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摘要：往年(2020)7 月初，Volcano 公布了 1.0 版本。1.0 做为里程碑版本，在 Volcano 整个布局中起到了承前启后的作用。此次公布的 1.0 版本反对了 GPU 共享，作业动静扩缩容，批工作抢占等性能，并次要增强了稳定性；同时，在 1.0 公布后 Volcano 也在线下探讨了散布式调度零碎的将来倒退的趋势等。
历史
在剖析趋势之前，咱们先看一下散布式调度零碎的历史。晚期散布式调度零碎以批处理零碎为主，例如九几年的 LSF/SGE/PBS 等，这些批处理零碎大布局的应用在 HPC 畛域，而且对作业级的调度进行大量的钻研工作；后续由批处理零碎延长出多集群、多组织资源共享的需要，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反对；这也是云计算成为支流的次要起因：多组织之间共享须要齐备的协定和足够的平安反对，而云服务仅须要对用户提供相应服务和平安，并不需要在多个云厂商之间进行共享；随着开源社区的倒退，再将利用接口逐渐对立，e.g. Kubernetes。Hadoop 呈现后，不仅推动了散布式调度零碎中对数据的解决，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 将资源管理层与畛域框架层离开，随后的畛域框架也有机会构建本人的生态，e.g. Spark；同时，将资源管理层与畛域框架离开也被宽泛认可。
在容器及 Kuberentes 风行后，凭借其高资源利用率与隔离，环境标准化等劣势，越来越多的人心愿将这些批量计算利用对立到 Kubernetes 平台上。
将来的趋势
多种利用对立调度
随着各行各业的倒退，涌现出越来越多的畛域框架来反对业务的倒退；这些框架都在相应的业务畛域有着不可代替的作用，e.g. Spark, Tensorflow, Flink 等。在业务复杂性能一直减少的状况下，繁多的畛域框架很难应答当初简单的业务场景；因而当初广泛应用多种框架达成业务指标，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，各个子集群的资源节约比较严重；因而 越来越多的用户心愿通过对立调度零碎来解决资源共享的问题。在技术选型上，Kubernetes 凭借其优良的扩展性取得大部分用户青眼。
异构硬件
在批量计算工作向云原生环境迁徙的过程中，对云原生环境的算力提出了新的要求；各个厂商为了应答这些新的需要，为各个场景提供了不同架构的硬件，例如 鲲鹏，昇腾，X86，GPU 等。当多种利用运行在对立平台上时，须要云原生调度零碎可能对异构硬件资源进行对立的治理与调度，应用各种利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 仍有一些有余，例如 无奈很好的反对硬件拓扑。在调度方面 Volcano 曾经反对支流的调度策略，并在最新的 1.0 版本中反对了 GPU 共享，大大增加了 GPU 的利用率，无效升高了 GPU 的应用老本。
跨集群 / 跨云
跨集群始终是散布调度零碎解决大规模、灾备等问题的次要解决方案；同时，为了升高厂商绑定的危险，并最大限度兼顾不同云厂商的劣势，多云环境下的负载高效散发逐步成为趋势。在多云的环境中，面向数据地位的优化，作业执行工夫预估等问题都是须要调度零碎解决的问题；在 Volcano 中，将通过多个我的项目实现跨集群、跨云的作业调度，例如 JobForward (#880)。
智能化
调度算法在散布调度零碎中有大量的钻研，从晚期的批处理零碎到近期的 Borg，Volcano 等；晚期的批处理零碎以特定场景的算法优化为主，对于简单的场景须要大量的计算，尽管有大量针对 HPC 和网络的调度优化，但罕用和落地的算法比拟少。随着人工智能的倒退，越来越多的调度零碎将会应用 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
散布式调度零碎是一个简单的零碎，须要多个组件共合作以进步整体的效率，例如 利用治理，调度，异构硬件治理，存储等，仅靠调度器无奈实现这些工作。Volcano 作为 CNCF 首个面向批量计算的散布式调度零碎，蕴含了利用治理，作业调度，异构硬件等多个组件和性能；其调度器兼容 kubernetes 调度策略，同时反对在线、离线两种作业类型；控制器提供了对立的作业管理，反对多种作业的接入，包含 MPI, Tensorflow, MidSpore, Spark 等；设施插件提供了对异构硬件的反对，例如 1.0 版中反对了 GPU 共享。因而，Volcano 面向散布式调度零碎的趋势提供了残缺的计划，能够在多种场景下进步作业性能，资源使用率等。
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