的节点进行调度。 Pod可配置的拓扑策略 Pod调度时筛选节点行为说明 1.根据Pod设置的拓扑策略，筛选可调度的节点 2.筛选可调度的节点后，进一步筛选CPU拓扑满足策略的节点进行调度 none 针对配置了以下几种拓扑策略的节点，调度时均无筛选行为： none：可调度 best-effort：可调度

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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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服务的性能和稳定性，通常会按照波峰时需要的资源申请，但是波峰的时间可能很短，这样在非波峰时段就有资源浪费。另外，由于在线作业SLA要求较高，为了保证服务的性能和可靠性，通常会申请大量的冗余资源，因此，会导致资源利用率很低、浪费比较严重。将这些申请而未使用的资源（即申请量与使用量的

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义中配置调度策略。例如： 将前端应用和后端应用部署在一起，有助于减少延迟，因为这两种类型的Pod可以共享相同的物理资源。 某类应用部署到某些特定的节点，确保关键应用总是运行在最优的硬件或配置上。 不同应用部署到不同的节点，有助于隔离应用，防止一个应用的问题影响到其他应用。 您可以

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对

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象为带有app=backend的工作负载。 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。 示例中，带有app=backend的工作负载在拓扑域1中，因此，亲和app=backend工作负载在调度时，可以调度到拓扑域1

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反亲和性”，应用升级或者重启后，会概率出现服务无法访问的问题。 亲和性/反亲和性调度策略概述 反例： 应用A设置对节点1、节点2亲和性，节点3、节点4反亲和性，应用A通过ELB发布Service，ELB监听节点1和节点2上面。对应用A进行升级，会概率出现应用A被调度到节点1-4之

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著降低调度的速度。在包含数百个节点的集群中，不建议使用这类设置。 您可以根据实际业务需要，参考设置节点亲和调度策略、设置工作负载亲和/反亲和调度策略为容器部署方式部署的组件实例配置上述调度策略。 设置节点亲和调度策略 选择“高级配置 > 调度策略”。 选择节点“亲和性”调度的规则类型。

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nodeaffinity.weight：非负整数。 podaffinity.weight：非负整数。 leastrequested.weight：非负整数。 balancedresource.weight：非负整数。 mostrequested.weight：非负整数。 tainttoleration

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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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必然不会调度到其他节点。 容器应用与容器应用亲和：当容器应用A与容器应用B亲和时，容器应用A只会调度到容器应用B所在的节点。 反亲和性 容器应用与节点反亲和：当容器应用与节点反亲和时，容器应用不会调度到反亲和的这些节点中。 容器应用与容器应用反亲和：当容器应用A与容器应用B反亲和

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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。 设置可用区亲和性 在Autopilot集群中，您可以通过设置工作负载注解实现可用区亲和，将Pod调度到指定的可用区。 登录CCE控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“创建工作负载”。 在“高级配置”中，选择“标签与注解”，并填写以下注解。

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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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户实现应用自动化调度，弹性伸缩以及边缘站点和边缘应用运维。 优势： 弹性伸缩：可根据用户的业务需求和预设策略，自动调整计算资源，使 云服务器 或容器数量自动随业务负载增长而增加，随业务负载降低而减少，保证业务平稳健康运行。 智能化调度：提供节点间亲和性调度以及应用间亲和性调度。 立体

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如何处理启动一个新服务后导致一个节点内存使用率过高的问题？ 问题描述 启动一个新服务导致一个节点内存使用率过高，怎么处理？ 解决方法 设置调度策略亲和性，可以使服务实例按亲和性节点部署即可。 父主题： 应用运维

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uest值无法被满足。即使节点实际负载很低，也无法调度到该节点。 自定义调度策略：Pod可能根据自定义的亲和性和反亲和性策略进行调度，导致Pod在节点上分布不均匀。 节点污点和容忍度：节点存在某些污点，未设置容忍度的Pod无法调度到该节点上运行。 部分工作负载特性导致：工作负载可

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指定，将根据集群默认调度策略随机调度。 指定节点池调度：指定工作负载Pod部署的节点池。若不指定，将根据集群默认调度策略随机调度。 自定义亲和策略：根据节点标签实现灵活的调度策略，支持的亲和性规则请参见表2。选择合适的策略类型后可以添加对应的调度策略，参数详情请参见表3。 自定义亲和策略

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确保用户的应用能够部署到合适的位置，并能保障其需要的资源。这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。

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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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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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