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上车了!一文尽览Scheduling Framework 应用实践

Kubernetes 是目前最受欢迎的⾃动化容器管理平台,它提供了灵活的声明式容器编排、自动部署、资源调度等功能。Kube-Scheduler 作为 Kubernetes 的核心组件之一,主要负责整个集群资源的调度功能,根据特定的调度算法和策略,将 Pod 调度到最优的工作节点上面去,从而更加合理、充分地利用集群资源。 但是随着 Kubernetes 部署的任务类型越来越多,原生 Kube-Scheduler 已经不能应对多样的调度需求:比如机器学习、深度学习训练任务对于协同调度功能的需求;高性能计算作业,基因计算工作流对于一些动态资源 GPU、网络、存储卷的动态资源绑定需求等。因此自定义 Kubernetes 调度器的需求愈发迫切,本文讨论了扩展 Kubernetes 调度程序的各种方法,然后使用目前最佳的扩展方式 Scheduling Framework,演示如何扩展 Scheduler。 01自定义调度器的方式 02Scheduling Framework 解析 如下图所示,调度框架提供了丰富的扩展点,在这幅图中,Filter 相当于之前 Predicate 预选模块, Scor...

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