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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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    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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    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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    云原生容器实战(二)-Kubernetes调度单位Pod

    K8S最小调度单位Pod ? ? 我们不直接操作容器container 一个 pod 里可包含一或多个container,共享一个 namespace(用户,网络,存储等),其中的进程之间通过 localhost 本地通信 创建一个 如果想进入容器咋办呢?查看他的 imageid ? 直接点击 cli 工具进入 ? 但是我们必须通过 dockercli 才能访问里面的 nginx,无法在本地命令行直接通信 ? ? ?

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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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    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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    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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    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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    MiniZinc中的自动大规模班级调度(AI)

    班级调度是一项高度受限的任务。教育机构以时间和手动计算的形式花费了大量资源,以找到满足所有要求的令人满意的时间表。令人满意的上课时间表可让所有学生在方便的时间上所有所需的课程。 调度程序还需要考虑给定时段上课程教师的可用性。由于可用教室的额外限制,在这个巨大的搜索空间中,满足所有约束的解决方案的数量进一步减少。 所提出的调度系统可以在不到一分钟的时间内找到中等规模的教育机构的均衡调度

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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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    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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    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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    Kubernetes Pod资源调度之全自动调度和定向调度

    2、全自动调度 全自动调度的控制器是Deployment或RC,Deployment或RC的主要功能之一就是自动部署一个容器应用的 份副本,以及持续监控副本的数量,在集群内始终维持用户指定的副本数量。 ,这3个Nginx Pod由系统全自动完成调度。 定向调度通过NodeSelector标签实现, Master上的Scheduler服务(kube-scheduler进程)负责实现Pod的调度,整个调度过程通过执行一系列复杂的算法,最终为每个Pod都计算出一个最佳的目标节点 NodeSelector来进行指定Node范围的调度。 亲和性调度机制则极大扩展了Pod的调度能力,主要的增强功能如 下。

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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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    Go 语言调度(一): 系统调度

    介绍 Go 调度器使你编写的 Go 程序并发性更好,性能更高。这主要是因为 Go 调度器很好的运用了系统调度器的机制原理。 但是,如果你不了解调度器基本的工作原理,那你写的 Go 服务很可能对调度器很不友好,使得 Go 调度器发挥不出它的优势。 尽管在并发编程中你还有很多其他知识点要了解,但在调度器的机制是其中比较基础的一部分。。 操作系统调度 操作系统调度器是软件开发中很复杂的一块。他们必须考虑硬件设施的布局和设计。 使用调度周期,除以线程总数,就是每个线程应该执行的时间。 比如,如果你定义你的调度周期是 10 毫秒,现在有 2 个线程,那么在一个调度周期内,每个线程可以执行 5 毫秒。 要知道这我们只是举了最简单调度场景。实际上调度器在做调度策略时需要考虑很多事情。这是你应该会想到一个常见并发手段,就是线程池的使用。让线程的数量在控制之内。

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    调度器及CFS调度

    调度调度:就是按照某种调度的算法设计,从进程的就绪队列中选择进程分配CPU,主要是协调进程对CPU等相关资源的使用。 如果调度器支持就绪状态切换到执行状态,同时支持执行状态切换为就绪状态,就称该调度器为抢占式调度器。 / 空闲调度类 这五种调度类优先级从高到低依次为:停机调度类,限期调度类,实时调度类,公平调度类,空闲调度类 停机调度类stop_sched_class: ,使task选择CFS调度器来调度运行 SCHED_FIFO:实时进程的调度策略,先进先出调度,没有时间片,没有更高优先级的状态下,只有等待主动让出CPU(非抢占) SCHED_RR:实时进程的调度策略 :普通进程的调度策略,使我们task以最低优先级选择CFS调度器来调度运行 SCHED_DEADLINE:限期进程调度策略,使我们task选择Deadline调度器来调度运行 注:stop调度器和DLE-task

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    C|进程调度|单核CPU调度

    CPU调度,决定了CPU执行进程的策略,好的调度policy需要兼顾进程首次被调度的等待时间和进程结束执行的等待时间,因此在算法设计上极其精妙。本章完全Copy自OSTEP,介绍了基础的调度算法。 执行后必须执行到底,无法优化 条件三 假设条件3取消,可以进行Process Switch Shortest Time-to-Completion First (STCF) 每次新job进入,重新进行调度 ,按照剩余时间进行调度(可以看作把job分割) Metric II 首次被调度等待的时间 Round Robin 时间切片,每次切片都轮换所有进程。 ---- 疑惑 首次被调度等待的时间 Round Robin 时间切片,每次都轮换所有进程。

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