苍山负雪,烛名天南,2022注定是不平凡的一年,岁末全国开发,在发表改文章时,正式自己🐑第二天,一切的恐惧源于无知,发烧39度一粒布洛芬就解决了,解决恐惧最好的方式就是直面恐惧,凡是过往,皆为终章,愿2023我们能拨雪寻... 云运营各角色的工作复杂度,提升管理效率和资源交付效率,最终帮助企业降低云上成本,提升人员效率,加速企业的数字化转型。## 二 高可用架构云的时代需要新的技术架构,来帮助企业应用能够更好地利用云计算优势,充...
离线计算和在线业务的资源需求具有周期性变化,资源需求高峰时资源不足,低峰时资源冗余。而在线业务与离线计算的资源高低峰期往往是错开的,所以离线计算高峰时如何利用在线集群资源,在线业务高峰时如何利用离线集群... 不具备作业排队能力,不具备作业级调度策略;* 云原生系统的原生调度器吞吐能力差,不适用于任务量大且运行时间较短的大数据作业,比如一个只需要运行 1 分钟的 Spark 作业,在调度阶段就花费三分钟,不仅使作业完成时...
Dispatcher 主要负责应用排队,应用分发,节点分区等工作。它主要由几个部分构成:Sorting Policy Manager、Dispatching Policy Manager、Node Shuffler、Scheduler Maintainer 和 Reconciler。其中:* **Sort Polic... 主要负责周期性的检查 Pod、Node、Scheduler、SchedulingUnit 等状态,修正错误状态,查漏补缺。**Scheduler**Scheduler 主要负责为应用做出具体的调度和抢占决策,但是不真正执行(执行者是 Binder)。它由两...
Dispatcher 主要负责应用排队,应用分发,节点分区等工作。它主要由几个部分构成:Sorting Policy Manager、Dispatching Policy Manager、Node Shuffler、Scheduler Maintainer 和 Reconciler。其中:* **Sort... 主要负责周期性的检查 Pod、Node、Scheduler、SchedulingUnit 等状态,修正错误状态,查漏补缺。### **Scheduler**Scheduler 主要负责为应用做出具体的调度和抢占决策,但是不真正执行(执行者是 Binder)。它...
Dispatcher 主要负责应用排队,应用分发,节点分区等工作。它主要由几个部分构成:Sorting Policy Manager、Dispatching Policy Manager、Node Shuffler、Scheduler Maintainer 和 Reconciler。其中:* **Sort... 主要负责周期性的检查 Pod、Node、Scheduler、SchedulingUnit 等状态,修正错误状态,查漏补缺。### **Scheduler**Scheduler 主要负责为应用做出具体的调度和抢占决策,但是不真正执行(执行者是 Binder)。它...
定时任务为指定时间的一次性任务、或者周期性任务。对应 Kubernetes 中的 CronJob。您可以通过镜像在集群中创建一个定时任务。本文介绍如何创建定时任务。 前提条件已创建边缘集群。详细操作,请参见创建边缘集群。... 同一个工作负载下,容器名称须唯一。命名规则如下: 长度在 1~63 个字符范围内。 支持英文小写字母、数字和连字符(-)。 须以英文字母、数字开头和结尾。 镜像 选择容器使用的镜像。支持使用镜像仓库(CR) 中的镜像。...
定时任务为指定时间的一次性任务、或者周期性任务。对应 Kubernetes 中的 CronJob。本文为您介绍如何在主控实例中创建定时任务并实现多集群分发。 Cron 语法介绍定时任务采用 Cron 语句设定任务的触发时间,详细介绍... 在星期域中,L表示一个星期的最后一天,即星期天,必须配合具体星期数使用。6L表示月域中指定月份的最后一个星期六;4L,5L表示月域中指定月份的最后一个星期四、星期五。 W 表示距离天域中指定天最近的工作日(周一至...
但它并不是唯一的容器运行时。2015 年,Docker 公司捐出容器运行时库 Libcontainer,将其改名为 RunC 项目,并以 RunC 为依据制定了一套容器和镜像的标准和规范,也就是 OCI(Open Container Initiative)。RunC 是 OCI ... 在一个集群中运行任务的容器之间存在着复杂的关系,需要容器的编排管理系统来对这些容器的协同工作进行处理。在容器编排领域,先后诞生了 Docker 公司的 Docker Compose + Swarm + Machine 和 Mesosphere 公司的...
离线计算和在线业务的资源需求具有周期性变化,资源需求高峰时资源不足,低峰时资源冗余。而在线业务与离线计算的资源高低峰期往往是错开的,所以离线计算高峰时如何利用在线集群资源,在线业务高峰时如何利用离线集群... 6. 作业的其他 Pod 启动,开始实际计算,受 AM 管控。上述过程和 YARN 完全相同,唯一的区别在于所有作业实例都收敛到 K8s 上,通过 Kubelet 启动容器并运行。但是,YARN 系统负责启动和管控作业实例的 NodeManang...
在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,我们针对Atlas的消息消费部分做了重构,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任务承担这部分工作,比较好的解决了扩展性和... MQ Consumer会周期性的检查当前可以Commit的Offset,情况枚举如下:* 处理中的队列堆顶 < 处理完的队列堆顶或者处理完的队列为空:代表当前消费回来的消息还在处理过程中,本轮不做Offset提交。* 处理中的队列堆...
支持通过任务 ID 检索工作流任务。 Vid/文件路径 音视频的唯一标识。选择不同的转码模式,具有以下区别。 媒资管理选择 Vid 模式,通过 Vid 可以检索该音视频相关的工作流任务。 媒资管理选择 DirectUrl 模式,通过文件路径可以检索该音视频相关的工作流任务。 工作流 列表展示工作流名称和工作流 ID。 任务状态 工作流的执行状态,支持筛选的状态包括成功、失败、排队中、执行中和终止。 任务类型 支持筛选正常任务、闲时任务。 任...
队列管理员可以设定队列内“GPU碎片资源整理规则”,该规则旨在从资源组维度优化 GPU 负载的摆放位置,清理造成 GPU 碎片的负载,缓解队列排队的情况。平台将按照用户的规则配置内容周期性进行GPU碎片整理,以提升GPU资源利用率。 场景一 现有某一用户有3台8卡机器。当前用户3台机器负载情况为 【占用7卡(4+2+1),占用6卡(4+2),占用7卡(4+2+1)】,此时用户想要提交一个4卡任务,会由于碎片无法运行。场景二 现在某一用户有8台8卡机器。用...
在每日百万级消息体量下,经常有长延时等问题,影响用户体验。在2020年底,火山引擎DataLeap研发人员针对Atlas的消息消费部分做了重构,将消息的消费和处理从后端服务中剥离出来,并编写了Flink任务承担这部分工作,比较... Processor Thread:唯一对应一个内部的队列,并以FIFO的方式消费和处理其中的消息。## **StateManager**在State Manager中,会为每个Partition维护一个优先队列(最小堆),队列中的信息是Offset,两个优先队列...