nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的最小运行数量得到满足时，为Job下的所有Pod执行调度动作，否则，不执行。 基于容器组概念的Gang调度算法十分适合需要多进程协作的场景。AI场景往往包含复杂的流程，Data

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原生Kubernetes调度器只能基于资源的申请值进行调度，然而Pod的真实资源使用率，往往与其所申请资源的Request/Limit差异很大，这直接导致了集群负载不均的问题： 集群中的部分节点，资源的真实使用率远低于资源申请值的分配率，却没有被调度更多的Pod，这造成了比较大的资源浪费。

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Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic

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实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题： xDM-F数据同步

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若需解决以上两个问题，则可配置作业调度身份。配置作业调度身份后，作业执行过程中，以配置的调度身份与其他服务交互，可以避免上述两种场景下作业执行失败。 在作业进行周期调度时，该作业的默认用户被删除后，如果使用其他用户对该作业进行版本提交并执行调度，那该作业的执行用户就默认为提交版本的用户。 调度身份的分类 调度身份分为委托和IAM账户两大类。

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个 服务器 上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 查询集群支持的ELBV3负载均衡器 打开或关闭ES负载均衡器 ES监听器配置 获取该esELB的信息，以及页面需要展示健康检查状态 更新ES监听器 查询证书列表 父主题： API

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负载均衡 在更新流量策略内容时，可选择是否开启。 在微服务场景下，负载均衡一般和服务配合使用，每个服务都有多个对等的服务实例。 服务发现负责从服务名中解析一组服务实例的列表，负载均衡负责从中选择一个实例。为目标服务配置满足业务要求的负载均衡策略，控制选择后端服务实例。 父主题： 流量策略

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请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。常用于短连接服务，例如HTTP等服务。 加权最少连接：最少连接是通过当前活跃的连接数来估计服务器负载情况的一种动态调度算法。加权最少连

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3-r0及以上版本集群支持。 负载均衡配置：您可以单击负载均衡配置的“编辑”图标配置ELB实例的参数，在弹出窗口中配置ELB实例的参数。 分配策略：可选择加权轮询算法、加权最少连接或源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能

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Boolean true：开启指定的接入方式。 false：关闭指定的接入方式。 user_name 否 String 首次开启SASL时，需要输入用户名。实例创建后，关闭SASL并不会删除已经创建的用户，再次开启SASL时无需传入用户名，传入的用户名将无效。 pass_word

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获取IAM用户Token接口获取，接口返回的响应消息头中“X-Subject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 schedule_id 否 String 调度计划id，租户下唯一，选填如不填则随机生成

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bject-Token”就是需要获取的用户Token。简要的获取方法样例请参见 Token认证。 最小长度：0 最大长度：20000 响应参数 无 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/edge-nodes/{edge_no

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调度计划管理 创建调度计划 更新调度计划，机机接口，全量更新字段 删除调度计划 父主题： API列表

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Integer 调度计划的执行间隔时间周期。 最小值：1 最大值：59 created_date Integer 调度计划的创建时间。 最小值：1 最大值：99999999999999999 last_modified_date Integer 调度计划最近一次的修改时间。 最小值：1

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通过统计业务伸缩的规律，将有相近生命周期的Pod优先调度到同一节点，配合autoscaler的水平扩缩容能力，快速缩容释放资源，节约成本并提高资源利用率。 1. 统计业务负载中Pod的生命周期，将有相近生命周期的Pod调度到同一节点 2. 对配置了自动扩缩容策略的集群，通过调整节点的缩容注解，优先缩容使用率低的节点

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NPU调度概述 U CS 本地集群管理支持NPU异构资源调度能力。 可实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，为工作负载提供NPU资源。 父主题： NPU调度

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态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。 GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。

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运维调度 运维概览 作业监控 实例监控 补数据监控 基线运维 通知管理 备份管理 操作历史 父主题： 数据开发

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Scheduler工作流 Volcano Scheduler的工作流程如下： 客户端提交的Job被调度器识别到并缓存起来。 周期性开启会话，一个调度周期开始。 将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列中。 遍历所有的待调度Job，按照定义的次序依次执行enqueue、allocate、pr

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