Volcano项目支持Pod调度门控机制解析
概述
在Kubernetes生态系统中,Volcano作为一款面向高性能计算场景的批处理调度器,近期实现了对Pod调度门控(Scheduling Gates)特性的支持。这一功能源自Kubernetes 1.27版本引入的Beta特性,允许用户通过.spec.schedulingGates字段精确控制Pod何时可以被调度器考虑。
调度门控机制原理
调度门控机制为Pod调度流程提供了一个可编程的拦截点。当Pod的.spec.schedulingGates字段非空时,调度器会主动跳过该Pod的调度过程。这一设计使得外部系统能够与调度流程进行深度集成,实现更复杂的调度控制逻辑。
在技术实现上,调度门控通过API Server的准入控制机制与调度器协同工作。当存在调度门控时,即使调度器尝试绑定Pod到节点,API Server也会拒绝这类操作并返回409 Conflict状态码,提示".spec.schedulingGates非空"的错误信息。
典型应用场景
在实际生产环境中,调度门控机制特别适用于需要外部审批或资源配额管理的场景。例如:
-
配额管理系统集成:企业级环境中的配额管理服务可以审批Pod创建请求,只有获得批准的Pod才会被移除调度门控,进入实际调度阶段。
-
多阶段调度控制:在复杂工作流中,某些Pod可能需要等待前置条件满足(如数据准备完成)后才能开始调度,此时可通过调度门控实现。
-
资源预检机制:在Pod实际调度前,外部系统可以预先检查目标集群的资源可用性,确保满足条件后才允许调度。
Volcano的实现特点
作为Kubernetes生态中的高级调度器,Volcano对调度门控的支持体现了其与原生Kubernetes的良好兼容性。实现过程中主要考虑以下方面:
-
调度过滤逻辑:在调度周期开始时,Volcano会首先检查Pod的schedulingGates字段,确保只有无门控的Pod进入后续调度流程。
-
错误处理机制:当意外情况发生时(如API Server拒绝绑定),Volcano能够正确处理相关错误,避免调度器进入异常状态。
-
性能优化:针对批量作业场景,优化门控检查流程,减少对大规模Pod调度性能的影响。
开发者指南
对于需要在Volcano中使用调度门控的开发者,可以通过以下方式操作:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: example-pod
spec:
schedulingGates:
- name: example.com/approval
containers:
- name: nginx
image: nginx:latest
当外部条件满足后,通过Patch操作移除对应的门控:
kubectl patch pod example-pod --type=json -p='[{"op": "remove", "path": "/spec/schedulingGates"}]'
总结
Volcano对Pod调度门控的支持不仅完善了其作为生产级调度器的功能矩阵,更为用户提供了更灵活的作业调度控制能力。这一特性特别适合需要将调度系统与外部管理系统集成的企业级场景,为复杂环境下的资源调度提供了可靠的技术基础。随着该特性的稳定,预计将在AI训练、大数据处理等需要精细调度控制的领域得到广泛应用。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C090
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00