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容器化RDS｜调度策略

Kubernetes 也是这么做的, 它会通过 Request 和 Limit 两个阈值来进行管理容器的资源使用....分配时采用 Requst 值进行调度, 这里有个假设 : 同一节点上运行的容器不会同时达到 Limit 阈值 有效的实现了计算资源利用率的 high utilization, 非常适合数据库开发或测试场景...当某节点运行的所有容器同时接近 Limit, 并有将节点资源用完的趋势或者事实(在运行的过程中, 调度器会定期收集所有节点的资源使用情况, “搜集”用词不太准确, 但便于理解), 创建 Pod的请求也不会再调度到该节点...以内存为例, 当 Pod 的请求超出 Node 可以提供的内存, 会以异常的方式告知调度器, 内存资源不足 同时, 基于优先级, 部分容器将会被驱逐到其他节点(例如通过重启 Pod 的方式)....与此同时, 容器的运行状态和RDS集群还在动态变化 因 Failover 迁移到其他节点 RDS 集群 Scale Out 首先, 我们将一系列的具体的业务需求抽象成 : 亲和性(Affinity

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容器化RDS｜调度策略

导 语 前文数据库容器化｜未来已来我们介绍了基于Kubernetes实现的下一代私有 RDS。其中，调度策略是具体实现时至关重要的一环，它关系到RDS 集群的服务质量和部署密度。...分配时采用Requst值进行调度，这里有个假设： 同一节点上运行的容器不会同时达到 Limit 阈值 有效的实现了计算资源利用率的high utilization，非常适合数据库开发或测试场景。...如果假设不成立， 当某节点运行的所有容器同时接近Limit，并有将节点资源用完的趋势或者事实(在运行的过程中，调度器会定期收集所有节点的资源使用情况，“搜集”用词不太准确，但便于理解)，创建 Pod的请求也不会再调度到该节点...以内存为例, 当Pod的请求超出Node可以提供的内存, 会以异常的方式告知调度器, 内存资源不足 同时，基于优先级，部分容器将会被驱逐到其他节点(例如通过重启 Pod 的方式)，所以并不适合生产环境...带有明显的业务(RDS)特点，原生Kuberentes的调度策略并不能识别这些角色和关系。 与此同时，容器的运行状态和RDS集群还在动态变化： ? 因 Failover迁移到其他节点 ?

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容器化RDS｜调度策略

Kubernetes也是这么做的，它会通过 Request 和 Limit 两个阈值来进行管理容器的资源使用。 ?...分配时采用Requst值进行调度，这里有个假设： 同一节点上运行的容器不会同时达到 Limit 阈值 有效的实现了计算资源利用率的high utilization，非常适合数据库开发或测试场景。...如果假设不成立， 当某节点运行的所有容器同时接近Limit，并有将节点资源用完的趋势或者事实(在运行的过程中，调度器会定期收集所有节点的资源使用情况，“搜集”用词不太准确，但便于理解)，创建 Pod的请求也不会再调度到该节点...以内存为例, 当Pod的请求超出Node可以提供的内存, 会以异常的方式告知调度器, 内存资源不足 同时，基于优先级，部分容器将会被驱逐到其他节点(例如通过重启 Pod 的方式)，所以并不适合生产环境...带有明显的业务(RDS)特点，原生Kuberentes的调度策略并不能识别这些角色和关系。 与此同时，容器的运行状态和RDS集群还在动态变化： ? 因 Failover迁移到其他节点 ?

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深入了解 Linux 容器调度

这使我们可以直接访问放置在容器上的任何潜在约束。例如，我们可以直接从容器中访问 CPU 调度和使用情况。...这将允许调度程序向 /docker 组提供与每个容器的份额成比例的几乎所有 CPU 时间。...使用配额调度容器时，为进程提供适当的执行时间窗口非常重要。如果一个 cgroup 一直受到限制，它可能没有被分配足够的资源。...但是，cgroups 允许我们合理地划分资源并使用完全公平调度器轻松调度基于容器的进程。虽然这篇文章主要关注 cgroups v1 的使用，但重要的是要知道这将在未来发生变化。...但是，调度功能仍在制定中，很可能在很长一段时间内都不会引入到 RHEL 内核中。目前，我们必须依靠第一个版本来限制和调度我们的容器。

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Hulu大规模容器调度系统Capos

在视频领域我们有大量的视频转码任务；在广告领域当我们需要验证一个投放算法的效果时，我们需要为每种新的算法运行一个模拟的广告系统来产出投放效果对比验证；在AI领域我们需要对视频提取帧，利用一些训练框架产出模型用于线上服务...Capos是一个容器运行平台，包含镜像构建，任务提交管理，任务调度运行，日志收集查看，Metrics收集，监控报警，垃圾清理各个组件。整个平台包含的各个模块，如下图所示： ?...在追求高性能调度时候，写会比读更容器达到瓶颈，BoltDB这种b+ tree的实现是对读友好的，所以调度系统中对于kv的选型应该着重考虑想LevelDB这种lsm tree的实现。...基于以上的api，我们可以把广告模拟系统，AI框架tensorflow，xgboost等分布式系统运行在Capos之上。...4、Capos对比下Netflix开源的Titus和Kubernetes Netflix在今年开源了容器调度框架Titus，Titus是一个Mesos framework，titus-master是基于

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从容器调度到降本增效

从容器调度作为入口，尝试看清问题的本质。 容器调度 前一篇中介绍了大规模容器平台的资源预算、精算、核算，本篇围绕容器调度开展。...容器调度旨在有效地协调和管理系统中的有限资源，在保障服务 SLO 的前提下，满足任务和服务的需求。对于从事过容器调度相关工作的朋友来说，对超卖一定不陌生。...容器平台一般都会对运行在其中的服务做一定程度的超卖，来达成平台本身的盈利目标。...就如同上面讲的容器调度一样，也有一个大的前提是保障服务的稳定性，而服务的稳定性正是业务连续性的一环。...见识过去年互联网行业各厂的裁员、年终打折，裁员可能还可以解释，毕竟裁掉的一般也都是基于业务优先级考虑之后的那部分，年终打骨折这种行为，就跟容器调度里面的无差别超卖一个道理了。

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美团点评容器平台HULK的调度系统

Docker容器技术也是一类虚拟化技术，不同于虚拟机的硬件虚拟化，容器是基于操作系统内核的隔离机制实现。...HULK容器平台简介 美团点评基础架构团队在2015年中旬启动了公司级的容器集群管理及弹性伸缩平台——HULK项目，目标是提供Docker容器平台，推动公司的服务容器化，实现自动的弹性扩容、缩容，提升资源利用率...HULK容器平台系统层次图 在HULK所有模块中，调度系统负责对资源池进行统一的调度分配与管理。主要职责包括： 接受上层弹性伸缩及集群管理模块的资源申请、回收请求，执行资源分配。...本文将主要对HULK容器平台的调度系统进行介绍，包括当前调度系统的设计、考量指标、相关算法等。...我们从美团点评的服务特殊性出发，打造适用于大规模容器化场景的调度体系，后续还会在大数据离线任务场景下做更优化的深层智能调度。

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面向容器技术资源调度关键技术对比

两级调度：第一级选择机器（也就是业务编排），第二级分配容器资源。或者第一级选资源，第二级业务编排组织。这个过程，局部最优可以加速资源调度性能，全局最优可以获取最佳的资源位。...秒级的调度时间是典型的。 Kubernetes Google开源的Golang语言实现的、支持Docker容器的新一代资源调度器。...通过Http 协议实现的序列API，执行容器到资源分配管理的几乎全部操作。支持以标签形式动态调整应用的属性，从而影响Jobs调度策略。...不论时间片的大小、时机的选择，都需要一个强大的容器技术来实现资源的快速隔离、敏感的资源监控系统，进行资源消耗的追踪、预测、调配。更上一层任务管理系统，能够感知任务的存活和进度，并进行任务层面的调度。...图3阿里在线资源调度架构图 Zeus向下，依托阿里自有IAAS服务，例如核心的容器技术，运维监控的底层通道系统。对上，衔接运维发布系统、监控视图、环境巡检、打标系统等等。

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Kubernetes的调度器是如何决定将容器调度到哪个节点上的

它会查看节点的资源配额和已使用的资源，并使用这些信息来判断节点是否有足够的资源来运行容器。亲和性规则：调度器可以根据特定的亲和性规则将容器调度到特定的节点上。...反亲和性规则：类似于亲和性规则，调度器可以使用反亲和性规则，将容器调度到不满足特定条件的节点上。通过设置反亲和性规则，可以避免将容器调度到某些节点上。位置约束：调度器可以使用位置约束来限制容器的调度。...例如，可以将容器调度到指定区域、区域中的特定可用区、特定机架等。负载均衡：调度器可以考虑已运行的容器的负载情况，并尝试将新的容器调度到负载较低的节点上。这样可以实现负载均衡并防止某些节点过载。...优先级：调度器可以使用优先级来决定容器的调度顺序。较高优先级的容器可能会优先调度到节点上。限制条件和约束：调度器会考虑一些限制条件和约束，如硬件要求、网络连接性、需求的存储介质等。...如果节点无法满足这些限制条件或约束，则不会将容器调度到该节点上。综合考虑上述因素，Kubernetes调度器会选择适合的节点，并将容器调度到该节点上。

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AI异常计算点的监控调度

四、调度 运行中的AI运算，持续的吃cpu时间片，虽然Linux采用了CFS公平调度策略，但存储引擎与AI计算混部竞争，相比于单跑存储引擎，增加了调度和现场恢复等时延消耗。...现网运营中还发现，AI计算火力全开时（如下图），存储引擎偶尔会出现获取cpu时间片不够的情况。综上，弹性平台监控存储引擎的cpi标准差，当偏差超过限定的范围，即为异常计算点，平台执行调整或调度操作。...动态调整 监控到cpi异常，平台优先调低AI计算的quota值，调整采用“乘性减 加性增”策略，将quota值降一半，限制AI容器的cpu时间片分配，若一段时间内，cpi监控未检测到异常，平台加性恢复AI...容器quota值。...跨机调度 平台统计的cpi异常调整次数超过N次，或者quota值小于period值，即可用的cpu能力小于一核，平台执行调度替换操作，并冻结被调度母机一段时间，此时间段内不会创建计算容器。

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AI 异常计算点的监控调度

作者：胡俊彬 一、背景 互联网产业拥抱AI成为了当下的热潮：无人驾驶、医疗AI和智能推荐从实验室走出，融入到工程实业中；腾讯自主研发的王者荣耀等游戏AI给人们带去了快乐，“绝艺”更是获得了UEC杯冠军；...四、调度 运行中的AI运算，持续的吃cpu时间片，虽然Linux采用了CFS公平调度策略，但存储引擎与AI计算混部竞争，相比于单跑存储引擎，增加了调度和现场恢复等时延消耗。...动态调整 监控到cpi异常，平台优先调低AI计算的quota值，调整采用“乘性减 加性增”策略，将quota值降一半，限制AI容器的cpu时间片分配，若一段时间内，cpi监控未检测到异常，平台加性恢复AI...容器quota值。...跨机调度 平台统计的cpi异常调整次数超过N次，或者quota值小于period值，即可用的cpu能力小于一核，平台执行调度替换操作，并冻结被调度母机一段时间，此时间段内不会创建计算容器。

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为什么用Yarn来做Docker容器调度引擎

Yarn VS Mesos 我先说说在做容器调度引擎的时候，为什么选择Yarn而不是Mesos. *** 可部署性 *** 先说明下，这里探讨的是Yarn或者Mesos集群的部署,不涉其上的应用。...让应用包含容器，而不是要把应用丢到tomcat这些容器，太复杂，不符合直觉。...就是如果AM挂掉了，在Yarn重新启动AM的过程中，所有由AM管理的容器都会被保持而不会被杀掉。除非Yarn多次尝试都没办法把AM再启动起来(默认两次)。 这说明从底层调度上来看，已经做的很好了。...但是现在这点优势Mesos其实已经荡然无存，因为Docker容器在资源隔离上已经做的足够好。Yarn和Docker一整合，就互补了。...总结 Mesos 和 Yarn 都是非常优秀的调度框架，各有其优缺点，弹性调度，统一的资源管理是未来平台的一个趋势，类似的这种资源管理调度框架必定会大行其道。

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聊聊容器调度框架，看又拍云如何基于mesos实现

摘要 为了更好地完成云处理服务的负载均衡, 零停机升级, 自定义策略调度等功能, 又拍云用 Go 实现了自己的容器调度框架, 管理长期服务和定时任务。...上图中右侧是部署在Mesos上的一系列框架，当这些框架收到资源之后，它就会根据自己的需求来调度自身的任务。 Upone Upone是为云处理服务定制的容器调度框架，支持长期服务和定期服务。...中间的绿色部分是调度器，也就是upone。...Upone是一个容器调度的方案，所以它的执行器都是docker的执行器。这样一个启动流程就完成了。 接下来它的状态反馈都是异步的通知，我们需要upone来订阅它的一些通知来完成。...自定义策略 收到Mesos offer后，可以自定义策略来决定任务调度方案。 随机调度是尽可能让同一应用的各个任务分布到不同的机器。 ?

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国产自动化ETL调度运维工具 TASKCTL 控制容器概述

理解作业控制器，我们首先需理解调度中与控制容器(流程、定时器)相关的几个基本概念，它们分别是：作业、控制器、流程、定时器和调度。...控制器：在目前调度业界，主要采用流程或定时的方式去调度、控制作业。TASKCTL 把这种流程或定时方式控制作业的容器统称为控制器。...调度：根据不同控制器的不同配置信息，将不同控制器的作业按要求执行过程就称为调度。...流程与调度核心的关系 TASKCTL 调度的核心作业就是按实际应用需求有序控制批量程序的运行， 主要实施原理如下图所示： ​通过上图，可以了解知道，调度系统的控制目标是按要求执行各种各样的作业程序，为了完成这一目标...调度核心通过解析按照项目需求开发的流程信息，从而完成项目的调度需求。 由此可知，流程信息是整个调度的核心信息，对调度的实际运行起到决定性作用。 流程结构 我们分别了解控制器的基本概念与作用。

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容器进程调度时是该优先考虑CPU资源还是内存资源？

然后再决定往哪个机器上调度。这么思考倒是也不能算错，只不过是没有抓到问题的关键点上。 这个问题的关键点是在于要思考一下调度到某个机器上可能会出现什么问题。 1....调度到 CPU 比较满的 A 服务器 假设我们调度到 CPU 比较满的 A 机器上会出现什么状况呢？因为 CPU 资源是分时来调度的，每个进程都会得到一些时间片进行执行。...调度到内存比较满的 B 服务器 再假设我们调度到内存比较满的 B 机器上会出现什么状况呢？不知道你有没有遭遇过线上进程被 oom kill 掉的场景。...当然实际中 k8s 的调度策略不是这么简单的，系统默认的 kube-scheduler 调度器外还有直接指定Node主机名、节点亲和性、Pod亲和性、nodeSelector 等等调度策略。...就单拿系统默认的 kube-scheduler 调度器来说的话，还会综合考虑单独和整体的资源请求、硬件/软件/策略限制、亲和以及反亲和要求、数据局域性、负载间的干扰等等这些因素对可调度节点打分，然后选出其中得分最高的

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新知 | 离线视频处理AOV框架&AI算力池调度

本期我们邀请到了腾讯云音视频技术导师——孙祥学，为大家分享视频处理AOV框架及AI算力池调度。...这部分主要介绍有关AI算力池调度的逻辑，这是针对转码子任务的处理逻辑。 我们在研发过程中发现AI算法的效果越来越显著，但集成落地却变得愈发困难。...CPU与GPU资源无法实现完美的平衡，资源碎片化严重，即使上容器也无法很好的解决。第二个问题是引擎与业务逻辑耦合非常重，迭代升级很不方便。...MPS中引入的AI算力池调度方案就能够很好地解决刚才提到的六个问题。 简单的说就是通过通用filter+ 算力池代理的方式完成 。...前文提到的这些特性，包括AOV调度、AI算力池调度方案均已打包入MPS2.0中，目前MPS2.0也已经上线。 图中的四个链接分别是国内站接入地址、国际站接入地址、转码体验馆及视频AI体验馆。

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Linux内核调度分析（进程调度）

Linux进程调度 发展历史 Linux从2.5版本开始引入一种名为的调度器，后在2.6版本中将公平的的调度概念引入了调度程序，代替之前的调度器，称为算法（完全公平调度算法）。...Linux调度算法 调度器类 Linux的调度器是以模块的方式提供的，这样使得不同类型的进程按照自己的需要来选择不同的调度算法。...上面说讲到的CFS算法就是一个针对普通进程的调度器类，基础的调度器会按照优先级顺序遍历调度类，拥有一个可执行进程的最高优先级的调度器类胜出，由它来选择下一个要执行的进程。...接下来我们考虑调度周期，理论上，调度周期越小，就越接近“完美调度”，但实际上这必然会带来严重的上下文切换消耗。...调度器入口 正如上文所述，每当要发生进程的调度时，是有一个统一的入口，从该入口选择真正需要调用的调度类。

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