1-1 周昕毅-云原生离线在线资源混部实践.pdf

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1、云原生离线在线资源混部实践演讲人：携程-周昕毅-资源混部的前世今生-携程第一代混部：虚拟化，胖容器-Spark,K8S or Yarn?-技术储备：Kernel/OS/K8S/弹性能力-携程第二代混部：云原生混部技术-总结和展望About T 一站式OTA平台 机票/酒店/火车票/旅游 预订服务 国内&海外业务About Cloud Team T Provide Cloud Infra Service for both Online and Offline workloads Virtualization,Cloud Networking,Cloud Storage,Kernel&Securi

2、ty资源混部资源混部-起源起源在线服务离线作业延迟敏感，直接影响用户体验延迟不敏感，可以接受重试典型:搜索，web应用典型:大数据分析，AI训练任务白天流量高，和用户行为相关凌晨执行T+1任务消耗资源量大Online固定资源池Offline固定资源池混步资源池资源混部资源混部-前世前世在线BM node离线BM node在线VM node离线VM nodeCPU利用率20%-30%忙时利用率90%-100%闲时利用率5%-10%JavaNode-JsOnlineServiceSparkYarnOfflineJobNode角色切换资源混部资源混部 第一代第一代：虚拟化虚拟化OpenStack N

3、ove/NeutronKVM nodeApp VMApp VMYarn VM凌晨1点自动拉起，6点销毁-KVM node CPU超配-凌晨额外启动Yarn NodeManager VM，资源汇报到Yarn Resource Manager-混部资源分析：KVM宿主机平均内存使用率约60%，凌晨CPU使用率显著下降，具备超配空间资源混部资源混部 第一代第一代：胖容器KubernetesK8s nodeApp PodApp PodYarn Pod凌晨1点自动扩容，6点缩容-胖容器的混部架构与VM混部一致，仅仅用Kubernetes调度替换了nova调度-容器固定ip，域名提前申请(kerberos

4、证书签发及域名反解)-相比VM混部的优势：镜像维护和更新方便，扩容、缩容耗时从分钟级降低到秒级。资源混部资源混部 第一代第一代：面临挑战-资源隔离问题-在线资源池机房 和 离线资源池机房 之间的网络带宽需求-KVM、K8S 在线资源池宿主机 平均分配率较高时，混部可用资源规模受限-定时任务不能覆盖所有场景，人肉运维云原生&Kubernatize Offline Workloads-Jim Zemlin:Kubernetes is becoming the Linux of the cloud(2017)-2019开始，Spark/Flink/Kafka/Tensorflow等大数据开源框架纷纷

5、推出Kubernetes Native integretion-Offline Job对原生Kubernetes方案带来挑战：-Gang Scheduling(ML训练任务的特殊需求)-吞吐量指数级上升(创建、删除5K+Pods/Per minute)-CPU quota/Share vs Online Workload低延迟的诉求-网络IO及磁盘IO的隔离能力是否能满足需求Spark,on Yarn or on K8S?-Spark On K8S优势-Spark依赖打包容器化-Namespace级别资源管控-更好的权限、API Group-作业提交版本控制(image tag)-Spark

6、On K8S劣势-传统大数据生态的改造成本-现有系统对接成本高-Yarn统治大数据workload调度的前十年-折衷-部分新业务场景on K8S-Yarn node manager通过K8S调度技术储备 在线应用HPA落地技术储备 Kernel&Cloud networking技术储备 Yarn Node Manager on k8s技术储备 K8S抢占式调度K8S NodeP0 APP podP1 APP podSpark podPending P0APP-pod抢占技术储