Kubernetes Kueue v0.11.0 版本深度解析:调度优化与功能增强
Kubernetes Kueue 是一个开源的 Kubernetes 原生批处理作业队列系统,旨在帮助用户高效管理和调度批处理作业。作为 Kubernetes 生态系统中的重要组件,Kueue 通过智能的资源分配和作业调度机制,显著提升了集群资源的利用率。最新发布的 v0.11.0 版本带来了一系列重要更新,包括调度算法的优化、新功能的引入以及多项错误修复。
核心功能增强
拓扑感知调度(TAS)的全面升级
v0.11.0 版本对拓扑感知调度功能进行了重大改进。新增的最小资源碎片化算法(LeastFreeCapacityFit)能够更有效地利用集群资源,减少资源浪费。同时,该版本还引入了队列内和队列间的抢占机制,使得资源分配更加灵活高效。
特别值得注意的是,现在当集群队列(ClusterQueue)中的所有资源风味(ResourceFlavor)都指定了拓扑名称时,系统会自动为工作负载启用拓扑感知调度,无需手动添加注解,这大大简化了用户的操作流程。
公平共享机制的扩展
公平共享(FairSharing)功能在本版本中得到了显著增强。新增了队列公平共享状态和指标监控,让用户可以更直观地了解资源分配情况。同时,该功能现在能够与分层队列(Hierarchical Cohorts)更好地协同工作,无论是在调度阶段还是抢占阶段,都能保证资源的公平分配。
多集群队列(MultiKueue)支持更多工作负载类型
MultiKueue 功能在本版本中扩展了对多种工作负载类型的支持,包括:
- KubeRay 的 RayJob 和 RayCluster
- 原生 Pod 工作负载
- Kubeflow Training-Operator Jobs
这些增强使得 MultiKueue 能够覆盖更广泛的使用场景,满足不同用户的多样化需求。
重要变更与升级注意事项
接口变更
对于实现 GenericJob 接口的自定义 Job CRD,需要注意两个重要变更:
- PodSets 函数的签名已扩展,现在需要返回潜在的错误信息
- PodSet.Name 字段的类型已从 string 变更为 PodSetReference
配置变更
integrations.podOptions 配置字段已被标记为废弃。如果用户设置了非默认值的命名空间选择器,需要计划迁移到使用 managedJobsNamespaceSelector 替代,因为 PodOptions 选择器将在未来版本中移除。
关键错误修复
本版本修复了多个影响系统稳定性和功能完整性的问题,包括:
-
拓扑感知调度相关修复:
- 修复了在多个 PodSet 场景下拓扑分配冲突的问题
- 解决了不可调度节点被错误计入可用容量的问题
- 修正了拓扑更新器在高可用模式下无法触发的问题
-
状态管理改进:
- 修复了工作负载资源使用指标未正确填充的问题
- 解决了在 ProvisioningRequest 创建失败时 AdmissionCheck 状态更新不及时的问题
-
集成功能优化:
- 修正了 StatefulSet Webhook 阻止非 Kueue 管理的 StatefulSet 扩缩的问题
- 改进了 Pod 资源请求不满足 LimitRange 约束时的错误信息
运维与监控增强
v0.11.0 版本在可观测性方面做了多项改进:
- 新增了 LocalQueue 状态中的 TopologyName 展示,方便用户了解队列的拓扑分配情况
- 允许配置指标服务的证书,提升了安全性
- 修复了控制器运行时指标未被 Prometheus 正确跟踪的问题
- 在抢占日志中添加了完整的工作负载名称,简化了故障排查过程
未来展望
随着 v0.11.0 的发布,Kueue 在调度能力、多集群支持和系统稳定性方面都迈上了一个新台阶。值得注意的是,团队已经开始准备将部分功能从测试阶段(Alpha/Beta)升级为稳定版本,如 WorkloadResourceRequestsSummary 功能已在本版本中标记为稳定。
对于计划升级的用户,建议仔细阅读升级注意事项,特别是涉及 GenericJob 接口实现和配置变更的部分。虽然 v0.11.0 带来了许多令人兴奋的新功能,但团队已经在着手解决已知问题,并计划在后续版本中进一步完善系统功能。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00