微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    分布式任务调度 更多内容
  • 调度配置

    资源利用率优化调度(Volcano调度器支持) AI任务性能增强调度(Volcano调度器支持) 异构资源调度(Volcano调度器支持) Volcano调度器(v1.27及以上版本支持) 设置Volcano调度器为默认调度器后,Volcano调度器将替换kube-schedul

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  • NPU调度

    com/ascend-310参数指定NPU数量时,requests和limits值需要保持一致。 指定huawei.com/ascend-310后,在调度时不会将负载调度到没有NPU的节点。如果缺乏NPU资源,会报类似“0/2 nodes are available: 2 Insufficient huawei

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  • CPU调度

    CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题: 调度

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  • 调度概述

    业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 根据AI任务的工作性质、资源的使用情况,设置对应的调度策略,可以增强集群业务的吞吐量,提高业务运行性能。 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 Volcano可解决调度程序NUMA拓扑感知的限制,实现以下目标: 避免将Pod调度到NUMA拓扑不匹配的节点。

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  • 调度策略

    调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上? 如何避免节点上的某个容器被驱逐? 为什么Pod在节点不是均匀分布? 如何驱逐节点上的所有Pod? 如何查看Pod是否使用CPU绑核? 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点? 为什么Pod调度不到某个节点上?

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  • 调度管理

    调度管理 作业策略管理 支持自定义作业执行的频度、日历信息,可以为不同作业定义不同调度频率和日历。 图1 作业策略管理1 图2 作业策略管理2 作业计划场景 数据服务共享平台为开发人员提供按照计划自动执行作业的能力,支持在计划中配置自定义的频度、日历、作业、作业执行优先级等内容。

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  • 调度管理

    调度管理 资产领用单 资产领用 资产上线[挂载](PDA) 资产下线 资产借用单 资产借用 资产归还单 资产归还扫描 资产报废单 资产报废扫描 资产盘点计划单 资产盘点 资产盘盈盘亏单 资产处置单 资产搬运计划 资产搬运扫描 资产转移 父主题: 设备管理

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  • 调度算法

    Standard/ CCE Turbo Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一,它满足了调度过程中的“All or 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

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  • 调度作业

    调度作业 对已编排好的作业设置调度方式。 如果您的作业是批处理作业,您可以配置作业级别的调度任务,即以作业为一个整体进行调度,支持单次调度、周期调度、事件驱动调度三种调度方式。具体请参见配置作业调度任务(批处理作业)。 如果您的作业是实时处理作业,您可以配置节点级别的调度任务,即

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  • Volcano调度

    Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题: 调度

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  • GPU调度

    GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题: 调度

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  • 查询任务调度列表(API名称:findTaskScheduleList)

    查询任务调度列表(API名称:findTaskScheduleList) 功能介绍 查询任务调度列表。 相关接口 接口名称 调用说明 获取Token 调用该接口获取到Token,再调用其他接口时,需要在请求消息头中添加“Authorization”,其值即为Token。 URL 请求方式

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    算法、增强调度能力如智能调度的支持,在推理场景增加GPU Share等特性的支持,进一步提升kubeflow批量训练和推理的效率。 实现典型分布式AI训练任务 下面将展示如何基于Kubeflow和Volcano,并使用MNIST数据集轻松的完成数字图像分类模型的分布式训练。 登录

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  • 配置作业调度为年调度

    配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时,可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度,请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在 DataArts Studio 中配置一个按月调度执行的作业,然后在作业里面新增一个Dummy节点(空节点,不处理实

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  • prvt

    be_execute_ilm_dn 用于分布式DN上的自动评估。该操作会影响集群整体的ILM后台调度。 flush_task_executestate 自动调度任务刷新task状态。 generate_taskoid CN生成用于本次调度的taskid。 evaluate_obj_policy 触发调度后对数据对象进行评估。

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  • 查询调度计划

    参数类型 描述 dispatch_id String 调度计划ID。 最小长度:1 最大长度:64 task_id String 调度计划关联的任务ID。 最小长度:1 最大长度:64 start_datetime Integer 调度计划的执行开始时间。 最小值:0 最大值:99999999999999999

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  • 组调度(Gang)

    调度(Gang) 组调度(Gang)满足了调度过程中“All or nothing”的调度需求,避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费,主要应用于AI、大数据等多任务协作场景。启用该能力后,可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题,大幅度提升整体训练性能。 前提条件

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  • 负载感知调度

    变化,为防止Pod调度完成后,集群再次出现负载极端不均衡的情况下,Volcano同时提供重调度能力,通过负载感知和热点打散重调度结合使用,可以获得集群最佳的负载均衡效果。关于热点打散重调度能力的使用请参见重调度(Descheduler)。 工作原理 负载感知调度能力由Volcan

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  • 配置调度身份

    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

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  • 传统周期调度

    作业A为分钟调度,作业B为小时调度,则作业A不能设置作业B为依赖作业。 作业A和依赖作业B中不能有任一调度周期为周。例如,作业A的调度周期为周或作业B的调度周期为周,则作业A不能设置作业B为依赖作业。 调度周期为月的作业只能依赖调度周期为天的作业。例如,作业A的调度周期为月,则作

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  • 计划调度管理

    计划调度管理 生产计划管理 功能概述:该模块主要是对生产计划进行管理,包含的功能有新增生产计划、编辑生产计划、终止生产计划、对生产计划执行完工操作,分解生产计划以及对分解的计划进行发布、删除操作。 操作人员:系统管理人员。 路径:计划调度→生产计划 。 图1 生产计划管理 生产订单管理

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