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Volcano:带你体验容器与批量计算的碰撞的火花

2020-08-18 14:47 567 查看
摘要:今年(2020)7月初,Volcano 发布了1.0版本。1.0做为里程碑版本,在Volcano整个规划中起到了承上启下的作用。此次发布的1.0版本支持了GPU共享,作业动态扩缩容,批任务抢占等功能,并主要加强了稳定性;同时,在1.0发布后 Volcano也在线下讨论了分布式调度系统的未来发展的趋势等。

历史

在分析趋势之前,我们先看一下分布式调度系统的历史。早期分布式调度系统以批处理系统为主,例如九几年的LSF/SGE/PBS等,这些批处理系统大规划的使用在HPC领域,而且对作业级的调度进行大量的研究工作;后续由批处理系统延伸出多集群、多组织资源共享的需求,便成了网络计算。

网络计算与云计算最大的不同是:网络计算强调多组织的资源共享,而云计算强调云厂商的集中式支持;这也是云计算成为主流的主要原因:多组织之间共享需要完备的协议和足够的安全支持,而云服务仅需要对用户提供相应服务和安全,并不需要在多个云厂商之间进行共享;随着开源社区的发展,再将应用接口逐步统一,e.g. Kubernetes。Hadoop出现后,不仅推动了分布式调度系统中对数据的处理,同时也推动了开源软件的生态。2012和2014是两个重要的节点,Hadoop将资源管理层与领域框架层分开,随后的领域框架也有机会构建自己的生态,e.g. Spark;同时,将资源管理层与领域框架分开也被广泛认可。

在容器及Kuberentes流行后,凭借其高资源利用率与隔离,环境标准化等优势,越来越多的人希望将这些批量计算应用统一到 Kubernetes 平台上。

未来的趋势

多种应用统一调度

随着各行各业的发展,涌现出越来越多的领域框架来支持业务的发展;这些框架都在相应的业务领域有着不可替代的作用,e.g. Spark, Tensorflow, Flink等。在业务复杂性能不断增加的情况下,单一的领域框架很难应对现在复杂的业务场景;因此现在普遍使用多种框架达成业务目标,如下图所示。

但随着各个领域框架集群的不断扩大,以及单个业务的波动性,各个子集群的资源浪费比较严重;因此越来越多的用户希望通过统一调度系统来解决资源共享的问题。在技术选型上,Kubernetes凭借其优秀的扩展性获得大部分用户青睐。

异构硬件

在批量计算任务向云原生环境迁移的过程中,对云原生环境的算力提出了新的要求;各个厂商为了应对这些新的需求,为各个场景提供了不同架构的硬件,例如 鲲鹏,昇腾,X86,GPU等。当多种应用运行在统一平台上时,需要云原生调度系统能够对异构硬件资源进行统一的管理与调度,使用各种应用达到最优的资源配比。目前,硬件的信息通过kubernetes的 device plugin 机制提供,但Kubernetes的 device plugin 仍有一些不足,例如 无法很好的支持硬件拓扑。在调度方面 Volcano 已经支持主流的调度策略,并在最新的1.0版本中支持了 GPU 共享,大大增加了GPU的利用率,有效降低了GPU的使用成本。

跨集群/跨云

跨集群一直是分布调度系统解决大规模、灾备等问题的主要解决方案;同时,为了降低厂商绑定的风险,并最大限度兼顾不同云厂商的优势,多云环境下的负载高效分发逐渐成为趋势。在多云的环境中,面向数据位置的优化,作业执行时间预估等问题都是需要调度系统解决的问题;在 Volcano 中,将通过多个项目实现跨集群、跨云的作业调度,例如 JobForward (#880)。

智能化

调度算法在分布调度系统中有大量的研究,从早期的批处理系统到近期的Borg,Volcano等;早期的批处理系统以特定场景的算法优化为主,对于复杂的场景需要大量的计算,虽然有大量针对HPC和网络的调度优化,但常用和落地的算法比较少。随着人工智能的发展,越来越多的调度系统将会使用AI相应的能力对算法进行优化;在 Volcano 中,将通过AI的能力驱动 Volcano 中各个调度算法进行优化,并通过AI的能力提供新的调度算法。

总结

分布式调度系统是一个复杂的系统,需要多个组件共协作以提高整体的效率,例如 应用管理,调度,异构硬件管理,存储等,仅靠调度器无法完成这些工作。Volcano 作为CNCF首个面向批量计算的分布式调度系统,包含了应用管理,作业调度,异构硬件等多个组件和功能;其调度器兼容kubernetes调度策略,同时支持在线、离线两种作业类型;控制器提供了统一的作业管理,支持多种作业的接入,包括 MPI, Tensorflow, MidSpore, Spark 等;设备插件提供了对异构硬件的支持,例如 1.0 版中支持了 GPU 共享。因此,Volcano面向分布式调度系统的趋势提供了完整的方案,可以在多种场景下提高作业性能,资源使用率等。

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