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Kube Queue:Kubernetes 任务排队的利器

批处理作业(Batch Job)常应用于数据处理、仿真计算、科学计算和人工智能等领域,主要用于执行一次数据处理或模型训练任务。由于这类任务往往需要消耗大量计算资源,因此必须根据任务的优先级和提交者的可用资源情况进行合理排队,才能最大化集群资源的利用效率。 Scheduler 在任务调度领域水土不服 当前 Kubernetes 的调度器提供了完善的 Pod 通用调度功能,但是在面对大量任务排队时,依然暴露出了局限性: 缺少自动化的排队机制 默认情况下,批处理任务会直接创建作业 Pod,当集群可用资源不足时,大量 Pending Pod 会严重拖慢 Kubernetes 调度器的处理速度,影响在线业务扩容和调度。因此,迫切需要能够自动根据集群资源控制作业启停的自动化排队机制。 缺少多样化的排队策略 为提升任务排队效率,需要根据集群资源和任务规模,采取阻塞队列、优先级队列、回填调度等不同的排队策略。然而,Kubernetes 调度器的默认调度策略主要根据优先级和 Pod 创建顺序进行排队,难以应对多样化的任务排队需求。 缺少多队列能力 为隔离不同用户或租户的任务,避免资源被单一用户的大量任务...

开放!云原生的数据库审计解决方案

开放,是 DeepFlow 产品的灵魂。基于 DeepFlow 零侵扰、全栈的数据能力,我们在企业客户处已经落地了一系列安全分析、网络分析、业务分析的解决方案。本文主要介绍基于 DeepFlow 企业版构建的数据库审计云原生解决方案,以及在 6.4 版本中的 3X 性能提升。 01 云原生的数据库审计解决方案 DeepFlow 支持利用自身的云网流量分发、SQL 调用日志能力,让专业数据库审计产品以及企业自建的数据库审计工具无缝接入到云原生环境中。 云网流量分发是 DeepFlow 企业版 2016 年发布时的第一个特性。利用云网流量分发,传统的数据库审计工具可以在不做任何修改的前提下,零侵扰的接入到云原生环境中。这一方面让企业客户在云原生环境下依然可以继续使用已有的安全产品,另一方面也避免了在云主机上安装来自不同厂商、数量繁多的采集 Agent。DeepFlow 已经成为了云网流量分发的事实标准,我们在 6.4 中也对这个能力进行了增强,将数据库审计解决方案的 CPU 和带宽资源开销降低了 70%~80%。 除了云网流量分发以外,DeepFlow 可通过 eBPF/cBPF 直接采集...

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