調(diào)度系統(tǒng)培訓課件目錄第一章：調(diào)度系統(tǒng)基礎(chǔ)概念介紹調(diào)度系統(tǒng)的定義、應用場景、核心組件及其面臨的挑戰(zhàn)第二章：調(diào)度系統(tǒng)核心技術(shù)詳解調(diào)度算法、資源管理、監(jiān)控技術(shù)與性能優(yōu)化第三章：調(diào)度系統(tǒng)實戰(zhàn)案例分析阿里巴巴、GPU調(diào)度及HPC集群的實際應用第四章：調(diào)度系統(tǒng)未來趨勢與發(fā)展第一章什么是調(diào)度系統(tǒng)？調(diào)度系統(tǒng)是一種專門負責資源分配與任務(wù)管理的軟件系統(tǒng)，它能夠根據(jù)預設(shè)規(guī)則和策略，自動為待執(zhí)行的任務(wù)分配適當?shù)挠嬎阗Y源。核心目標最大化資源利用率保證任務(wù)高效執(zhí)行實現(xiàn)公平合理的資源分配調(diào)度系統(tǒng)的應用場景云計算資源管理如Kubernetes容器編排系統(tǒng)，負責將應用容器部署到合適的節(jié)點，實現(xiàn)自動擴縮容和負載均衡高性能計算集群管理科學計算、仿真模擬等計算密集型任務(wù)，合理分配計算節(jié)點資源企業(yè)任務(wù)自動化調(diào)度定時執(zhí)行批處理作業(yè)、數(shù)據(jù)清洗、報表生成等企業(yè)日常運維任務(wù)GPU資源調(diào)度調(diào)度系統(tǒng)的關(guān)鍵組成資源管理器（ResourceManager）負責跟蹤和管理所有可用計算資源，維護資源狀態(tài)和使用情況任務(wù)隊列（JobQueue）存儲待處理任務(wù)，根據(jù)優(yōu)先級、提交時間等因素進行排序調(diào)度器（Scheduler）核心決策組件，根據(jù)調(diào)度算法和策略將任務(wù)分配到合適的資源監(jiān)控與反饋模塊實時監(jiān)控系統(tǒng)運行狀態(tài)，收集性能指標，提供故障檢測和恢復機制這些組件協(xié)同工作，確保調(diào)度系統(tǒng)高效、可靠地運行資源調(diào)度流程用戶提交任務(wù)用戶向系統(tǒng)提交計算任務(wù)，指定資源需求和優(yōu)先級調(diào)度器分配資源調(diào)度器根據(jù)算法決策，為任務(wù)分配最合適的計算資源計算節(jié)點執(zhí)行被選中的計算節(jié)點接收任務(wù)并執(zhí)行計算處理結(jié)果反饋用戶執(zhí)行完成后，結(jié)果返回給用戶，并更新資源狀態(tài)調(diào)度系統(tǒng)的目標與挑戰(zhàn)系統(tǒng)目標公平性：確保資源分配公平，避免資源饑餓高效性：最大化資源利用率，減少資源閑置穩(wěn)定性：保證系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行，快速恢復故障可擴展性：支持系統(tǒng)規(guī)模平滑擴展，適應業(yè)務(wù)增長面臨挑戰(zhàn)資源異構(gòu)：處理不同類型、性能的計算資源任務(wù)多樣：適應各種計算特性和資源需求的任務(wù)動態(tài)變化：應對資源和任務(wù)負載的實時變化故障容忍：處理節(jié)點故障和網(wǎng)絡(luò)異常等情況平衡這些目標并克服挑戰(zhàn)，是調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計的核心難點，也是持續(xù)優(yōu)化的方向。第二章調(diào)度系統(tǒng)核心技術(shù)調(diào)度算法分類先來先服務(wù)（FIFO）按任務(wù)提交時間順序執(zhí)行，簡單直觀，但可能導致長任務(wù)阻塞后續(xù)短任務(wù)，資源利用率不高優(yōu)先級調(diào)度根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級決定執(zhí)行順序，可滿足重要任務(wù)的及時性需求，但需要合理設(shè)計優(yōu)先級體系公平分享（Fairshare）確保不同用戶或組織獲得公平的資源份額，避免單一用戶占用過多資源資源感知調(diào)度考慮網(wǎng)絡(luò)拓撲、數(shù)據(jù)位置等因素進行調(diào)度，減少數(shù)據(jù)傳輸開銷，提高執(zhí)行效率預占與搶占調(diào)度允許高優(yōu)先級任務(wù)搶占低優(yōu)先級任務(wù)的資源，確保關(guān)鍵任務(wù)及時執(zhí)行典型調(diào)度策略詳解Backfill調(diào)度允許較小的后續(xù)任務(wù)填充大任務(wù)等待資源過程中產(chǎn)生的空閑資源槽，提高資源利用率任務(wù)隊列優(yōu)先級調(diào)整根據(jù)等待時間、資源需求、用戶權(quán)重等因素動態(tài)調(diào)整隊列中任務(wù)的優(yōu)先級資源預留與搶占機制為高優(yōu)先級任務(wù)預留資源，或允許其搶占正在運行的低優(yōu)先級任務(wù)，確保重要任務(wù)的及時性資源管理與監(jiān)控技術(shù)節(jié)點資源發(fā)現(xiàn)與狀態(tài)更新自動發(fā)現(xiàn)新加入的計算節(jié)點，實時跟蹤節(jié)點狀態(tài)變化，包括CPU、內(nèi)存、磁盤等資源使用情況資源隔離技術(shù)使用容器、虛擬機、cgroups等技術(shù)實現(xiàn)資源隔離，避免任務(wù)間相互干擾，保證性能穩(wěn)定性實時資源監(jiān)控收集和分析資源使用指標，生成趨勢圖表，及時發(fā)現(xiàn)資源瓶頸和異常情況告警與自動修復設(shè)置資源使用閾值告警，實現(xiàn)自動擴縮容和故障遷移，提高系統(tǒng)可用性有效的資源管理與監(jiān)控是調(diào)度系統(tǒng)穩(wěn)定運行的基礎(chǔ)保障Kubernetes調(diào)度系統(tǒng)簡介核心組件kube-scheduler：負責Pod調(diào)度決策的核心組件控制器管理器：包含多種控制器，如副本控制器、節(jié)點控制器等調(diào)度流程過濾（Filtering）：篩選滿足Pod資源需求的候選節(jié)點打分（Scoring）：對候選節(jié)點進行評分，考慮負載均衡、親和性等因素選舉（Binding）：選擇得分最高的節(jié)點，將Pod綁定到該節(jié)點調(diào)度策略插件機制Kubernetes提供可擴展的調(diào)度框架，允許開發(fā)者實現(xiàn)自定義調(diào)度插件Kubernetes調(diào)度系統(tǒng)是容器編排領(lǐng)域的典范，其設(shè)計理念被廣泛應用Kubernetes調(diào)度流程待調(diào)度Pod隊列新創(chuàng)建的Pod進入調(diào)度隊列等待處理過濾階段應用各種過濾器（如資源需求、節(jié)點選擇器）篩選合適節(jié)點打分階段對通過過濾的節(jié)點評分，考慮負載均衡、親和性等節(jié)點選擇與綁定選擇得分最高節(jié)點，將Pod信息寫入etcd，通知節(jié)點kubelet調(diào)度系統(tǒng)中的高并發(fā)與分布式設(shè)計分布式調(diào)度架構(gòu)主從式調(diào)度架構(gòu)設(shè)計調(diào)度器集群與高可用機制任務(wù)分片與并行調(diào)度策略任務(wù)依賴與工作流管理有向無環(huán)圖(DAG)任務(wù)依賴表達工作流編排與狀態(tài)管理子任務(wù)協(xié)調(diào)與結(jié)果匯總?cè)蒎e與恢復機制任務(wù)狀態(tài)持久化與檢查點節(jié)點故障檢測與任務(wù)遷移冪等設(shè)計與重試策略在大規(guī)模系統(tǒng)中，高并發(fā)處理能力和容錯設(shè)計是保證調(diào)度系統(tǒng)可靠性的關(guān)鍵調(diào)度系統(tǒng)性能優(yōu)化技巧調(diào)度算法調(diào)優(yōu)減少調(diào)度決策時間復雜度優(yōu)化過濾與打分算法緩存中間結(jié)果減少重復計算批量處理提高吞吐量資源利用率分析識別資源瓶頸與浪費動態(tài)調(diào)整資源配額混部技術(shù)提高資源使用率資源超分配與彈性伸縮任務(wù)調(diào)度延遲降低減少調(diào)度決策延遲優(yōu)化任務(wù)啟動流程預熱資源池加速啟動優(yōu)先級隊列與快速通道第三章調(diào)度系統(tǒng)實戰(zhàn)案例阿里巴巴調(diào)度系統(tǒng)實踐支撐雙十一電商流量峰值阿里巴巴的調(diào)度系統(tǒng)能夠在雙十一期間動態(tài)調(diào)整計算資源，應對流量暴增，保證服務(wù)穩(wěn)定性，每秒處理數(shù)十萬訂單請求而不宕機混部體系實現(xiàn)成本降低通過智能混合部署在線服務(wù)和離線計算任務(wù)，充分利用計算資源的波峰波谷特性，實現(xiàn)30%以上的成本降低，顯著提升資源利用率技術(shù)棧與人才需求主要采用Golang和Java進行開發(fā)，需要開發(fā)人員具備分布式系統(tǒng)設(shè)計經(jīng)驗、高并發(fā)編程能力和性能調(diào)優(yōu)技能阿里巴巴的調(diào)度系統(tǒng)是國內(nèi)大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)應用的典型代表，其經(jīng)驗值得借鑒GPU調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計案例多租戶GPU資源隔離通過NVIDIAMPS、CUDAContext隔離、時間片分配等技術(shù)，實現(xiàn)GPU資源的細粒度隔離與共享，支持多個用戶同時使用同一GPU，提高利用率動態(tài)優(yōu)先級調(diào)度算法根據(jù)任務(wù)類型（訓練/推理）、緊急程度、資源消耗等因素動態(tài)調(diào)整優(yōu)先級，實現(xiàn)資源的高效分配，確保重要任務(wù)優(yōu)先執(zhí)行監(jiān)控與故障處理機制實時監(jiān)控GPU溫度、顯存使用、計算負載等指標，自動檢測異常情況如顯存泄漏、卡死等，及時遷移任務(wù)或重啟設(shè)備HPC集群調(diào)度實操演練角色扮演模擬調(diào)度流程參與者分別扮演不同角色，包括：用戶：提交不同類型和優(yōu)先級的計算任務(wù)調(diào)度器：根據(jù)策略決定任務(wù)分配計算節(jié)點：執(zhí)行分配的任務(wù)并反饋結(jié)果監(jiān)控員：觀察系統(tǒng)運行狀態(tài)，處理異常實操環(huán)節(jié)通過實際操作體驗完整調(diào)度流程，理解調(diào)度決策的復雜性，討論可能的瓶頸和改進方案HPC集群調(diào)度角色扮演1準備階段分配角色卡片，介紹各角色職責和系統(tǒng)規(guī)則，設(shè)置初始資源狀態(tài)和任務(wù)池2模擬運行用戶提交任務(wù)卡片，調(diào)度員根據(jù)規(guī)則分配到計算節(jié)點，節(jié)點模擬執(zhí)行時間并返回結(jié)果3故障應對隨機引入節(jié)點故障、網(wǎng)絡(luò)延遲等異常情況，觀察系統(tǒng)如何響應和恢復4數(shù)據(jù)分析記錄關(guān)鍵指標如平均等待時間、資源利用率，分析調(diào)度效果和瓶頸開源調(diào)度系統(tǒng)介紹SlurmLinux下最流行的開源作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，被全球超過60%的TOP500超算采用高可擴展性，支持數(shù)十萬核心集群豐富的插件生態(tài)和調(diào)度策略適用于大規(guī)模HPC環(huán)境PBSPro歷史悠久的批處理作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，具有商業(yè)版和開源版成熟穩(wěn)定的架構(gòu)完善的資源請求語言廣泛應用于科研和工業(yè)環(huán)境Kubernetes容器編排領(lǐng)域的事實標準，適用于微服務(wù)和云原生應用自動化部署、擴展和管理容器化應用聲明式API和豐富的擴展機制活躍的社區(qū)和廣泛的生態(tài)系統(tǒng)調(diào)度系統(tǒng)常見問題與解決方案任務(wù)排隊時間長問題:用戶任務(wù)長時間處于等待狀態(tài)，無法及時執(zhí)行解決方案:實施Backfill策略填補資源空隙調(diào)整優(yōu)先級機制，平衡公平與效率預測資源需求，提前規(guī)劃擴容資源浪費與調(diào)度不均問題:資源利用率低，分配不均勻解決方案:實施資源超售與回收機制優(yōu)化資源請求估算準確性引入彈性配額和借用機制節(jié)點故障與任務(wù)重試問題:節(jié)點故障導致任務(wù)失敗解決方案:實現(xiàn)任務(wù)檢查點和恢復機制建立健壯的故障檢測系統(tǒng)自動任務(wù)遷移和重試策略第四章調(diào)度系統(tǒng)未來趨勢與發(fā)展智能調(diào)度與機器學習基于歷史數(shù)據(jù)的調(diào)度預測利用歷史任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建預測模型，更準確估計任務(wù)執(zhí)行時間和資源需求，提高調(diào)度效率自適應調(diào)度策略調(diào)整根據(jù)系統(tǒng)負載和性能指標，自動調(diào)整調(diào)度策略參數(shù)，如隊列權(quán)重、資源分配比例等，實現(xiàn)自優(yōu)化學習型調(diào)度算法采用強化學習等AI技術(shù)，讓調(diào)度器通過實踐經(jīng)驗不斷優(yōu)化決策，適應復雜多變的環(huán)境推薦GitHub項目：DeepRM-基于深度強化學習的資源管理AlibabaCloudScheduler-阿里云開源的智能調(diào)度框架KubernetesSchedulerPlugins-K8s調(diào)度器AI擴展云原生與容器調(diào)度發(fā)展Kubernetes生態(tài)持續(xù)壯大作為容器編排的事實標準，Kubernetes生態(tài)系統(tǒng)不斷擴展，涌現(xiàn)出大量圍繞調(diào)度優(yōu)化的工具和擴展多集群調(diào)度與跨云調(diào)度隨著混合云和多云戰(zhàn)略普及，跨集群、跨云的統(tǒng)一調(diào)度平臺成為發(fā)展方向，實現(xiàn)資源的全局優(yōu)化資源彈性伸縮技術(shù)基于負載預測的主動式彈性伸縮，以及更精細的資源動態(tài)調(diào)整能力，將成為云原生應用的標配無服務(wù)器計算模型Serverless架構(gòu)簡化了資源管理，調(diào)度系統(tǒng)將更加關(guān)注函數(shù)級別的細粒度調(diào)度和冷啟動優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)安全與多租戶隔離認證與權(quán)限控制基于角色的訪問控制（RBAC）機制細粒度的資源權(quán)限管理多因素身份認證和審計日志資源訪問安全策略網(wǎng)絡(luò)隔離與安全組策略敏感數(shù)據(jù)加密與保護安全容器與可信執(zhí)行環(huán)境故障隔離與安全審計租戶級別的故障域隔離全面的操作審計追蹤異常行為檢測與自動響應未來調(diào)度系統(tǒng)的挑戰(zhàn)1實時性微秒級響應需求2異構(gòu)資源管理CPU、GPU、FPGA、NPU等多種計算資源統(tǒng)一調(diào)度3超大規(guī)模系統(tǒng)百萬節(jié)點級別集群的調(diào)度復雜度與性能挑戰(zhàn)4智能與自治自我優(yōu)化、自我修復的智能調(diào)度系統(tǒng)，減少人工干預5安全與隱私在保證性能的同時滿足日益嚴格的安全合規(guī)要求調(diào)度系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)將隨著計算規(guī)模增長和應用場景多樣化而不斷演變，需要持續(xù)創(chuàng)新和突破總結(jié)與展望調(diào)度系統(tǒng)的核心價值作為現(xiàn)代計算基礎(chǔ)設(shè)施的核心組件，高效的