最近公司有项目想在 k8s 集群中运行 GPU 任务,于是研究了一下.下面是部署的步骤. 1. 首先得有一个可以运行的 k8s 集群. 集群部署参考 kubeadm安装k8s 2. 准备 GPU 节点 2.1 安装驱动 apt-get install cuda-drivers-455 # 按需要安装对应的版本 2.2 安装 nvidia-docker2 <!-- Note that you need to install the nvidia-docker2 package and not th

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 源码版本是1.19 这次讲解的是k8s的调度器部分的代码,相对来说比较复杂,慢慢的梳理清楚逻辑花费了不少的时间,不过在梳理过程中也对k8s有了一个更深刻的理解. 调度的逻辑介绍 调度器的主要职责,就是为一个新创建出来的 Pod,寻找一个最合适的节点(Node).kube-scheduler 就是 Kubernetes 集群的默认调度器. 默认调度器会首先调用一组Filter过滤器,也就

Kubernetes K8S之调度器kube-scheduler概述与详解 kube-scheduler调度概述 在 Kubernetes 中,调度是指将 Pod 放置到合适的 Node 节点上,然后对应 Node 上的 Kubelet 才能够运行这些 pod. 调度器通过 kubernetes 的 watch 机制来发现集群中新创建且尚未被调度到 Node 上的 Pod.调度器会将发现的每一个未调度的 Pod 调度到一个合适的 Node 上来运行.调度器会依据下文的调度原则来做出调度选择. 调

1.调度器(scheduler) 调度器的功能是调度Pod在哪个Node上运行,这些调度信息存储在master上的etcd里面,能够和etcd打交道的只有apiserver; kubelet运行在node节点上,监控着Node节点上的pod状态,并参与pod的创建等工作; kube-proxy也运行在node节点上,它监控着service资源的变动; kubelet和kube-proxy都要连接master上的apiserver去获取定义信息. 预选步骤--default scheduler通过

一.概述 1.k8s集群中能运行pod资源的其实就是我们所谓的节点,也称为工作节点.master从本质上来讲,他其实是运行整个集群的控制平面组件的比如apiserver,scheal,controlmanager,除此之外master还依赖于etcd这样的存储节点.最好还是一个有冗余能力的集群才可以.后来我们使用kubeadm去部署时也把这个部署平面运行为了所谓静态pod的应用程序.从本质上来讲我们可以认为他就是一个简单运行在master本地的守护进程.所以从这个角度来讲master本身是不运行

作者 吕亚霖,2019年加入作业帮,作业帮架构研发负责人,在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO微服务框架.DevOps的落地实践. 简介 调度系统的本质是为计算服务/任务匹配合适的资源,使其能够稳定高效地运行,以及在此的基础上进一步提高资源使用密度,而影响应用运行的因素非常多,比如 CPU.内存.IO.差异化的资源设备等等一系列因素都会影响应用运行的表现.同时,单独和整体的资源请求.硬件/软件/策略限制. 亲和性要求.数据区域.负载间的干扰等因素以及周期性流量场景

一.k8s调度流程 1.(预选)先排除完全不符合pod运行要求的节点2.(优先)根据一系列算法,算出node的得分,最高没有相同的,就直接选择3.上一步有相同的话,就随机选一个 二.调度方式 1.node(运行在那些node上)2.pod选择(当需要运行在某个pod在一个节点上(pod亲和性),或不要pod和某个pod运行在一起(pod反亲和性))3.污点 (pod是否能容忍污点,能则能调度到该节点,不能容忍则无法调度到该节点,如果存在则驱离pod),可以定义容忍时间 三.常用的预选机制 调度器

#k8s. 调度器scheduler 亲和性.污点 默认调度过程:预选 Predicates (过滤节点) --> 优选 Priorities(优先级排序) --> 优先级最高节点 实际使用,根据需求控制Pod调度,需要用到如下: 指定节点.nodeAffinity(节点亲和性).podAffinity(pod 亲和性). podAntiAffinity(pod 反亲和性) #指定调度节点 # Pod.spec.nodeName 强制匹配,直接指定Node 节点,跳过 Scheduler 调度

kube-scheduler简介 调度是容器编排的重要环节,需要经过严格的监控和控制,现实生产通常对调度有各类限制,譬如某些服务必须在业务独享的机器上运行,或者从灾备的角度考虑尽量把服务调度到不同机器,这些需求在Kubernetes集群依靠调度组件kube-scheduler满足. kube-scheduler是Kubernetes中的关键模块,扮演管家的角色遵从一套机制为Pod提供调度服务,例如基于资源的公平调度.调度Pod到指定节点.或者通信频繁的Pod调度到同一节点等.容器调度本身是一件比

1.1 调度器简介 来个小刘一起 装逼吧 ,今天我们来学习 K8的调度器 Scheduler是 Kubernetes的调度器,主要的任务是把定义的 pod分配到集群的节点上,需要考虑以下问题: 公平:如何保证每个节点都能被分配资源 资源高效利用:集群所有资源最大化被使用 效率:调度的性能要好,能够尽快地对大批量的 pod完成调度工作 灵活:允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑 Scheduler是作为单独的程序运行的,启动之后会一直连接 apiserver获取 PodSpec.NodeName为

从一个pod的创建开始 由kubectl解析创建pod的yaml,发送创建pod请求到APIServer. APIServer首先做权限认证,然后检查信息并把数据存储到ETCD里,创建deployment资源初始化. kube-controller通过list-watch机制,检查发现新的deployment,将资源加入到内部工作队列,检查到资源没有关联pod和replicaset,然后创建rs资源,rs controller监听到rs创建事件后再创建pod资源. scheduler 监听到po

简述 云环境或者计算仓库级别(将整个数据中心当做单个计算池)的集群管理系统通常会定义出工作负载的规范,并使用调度器将工作负载放置到集群恰当的位置.好的调度器可以让集群的工作处理更高效,同时提高资源利用率,节省能源开销. 通用调度器,如Kubernetes原生调度器Scheduler实现了根据特定的调度算法和策略将pod调度到指定的计算节点(Node)上.但实际上设计大规模共享集群的调度器并不是一件容易的事情.调度器不仅要了解集群资源的使用和分布情况,还要兼顾任务分配速度和执行效率.过度设计的调度

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU.FPGA 或 TPU 来加速计算.在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了.作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks.NVIDIA.Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加原生的 GPU 调度支持,该方案填补了 Spark 在 GPU 资源的任务调度方面的空白

[摘要] Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统,源自于华为云开源出来的.Volcano 方便 AI.大数据.基因.渲染等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力. 1      为什么K8S需要Volcano K8S自带的的资源调度器,有一个明显的特点是:依次调度每个容器.但在AI训练或者大数据,这种必须多个容器同时配合执行的情况下,容器依次调度是无法满足需要的.因为这些计算任务包含的容器们想要的是,要么同时都成功,要么

[摘要] Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统,源自于华为云开源出来的.Volcano 方便 AI.大数据.基因.渲染等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力. 1 为什么K8S需要Volcano K8S自带的的资源调度器,有一个明显的特点是:依次调度每个容器.但在AI训练或者大数据,这种必须多个容器同时配合执行的情况下,容器依次调度是无法满足需要的.因为这些计算任务包含的容器们想要的是,要么同时都成功,要么就都别执行

作者 | 子誉  蚂蚁金服高级技术专家 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT. Kubernetes 调度过程 首先来看第一部分 - Kubernetes 的调度过程.如下图所示,画了一个很简单的 Kubernetes 集群架构,它包括了一个 kube-ApiServer,一组 Web-hook Controllers,以及一个默认的调度器 kube-Scheduler,还有两台物理机节点 Node1 和 No

作者 | 车漾  阿里巴巴高级技术专家 本文整理自<CNCF x Alibaba 云原生技术公开课>第 20 讲. 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT. 导读:2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕.该热潮的背后推手正是云计算的普及和算力的巨大提升. 需求来源 经过近几

调度器 kube-scheduler 是 kubernetes 的核心组件之一,主要负责整个集群资源的调度功能,根据特定的调度算法和策略,将 Pod 调度到最优的工作节点上面去,从而更加合理.更加充分的利用集群的资源,这也是我们选择使用 kubernetes 一个非常重要的理由. 调度流程 默认情况下,kube-scheduler 提供的默认调度器能够满足我们绝大多数的要求,我们前面和大家接触的示例也基本上用的默认的策略,都可以保证我们的 Pod 可以被分配到资源充足的节点上运行.但是在实际的线

源码分析系列文章已经开源到github,地址如下: github:https://github.com/farmer-hutao/k8s-source-code-analysis gitbook:https://farmer-hutao.github.io/k8s-source-code-analysis 本文大纲 概述 从 --config 开始 options.Option 对象 config.Config对象 runCommand ApplyFeatureGates 默认算法注册 特性开关

本文原始地址(gitbook格式):https://farmer-hutao.github.io/k8s-source-code-analysis/core/scheduler/scheduler-framework.html 本项目github地址:https://github.com/farmer-hutao/k8s-source-code-analysis 写在前面 调度器启动运行 一个pod的调度流程 潜入第三层前的一点逻辑 1. 写在前面 今天我们从pkg/scheduler/sche

本文原始地址:https://farmer-hutao.github.io/k8s-source-code-analysis/core/scheduler/desigh.html github项目地址:https://github.com/farmer-hutao/k8s-source-code-analysis 1. 概述 我们先整体了解一下Scheduler的设计原理,然后再看这些过程是如何用代码实现的.关于调度器的设计在官网有介绍,我下面结合官网给的说明,简化掉不影响理解的复杂部分,和大家