云原生产业联盟：2020年云原生中间件白皮书（51页）.pdf

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1、随着云原生技术的普及，越来越多的应用开始进行云原生化架构升级和应用迁移，负载类型和集群规模的不断扩大，要求云原生调度系统提升资源的使用效率，并能够对不同类型应用（如 AI、大数据、HPC）、异构硬件资源（如 GPU、TPU）和多个云环境进行统一智能化调度：离、在线应用的统一调度，越来越多的批量计算任务迁移至云原生环境中执行，从HPC到大数据再到人工智能，早期每种场景中的分布式系统多为专有系统。在批量计算任务向云原生环境迁移的过程中，需要云原生调度系统能够支持各种场景的批量计算任务，并能够与微服务应用共享云原生环境和资源，这就需要云原生调度系统要能够同时支持微服务类应用(在线)和批量计算任务(离

2、线)共享资源，以达到多种应用统一调度的要求；异构硬件的统一调度，为了应对多种应用对资源适用场景的多元需求，需要云原生调度系统能够对异构硬件资源进行统一的管理与调度，使用各种应用达到最优的资源配比；多云负载的统一调度，为降低厂商绑定的风险，同时也为了最大限度的兼顾不同云厂商的优势，多云的环境下的负载高效分发逐渐成为趋势；智能化的统一调度，云原生环境的多样化使得资源和作业调度更加困难，人工智能等新技术的发展为其提供了解决方法。借助作业画像等AI 技术预判资源的使用量，并以此为依据对资源进行动态扩缩容、动态超分，以优化复杂环境下的资源和作业调度方案。针对上述这些新的要求和挑战，云原生的相关项目提供了

3、不同的解决方案：一是通过改进现有的 Kubernetes 组件实现。目前云原生环境中大量的微服务都使用 Kubernetes 进行调度管理，随时着批量计算任务向云原生环境迁移，Kubernetes 社区不同的兴趣组也对各个组件做出相应的改进,调度兴趣组开始通过调度框架，让用户通过自研插件来支持批量计算任务 Kubernetes 社区通过调度框架，希望用户通过自研插件来支持批量计算任务。二是基于 Kubernetes 的扩展机制实现。通过 CRD、Operator、multi-scheduler 等扩展机制提供批量计算解决方案，能够有效的支持批量计算任务与微服务应用统一调度，代表性的项目如 Volcano。Volcano 是 CNCF 首个面向批量计算场景下的云原生调度系统项目，作为基于容器组的调度框架，Volcano 支持批量计算的各种场景，并通过引用 Kubernetes 现有的调度策略支持微服务场景并兼容 Kubernetes 的调度策略，同时还支持 GPU 共享的异构硬件功能。