本文翻译自https://blog.cloudera.com/blog/2019/07/yunikorn-a-universal-resource-scheduler/
要优化Linux性能，IT团队应该检查当前正在使用的I/O调度程序，并评估诸如deadline和完全公平队列(Completely Fair Queuing)这样的替代方案选项。 如果某台Linux服务器性能不佳，通常与存储信道有关。几十年前，还相对容易进行分析，服务器拥有RAID阵列，RAID阵列的顶层存在分区并且Ext2文件系统在分区顶层运行。然而在今天的数据中心，分析存储信道就不那么容易了。 许多现代数据中心的Linux服务器运行在VMware虚拟机管理程序的顶端，与不同类型的存储区域网络(Sto
Kubernetes已经成为容器和容器化工作负载的标准编排引擎。它提供了跨越公共和私有云环境的通用平台，开放源代码抽象层。
之前我们提到大数据的时候就会提到Hadoop，Hadoop是大数据的基础框架，是大数据技术的代表。提到HDFS、MapReduce、Yarn，提到HBase、Hive、TEZ等Hadoop生态圈中的一个又一个开源组件。但是最近好像有点不一样了。
【引子】周末，读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》，很有启发，遂加入个人思考编译成文。
本节提供有关选择Capacity Scheduler的好处和性能改进的信息，以及Fair Scheduler和Capacity Scheduler之间的功能比较。
Kubernetes 1.26 引入了 Pod 的一个新特性：scheduling gates。在 Kubernetes 中，调度门是告诉调度程序何时准备好考虑调度 Pod 的 keys。
scheduling framework 是Kubernetes Scheduler的一种新的可插入架构，可简化调度程序的自定义, 它向现有的调度程序中添加了一组新的 pluginAPI。插件被编译到调度程序中。 这些API允许大多数调度功能实现为插件，同时使调度 core保持简单且可维护。有关该框架设计的更多技术信息，请参阅scheduling framework的设计建议。
在v0.2我们实现了所有运算符和可视线程的安全性之后，RxRust现在可以通过调度程序跨线程传递任务。这样，所有用户提供的闭包都必须满足Send + Sync + 'static，甚至永远不需要使用调度程序和多线程。
这是一篇由 Siddharth Anand撰写的文章，他是Agari公司的数据架构师。本文是Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践，Airbnb的开源项目Airflow是一种用于数据管道的工作流调度。 工作流调度程序是一个负责让工作流在可靠并可扩展方法中周期性执行的系统。工作流调度程序是无处不在的，例如，任何有数据仓库的公司都有一个通常用于报告的专门的数据库，该数据库使用工作流调度程序夜以继日地加载到数据库。比如像Agari这样的公司更感兴趣的是可以使用工作流调度程序更可靠地执行
Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。尽管Apache Spark提供了许多功能来支持各种用例，但它为集群管理员带来了额外的复杂性和较高的维护成本。让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求，以使Spark成为一个平台：
一、 I/O调度程序的总结 1) 当向设备写入数据块或是从设备读出数据块时,请求都被安置在一个队列中等待完成. 2) 每个块设备都有它自己的队列. 3) I/O调度程序负责维护这些队列的顺序,以更有效地利用介质.I/O调度程序将无序的I/O操作变为有序的I/O操作. 4) 内核必须首先确定队列中一共有多少个请求,然后才开始进行调度. 二、I/O调度的4种算法 1) CFQ(Completely Fair Queuing, 完全公平排队) 特点: 在最新的内核版本和发行版中,都选择CFQ做为默认的I/O调度器
我们是Kyle Allan和Carl Quinn，在Riot的基础架构团队工作。欢迎阅读这个系列的第二篇文章，详细介绍我们如何在全球范围内部署和操作后端功能。在本文中，我们将深入探讨部署生态系统的第一个核心组件：容器调度。
协程是一种并发设计模式，您可以在Android上使用它来简化异步执行的代码。Kotlin1.3版本添加了 Coroutines，并基于其他语言的既定概念。
大多数现代操作系统旨在尝试从底层硬件资源中提取最佳性能。这主要是通过两个主要硬件资源的虚拟化来实现的：CPU 和内存。现代操作系统提供了一个多任务环境，基本上为每个任务提供了自己的虚拟 CPU。任务通常不知道它不独占 CPU 使用权这一事实。
该文章介绍了Linux 系统中进程的调度、进程的优先级以及实时进程的调度策略。首先介绍了Linux 系统中的进程调度，包括不同的调度类型、调度算法和调度优先级。其次，讨论了Linux 系统中的实时进程调度，包括实时进程的定义、调度特性和实时进程的调度算法。最后，介绍了Linux 系统中进程调度的实现，包括内核中的进程管理、进程的地址空间、进程的调度和同步以及进程的内存管理。
进程是执行中的程序，这只是非正式的说法。进程不只是程序代码，程序代码称为文本段（代码段），还包括当前活动，通过程序计数器的值和处理器寄存器的内容来表示。此外，进程还包括进程堆栈段（临时数据、函数参数、局部变量、地址）和数据段（包括全全局变量。还可能包括堆（leap），是在进程运行期间动态分配内存。
如果没有任何要运行的CPU，则CPU处于空闲状态。或者，更精确地说，Linux内核具有许多内部调度类，包括特殊的空闲类。如果没有任何类在给定的CPU上运行任何任务（空闲类除外），则将CPU视为空闲。如果硬件对此不予考虑，那么CPU将不得不运行无用的指令，直到实际工作需要它为止。但是，这是一种非常低效的用电方式，因此大多数CPU支持许多低功耗状态，内核可以将它们置于低功耗状态，直到需要它们进行有用的工作为止。
在前一篇文章[2]中，我写了如何用kube-scheduler-simulator[3]开发自己的调度程序。如果你可以实现你的新调度程序，你可能想在一个真实的集群中尝试一下。
首先给一个简明扼要的理解： Scheduler 调度程序-任务执行计划表，只有安排进执行计划的任务Job（通过scheduler.scheduleJob方法安排进执行计划），当它预先定义的执行时间到了的时候（任务触发trigger），该任务才会执行。
进程调度是指在进程之间选择一个进程将其送上CPU执行，通常这个是由操作系统中的调度程序执行。
随着分布式计算集群规模的不断扩张，任务调度系统的稳定性成为了整个集群稳定的关键因素。随着容器技术的快速兴起，基于容器的计算平台被大量应用，任务调度的规模及频率快速上升，这对任务调度系统提出了更为严苛的挑战。常见的调度系统往往兼顾了准确度却牺牲了性能，容器调度的复杂性使得在准确和效率之间找到平衡点很难，尤其是在交互式调度的场景下，可取的解决方案更是捉襟见肘。本篇文章就以此为背景，介绍大规模调度场景下分布式任务调度的难点、解决策略及现有的一些方案。
调度程序没有太复杂的原理。最大限度地利用处理器时间的原则是，只要有可以执行的进程，那么就总会有进程正在执行。但是只要系统中进程的数目比处理器的个数多，就注定会有一些进程不能一 直执行。这些进程在等待运行。在一 组处于可运行状态的进程中选择一个来执行，是调度程序所需完成的基本工作。
进程可看做是正在执行的程序。进程需要一定的资源（如CPU时间、内存、文件和I/O设备）来完成其任务。这些资源在创建进程或执行进程时被分配。
任务是需要资源(CPU 时间、内存、存储、网络带宽等)在指定时间内完成的一段计算工作。
当一个计算机是多道程序设计系统时，会频繁的有很多进程或者线程来同时竞争 CPU 时间片。当两个或两个以上的进程/线程处于就绪状态时，就会发生这种情况。如果只有一个 CPU 可用，那么必须选择接下来哪个进程/线程可以运行。操作系统中有一个叫做 调度程序(scheduler) 的角色存在，它就是做这件事儿的，该程序使用的算法叫做 调度算法(scheduling algorithm) 。
随着链路速度的提高和CPU速度缩放速度的降低，软件中的数据包调度会导致较低的精度和较高的CPU利用率。通过将数据包调度卸载到诸如NIC之类的硬件，可以潜在地克服这些缺点。然而，为了保持软件分组调度器的灵活性，硬件中的分组调度器必须是可编程的，同时还必须快速且可扩展。硬件中最先进的数据包调度程序要么折衷了可扩展性（Push-In-First-Out（PIFO）），要么表达了各种数据包调度算法的能力（先进先出（FIFO）））。此外，即使是像PIFO这样的通用调度原语，其表达能力也不足以表达分组调度算法的某些关键类别。因此，在本文中，我们提出了PIFO原语的泛化，称为Push-In-Extract-Out（PIEO），它与PIFO一样，维护元素的有序列表，但与PIFO不同，PIFO只允许从列表的开头出队，PIEO通过在出队时支持基于断言的可编程过滤，允许从列表中的任意位置出队。接下来，我们介绍PIEO调度程序的快速且可扩展的硬件设计，并在FPGA上进行原型设计。总体而言，PIEO调度程序比PIFO具有更高的表达力和30倍以上的可伸缩性。
现代计算机都是多道程序设计系统。在多道程序设计系统中，通常会有多个进程或线程同时竞争同一个CPU。只要有2个或更多的进程处于就绪状态，那么这种情形就发生了：CPU必须要在多个就绪的进程中选择下一个要运行的程序。在操作系统中，完成这个选择工作的程序叫做调度程序（scheduler）。该程序使用的算法叫做调度算法。 许多适用于进程调度的方法同样也适用于线程调度。内核管理线程的时候，调度是按照线程级别进行的，与线程所属的进程没有关联。本文主要讨论同样适用于进程和线程调度的问题。然后介绍线程调度所独有的问题。本文讨论的问题假设机器是单CPU单核。
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>、<CDP中Yarn管理队列>和<Yarn在全局级别配置调度程序属性>。
其实，在进行ROS2/ROS1程序编写的时候，通常需要启动很多节点，有时候大于60+节点也非常常见的。
本文讨论了某数据集市项目的数据集成方法与过程。该系统在2008年12月启动，在2009年5月正式上线使用。该系统是以oracle系统为主要的数据库，同时集成DB2系统中的数据。每天的话费清单系在DB2数据库中存储，通过E71调度程IWEDB2中的数据进行汇总并把结果写入到ORACLE数据仓库中。本文首先讨论了建立数据集市项目异构数据库的两个数据库系统的背景以及用户対该项目的需求。接着讨论了使用Perl技术来集成两个数据库中的业务逻辑的过程，并说明了该技术在集成过程中出现的问题，如：数据分层，E71调度程序改造，以及参数化SQL处理等问题。最后讨论了该集成方法的优点和缺点，并対改进该项目提出了优化Perl技术的设想。在本次的项目开发过程中，我主要担任了系统分析与设计的工作。
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
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我不是任何这些引擎的专家，但已经使用了其中的一些（Airflow和Azkaban）并检查了代码，对于其他一些产品，我要么只阅读代码（Conductor）或文档（Oozie / AWS步骤函数），由于大多数是OSS项目，我当然可能错过了某些未记录的功能或社区贡献的插件。如果你发现任何错误，我很乐意更新。
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
SUSE Labs 团队探索了 Kernel CPU 隔离及其核心组件之一：Full Dynticks（或 Nohz Full），并撰写了本系列文章：
考虑到这一现实，请继续阅读有关Kubernetes性能优化的技巧。无论您是刚开始构建集群，还是已经建立并运行了生产环境，我们都将专注于可以提高Kubernetes性能的简单操作。
Apache YuniKorn（Incubating）是一个独立的资源调度程序，旨在将针对大数据工作负载的高级调度功能引入容器化平台。具体可以参考前面的文章《YuniKorn：一个通用的资源调度程序》。
本文章会描述如何用SpringBoot更好的集成Quartz定时器，从Quartz配置、如何持久化、如何设计等方面进行描述。
Kubernetes以运行可扩展工作负载而闻名。它根据资源使用情况调整工作负载。扩展工作负载时，会创建更多应用程序实例。当应用程序对你的产品至关重要时，你希望确保即使在你的群集受资源压力下也会安排这些新实例。解决此问题的一个显而易见的解决方案是过度配置群集资源，以便为扩展情况提供一些闲置资源。这种方法通常有效，但成本更高，因为你必须为大多数时间闲置的资源付费。
来源：内容由「网络交换FPGA」编译自「FCCM2020」，谢谢。FCCM2020在5月4日开始线上举行，对外免费。我们有幸聆听了其中一个有关100G开源NIC的介绍，我们对该文章进行了翻译，并对其中的开源代码进行了分析并恢复出基于VCU118的工程，通过实际测试感受到了第一款真正意义上的100G开源NIC的强大（很多100G的开源都是基于HLS等非HDL语言，尽管可以转化成HDL，但电路架构参考意义已经不大）。开源Verilog代码中每个.v文件都是所有的组合和时序分别用一个always模块描述，代码中高位宽分段处理方式，多级流水的架构等很多地方都是非常值得借鉴和学习的地方。我们认为，github是一个宝库。我觉得现在的研究生培养质量的评价其实就可以看开源项目的参与程度，这完全能反应出一个学生的自学能力和独立研究的能力。而一个科研工作者，尤其是搞工程或应用基础研究的，如果没有做出来一两个星数100以上的开源项目，就不算成功。欢迎感兴趣的同学一起交流讨论。以下先附上本次会议的视频
Kubernetes 自带了一个默认调度器kube-scheduler，其内置了很多节点预选和优选的调度算法，一般调度场景下可以满足要求。但是在一些特殊场景下，默认调度器不能满足我们复杂的调度需求。我们就需要对调度器进行扩展，以达到调度适合业务场景的目的。
读完第一节，我们已经对Quartz有了一个大体的认识，它可以定时帮我们执行一些处理程序，尽管可能你之前对Quartz不了解以至于第一节很多术语（job、trigger等）不理解，没关系，从现在开始，笔者和你一起在实例中深入理解它们。没有code，就没有话语权——程序界真理
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>和<CDP中Yarn管理队列>。
etcd 是一个快速、分布式、一致的键值存储，用作持久存储 Kubernetes 对象数据（如 pod、replication controllers, secrets, services 等）的后备存储。实际上，etcd 是 Kubernetes 存储集群状态和元数据的唯一地方。唯一直接与 etcd 对话的组件是 Kubernetes API Server。所有其他组件通过 API Server 间接读取和写入数据到 etcd。
在软件开发中经常会遇到使用任务调度的情况，比如需要定时，或者某个时刻执行某项任务。Quartz 是一个在java开中优秀的可选框架。
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