资源最大化利用:动态创建Pod运行Job,资源自动释放,而且 Kubernetes 会根据每个节点资源的使用情况,动态分配临时 Runner 到空闲的节点上创建,降低出现因某节点资源利用率高,还排队等待在该节点的情况。- 扩展性好:当 Kubernetes 集群的资源严重不足而导致临时 Runner 排队等待时,可以很容易的添加一个 Kubernetes Node 到集群中,从而实现横向扩展。![](https://kaliarch-bucket-1251990360.cos.ap-beijing.myqcloud.com/blog...
异构、低时延的边缘计算服务能力。 郭少巍表示:**首先,边缘计算是对云计算最有力的补充,两者互相补充而非简单的替代概念。其次,云边协同放大了云计算和边缘计算的价值,只有更好地协同云和边,才能发挥两者最大... 2014年出现kubernetes,2018年出现Cloud Native的概念,与此同时,边缘也演进到了以云原生为主流架构的时期。然而,云原生并没有解决所有边缘的问题,边缘场景其自身特点:在资源层面,边缘有着广泛的节点覆盖,单个节点资...
KubeSphere 愿景是打造一个以 Kubernetes 为内核的云原生分布式操作系统,它的架构可以非常方便地使第三方应用与云原生生态组件进行即插即用(plug-and-play)的集成,支持云原生应用在多云与多集群的统一分发和运维管... 为了应对云原生浪潮下的大规模集群状态信息存储的可扩展性和性能问题,字节实现并开源了 KubeBrain 这个项目。> KubeBrain 是字节跳动针对 Kubernetes 元信息存储的使用需求,基于分布式 KV 存储引擎设计并实现的取...
开源项目 Kubernetes, AKA K8s 是业界最受欢迎的底层调度平台,也是云原生的基石。在云原生落地实践的过程中,大部分企业会选择 K8s 作为其云原生的底层调度平台。尽管市面上云原生技术生态蓬勃发展,但这种开源自主的模式,对于技术底蕴较弱的用户而言,还是可能会面临无从下手的困境。Intel 在帮助企业落地云原生时也看到了一些问题,比方说创建容器时间过长、容器扩展速度慢、资源利用率低等等。![问题.jpg](https://p1-juej...
动态超售:在系统侧评估业务资源量并主动缩减配额,问题是超售策略不一定准确且可能导致挤兑风险- 动态扩缩:问题是如果只针对在线服务扩缩,由于在线服务的流量波峰波谷类似,无法充分实现全天利用率提升所以... 尝试将离线和在线真正跑在一台节点上。由于在线部分早先已经基于 Kubernetes 进行了原生化改造,但大多数离线作业仍然基于 YARN 进行运行。为推进混合部署,我们在单机上引入第三方组件负责确定协调给在线和离线的...
为实现复杂的离线和实时训练灵活编排、自由切换,能在更大范围内调度在离线计算资源,机器学习模型训练逐渐趋于批流一体化.本次将分享包括字节跳动机器学习训练调度框架的架构演进、批流一体实践、异构弹性训练等部分... Kubernetes 由于其强大的生态构建能力和影响力,使得包括大数据、AI 在内越来越多类型的负载应用开始向 Kubernetes 迁移,字节内部探索 Spark 从 Hadoop 迁移到 Kubernetes,使得作业云原生化运行。同时搜索有大量 GP...
覆盖多云多 Kubernetes 集群管理、容灾、迁移等场景。无论用户的应用构建在何种云上,DCP 都能实现 K8s 的统一管理与运维,并最大限度地减少区域近端用户的延迟,打破单个集群的可伸缩性限制。![picture.image](htt... **统一集群管理**- 集群纳管:灵活接入和管理企业异构集群资源,包括火山引擎 [VKE](www.volcengine.com/product/vke)、veStack VKE、第三方公有云集群以及 IDC 自建集群等。- 集群全生命周期管理:对纳管的主...
可以看到 Kubernetes 包含的能力范围比 Spring Cloud 更大。比较突出的有 Auto Scaling、DevOps、进程隔离,这些是 Spring Cloud 不能管辖到的。在当时,一些新兴客户会面临一个问题:对于基于 Java 的业务应用,开发... 也可以实现所谓的热加载,Kubernetes 可以做到吗?其实 Kubernetes 也是可以做到的。环境变量当然是 immutable 挂进去,但是我们可以将一些可变的属性以文件的方式挂载到宿主机容器化应用程序的 YMAL 文件里去。随着...
## 感谢宣言> 首先要感谢【2020云原生微服务大会】给我们带来了RPC的云原生希望:Dubbo3,一个可以融合Kubernetes的云原生RPC服务框架,从此它不再只是属于**微服务领域**咯!![](https://oscimg.oschina.net/oscn... 官方计划在今年3月会发布Dubbo3.2版本:这个版本中将带来全新的大规模应用部署下智能流量调度机制,提高系统稳定性与资源利用率。> **Dubbo3目前已经和阿里巴巴集团内部的 RPC 框架实现了融合,期望用它来解决内部落...
今天给大家分享的议题是关于容器技术在边缘计算场景怎么去落地,以及我们在哪些场景下做了实践。首先做一下自我介绍。我自己一直在CDN和边缘计算行业从事技术研发和架构设计工作,个人比较擅长像比如Kubernetes、服... 在这种场景下,我们采用的是Kubernetes下沉的方案,在边缘机房内部内置一个Kubernetes集群。第二种就是相对于一些单台服务器就是一个结点,或者是多云的一些异构机器,这种机器,它的网络环境不太标准,机型也不太标准,容...
利用率负责,实现降本提效。我们的策略体现在由 Partition 向 Share 的演进过程,具体思路是:由最初 Kubernetes 和 YARN 分别管理各自的机器,演进到集群之间的机器级别可以共享,进而演进到机器级别的资源共享,最... 我们需要在它上面同时运行一个用户态的需要实时响应的进程和一个后台处理的进程,当该用户态的进程被唤醒的时候,我们需要快速将后台处理进程的 CPU 时间交付给它。从长期来看,它的 CPU 利用率其实很低。数据中...
从而实现了云原生湖仓一体服务能力。LAS Spark 采用了 Spark Operator 在 Kubernetes 上管理每个 Spark 作业的执行。Operator 是 Kubernetes 的一种扩展机制,它利用自定义资源(custom resource)来管理应用程序及其组件。Operator 遵循 Kubernetes 控制器的设计理念。Operator 模式的概念允许在不修改 Kubernetes 核心代码的情况下,通过为自定义资源关联控制器来扩展集群的功能。Operator 充当了 Kubernetes API 的客户端,同时...
**使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载|Sailing Ray workloads with KubeRay and Kueue in Kubernetes**》议题。以下是本次演讲的文字稿。本文将从 Ray 为何得到 AI 研究者们的青睐,在... 集群节点的信息、作业信息、actor 的信息等等,head 节点上还有 dashboard 等组件。* 除了 head 节点以外的都是 worker 节点,worker 节点主要是承载具体的工作负载。* 每个节点上有一个 raylet 守护进程,raylet 也...