筛选拓扑策略同样为“best-effort”的节点： none：不可调度 best-effort：可调度 restricted：不可调度 single-numa-node：不可调度 尽可能满足策略要求进行调度： 优先调度至单NUMA节点，如果单NUMA节点无法满足CPU申请值，允许调度至多个NUMA节点。 restricted

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节点池亲和性调度 在替换节点池、节点滚动升级等场景中，需要使用新节点池替换旧节点池。在这些场景下，为做到业务不感知，可以在业务触发变更时，将业务的Pod软亲和调度到新的节点池上。这种软亲和调度会尽量将新创建的Pod或者重调度的Pod调度到新的节点池，如果新节点池资源不足，或者新节

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业务优先级保障调度 优先级调度与抢占 父主题： Volcano调度

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心业务的调度运行。 CCE集群支持的优先级调度如表1所示。 表1 业务优先级保障调度 调度类型 说明 基于优先级调度 调度器优先保障高优先级业务运行，但不会主动驱逐已运行的低优先级业务。基于优先级调度配置默认开启，不支持关闭。 基于优先级抢占调度 当集群资源不足时，调度器主动驱逐

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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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者都不满足也会进行调度。 表2 节点亲和性调度策略设置参数说明 参数名 参数描述 权重 仅支持在“尽量满足”策略中添加。权重的取值范围为1-100，调度器在进行调度时会将该权重视为一个附加的评分项，并将其与节点的其他优先级函数评分相加。最终，调度器会将Pod调度到总分最大的节点上。

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ask优先级和Node优先级的算法。通过在Job内配置task之间的亲和性和反亲和性策略，并使用task-topology算法，可优先将具有亲和性配置的task调度到同一个节点上，将具有反亲和性配置的Pod调度到不同的节点上。同样是处理亲和性和反亲和性配置对Pod调度的影响，ta

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亲和的工作负载对象。 最后，调度器选择目标工作负载所处的拓扑域进行亲和性调度，或者选择不存在目标工作负载的拓扑域进行反亲和性调度。 图1 工作负载亲和/反亲和示意图 通过控制台配置负载亲和/反亲和调度策略 在创建工作负载时，在“高级设置”中找到“调度策略”。创建工作负载的步骤详情请参见创建工作负载。

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s对Pod的调度策略： 表1 工作负载调度策略 调度策略 YAML字段定义 说明 参考文档 节点选择 nodeSelector 最简单的调度形式，通过节点所具有的标签选择希望调度的目标节点，Kubernetes只会将Pod调度到拥有指定标签的节点上。 设置指定节点调度（nodeSelector）

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也是云原生混部解决方案中的两个核心设计：全域统一调度和资源分级管控。 全域统一调度和资源分级管控 全域统一调度 应用的全域统一调度的核心是全域和统一，比如：分布式云场景中跨云、跨集群的统一调度，以及不同在线应用、离线任务的统一调度。 首先，Volcano通过静态分析，获取应用的静

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使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 针对计算资源进行优化的调度策略，可以有效减少各节点资源碎片，最大化地提高计算资源的利用率。 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。 业务优先级保障调度

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olcano调度器。 约束与限制 重调度之后的Pod，需要调度器进行调度，重调度器并未进行任何对于Pod和节点的标记行为，所以被驱逐的Pod调度到节点的行为完全被调度器控制，存在驱逐之后，被驱逐的Pod调度到原来节点的可能性。 重调度功能暂不支持Pod间存在反亲和性的场景。如果使

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0的OS节点支持 抢占调度 根据优先级规则为同一队列中高优先级任务执行抢占调度。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 preempt true/false false 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 开启抢占调度后，在集群资源不足的场景，高优先级作业将会驱逐低优先级作业，获取资源运行

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调度 功能介绍 基于运输单，安排车辆和司机进行运输 易流云TMS支持直接派车，排班派车，智能找车三种调度方式 应用场景 场景一：已经确定运输车辆及司机，直接安排运输 派车：对于已经安排好车辆和司机的运输单，单击派车按钮，填写车辆和司机信息后，立即派车即可完成调度。 图1 派车1 图2

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调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部

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ServiceStage支持多种调度算法，包括：应用与可用区的亲和性调度、应用和节点之间的亲和性调度、应用间的亲和性调度。 您可以根据需要自由组合使用这些策略来实现业务需求。 亲和性概念阐述 在应用没有容器化之前，原先一个虚拟机上会装多个组件，进程间会有通信。 但在做容器化拆分的时候，通常直接按进

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用了资源反向匹配作业的调度机制，开源调度器在调度精度上也有局限性，例如数据亲和性偏于随机，另外系统也无法支持基于负载的调度策略等。主要原因是调度器在选择作业时，缺乏全局的资源视图，很难做到好的选择。 Superior Scheduler内部采用了不同的调度机制。Superior

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功。 迁移工作负载时，若工作负载配置了节点亲和性，则工作负载会一直提示“未就绪”等异常情况。请单击工作负载名称进入到负载详情页，在选择“调度策略”页签，删除原节点的亲和性配置，配置新的节点亲和性和反亲和性策略，详情请参见设置节点亲和调度。 工作负载迁移成功后，在工作负载详情页的“

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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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Pod拓扑调度，默认值是2。 numa亲和性调度（numa-aware） weight numa亲和性调度，开启后默认值是 1。 NUMA亲和性调度 负载感知调度（usage） weight 负载感知调度，开启后默认值是 5 负载感知调度 节点池亲和性调度（nodepoolaffinity） nodepoolaffinity

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设置可用区亲和性 操作场景 可用区是指在同一个地理区域内，由于硬件、网络等因素的限制，将数据中心划分为多个独立的区域。在同一可用区内的节点之间可以通过高速网络进行快速通信，而不同可用区之间的通信则需要跨越物理距离，可能会有一定的延迟和风险。 将Pod调度到不同的可用区域中，可以提高应用程序的可用性和容错性。

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