[1]边俊峰. 基于Docker的资源调度及运用容器集群管理系统设计与完成[D].山东大学,2017. 2.基于-on-EGO的两级资源调度器.1.基于SLA驱动的资源动态调度.二级调度是指资源调度和任务调度分离,这样任务调度逻辑就可以更加灵活,根据不同的运用需求配置不同的调度逻辑,集群之间资源还可以保证处于共享状态.

Optimus作为一项创新的对策,旨在解决深度学习集群中的资源调度障碍,通过智能优化和动态调整,突出提高了深度学习作业的性能和资源利用率.深度学习训练任务对计算资源的需求极高且耗时,所以高效的资源调度对于提升深度学习集群性能至关关键.Optimus的核心理念在于通过在线资源性能模型,动态地优化作业的资源分配,以最小化整个训练过程的时间.

之前为完成AWS 下 Kylin 调度系统的设计(https://io-meter.com/2017/10/13/kylin-aws-scheduler-system/),阅读了大量 集群资源管理和任务调度的资料和论文.为了提供高可扩展性, 调度器不但要可以应对管理上千台机器的障碍,也要能够应对动态增减节点这样的障碍。.

实时调度是K8s的一个关键特性,它能够根据当前集群的运行状态,动态地将容器分配到合适的节点上,从而导致完成高效运维与资源最大化利用.监控和优化:定期监控集群的运行状态,并根据实际情况调整调度策略。.

公平调度除了上述所说保证任务间的资源公平之外,还会动态调整队列大小,保证队列间的资源公平,调整依据是集群实时负载,当集群闲时,队列基本能获得配置的最大资源值;当集群忙时,调度器优先满.本文围绕计算集群资源使用和资源调度,将带大家了解集群资源调度的整体过程、面临的障碍,以及我们在底层所做的一系列开发优化工作。.

DRS是动态资源调度,英文全称是Dynamic Resource Scheduler,DRS的主要作用是指根据智能负载均衡算法去周期性的检查集群内主机的负载(CPU和内存)情况,在不同的主机之间迁移虚拟机,从而导致达到集群内主机间的负载均衡目的,.我们的DRS是针对集群主机负载进行的动态资源调度,那我提一个障碍,在下节给出答案,看有没有小伙伴知道的 可以打在评论里:.

所以,迫切的需求一套集群资源调度系统来解决这些障碍.集群资源调度系统对底层硬件进行了一层抽象,屏蔽了硬件的异构性(目前,各系统主要是对CPU, MEMORY, IO, DISK进行资源抽象),对上层各种运用或服务提供资源统一管理和调度.

资源组织模型:将集群中当前可用的各种资源采用一定的方式组织起来,以方便后续的资源分配过程.文章还讨论了抢占式和非抢占式调度、资源分配粒度以及资源隔离方法.最后,调查了不同类型的调度器,如集中式、两级和状态共享调度器,以及各种资源调度策略,如FIFO、公平调度和能力调度策略。.

部署集群时,DRS和HA可以一起配置也可以单独进行,并以此来决定这集群中各个虚拟的工作模式,是否执行高可用以及动态分配资源。.VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler,DRS)可以持续不断地监控VMware主机中资源池的利用率,并能够根据商业需要在虚拟机中智能地分配其所需的资源.

/ 执行物理资源节点分配;在动态资源调度算法每次执行任务调度流程前,将调查已运行任务情况,决定是否进行资源迁移:调度器执行调度算法选择新的任务至GPU集群运行.本发明综合考虑了任务自身的完成时间和用户截至完成时间,根据GPU集群负载情况和任务运行情况可实时动态调度GPU工作,有效削减了深度学习训练任务完成时间,最大化截止时间保证率并有效地提高了GPU集群