理策略（enhanced-static），是在兼容静态绑核CPU管理策略的基础上，新增一种符合某些资源特征的Burstable Pod（要求CPU的requests和limits参数值都是正整数）优先使用某些CPU的能力，以减少应用
增强型CPU管理策略检查异常处理 检查项内容 检查当前集群版本和要升级的目标版本是否支持增强型CPU管理策略。 解决方案 问题场景：当前集群版本使用增强型CPU管理策略功能，要升级的目标集群版本不支持增强型CPU管理策略功能。 升级到支持增强型CPU管理策略的集群版本，支持增强型CPU管理策略的集群版本如下表所示：
为模拟实际业务场景，以服务网格的经典案例Bookinfo应用为例，介绍灰度发布和蓝绿发布的完整流程。 Bookinfo应用分析 Bookinfo是一个模仿在线书店的应用，页面上会显示一本书籍的描述，书籍的细节（如页数），以及关于书籍的一些评论。 Bookinfo应用由四个单独的服务构成，几个服
业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况，设置对应的调度策略，可以增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度
在实际业务中，经常会遇到将集群稀缺资源分配给多个用户的情况，每个用户获得资源的权利都相同，但是需求数却可能不同，如何公平的将资源分配给每个用户是一项非常有意义的事情。调度层面有一种常用的方法为最大最小化公平分配算法（max-min fairness share），尽量满足用户中的最小的需求，然后将剩余的资源公平分配给剩下的用户。形式化定义如下：
其Pod拥有共同的label。但有一个label值不同，用于区分不同的版本。Service使用selector选中了其中一个版本的Deployment的Pod，此时通过修改Service的selector中决定服务版本的label的值来改变Service后端对应的Pod，即可实现
Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的最小运行数量得到满足时，为Job下的所有Pod执行调度动作，否则，不执行。
亲和策略的节点，否则插件实例将无法运行。 容忍策略 容忍策略与节点的污点能力配合使用，允许（不强制）插件的 Deployment 实例调度到带有与之匹配的污点的节点上，也可用于控制插件的 Deployment 实例所在的节点被标记污点后插件的 Deployment 实例的驱逐策略。
PA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出ECS或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI
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
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。Volcano Scheduler具有高度的可扩展性，您可以根据需要实现自己的action和plugin。
Ingress对外暴露的IP。 预期输出： Old Nginx 步骤2：灰度发布新版本服务 设置访问新版本服务的流量切分策略。云容器引擎CCE支持设置以下三种策略，实现灰度发布和蓝绿发布，您可以根据实际情况进行选择。 基于Header的流量切分、基于Cookie的流量切分、基于服务权重的流量切分
Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题： 调度
Pod的status中新增了一个名为PodReadyToStartContainers的Condition，该Condition为true表示Pod的沙箱已就绪，可以开始创建业务容器。该特性使得集群管理员可以更清晰和全面地查看 Pod 沙箱的创建完成和容器的就绪状态，增强了指标监
Pod的status中新增了一个名为PodReadyToStartContainers的Condition，该Condition为true表示Pod的沙箱已就绪，可以开始创建业务容器。该特性使得集群管理员可以更清晰和全面地查看 Pod 沙箱的创建完成和容器的就绪状态，增强了指标监
30版本中，Pod拓扑分布中的最小域特性进阶至GA。此特性允许通过Pod的minDomains字段配置符合条件的域的最小数量。负载拓扑约束匹配到的域的数量如果大于minDomains，则该字段没有影响；如果小于minDomains，则会将全局最小值（符合条件的域中匹配 Pod 的最小数量）设为
30版本中，Pod拓扑分布中的最小域特性进阶至GA。此特性允许通过Pod的minDomains字段配置符合条件的域的最小数量。负载拓扑约束匹配到的域的数量如果大于minDomains，则该字段没有影响；如果小于minDomains，则会将全局最小值（符合条件的域中匹配 Pod 的最小数量）设为
Manager检测到时，StatefulSet的Pod将会停留在终止状态，并且不能移动到新运行的节点上。当用户确认该节点已经处于不可恢复的情况下，可以手动为Node打上out-of-service的污点，以使得该节点上的StatefulSet的Pod和VolumeAttachments被强制删除，并在健康的Node上
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