volcano

插件简介

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而Kubernetes当前缺失的一系列特性。

Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户。(目前Volcano项目已经在Github开源)

Volcano针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能，主要特性包括：

• 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。
• 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，包括成组调度，优先级抢占、装箱、资源预留、任务拓扑关系等。
• 队列管理：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。

项目开源地址：https://github.com/volcano-sh/volcano

安装插件

1. 登录UCS控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件管理”，找到Volcano，单击“安装”。
2. 该插件可配置“单实例”、“高可用”或自定义规格。

   选择自定义时，volcano-controller和volcano-scheduler的建议值如下：

   • 小于100个节点，可使用默认配置，即CPU的申请值为500m，限制值为2000m；内存的申请值为500Mi，限制值为2000Mi。
   • 高于100个节点，每增加100个节点（10000个Pod），建议CPU的申请值增加500m，内存的申请值增加1000Mi；CPU的限制值建议比申请值多1500m，内存的限制值建议比申请值多1000Mi。
     

     申请值推荐计算公式：

     • CPU申请值：计算“目标节点数 * 目标Pod规模”的值，并在表1中根据“集群节点数 * Pod规模”的计算值进行插值查找，向上取最接近规格的申请值及限制值。

       例如2000节点和2w个Pod的场景下，“目标节点数 * 目标Pod规模”等于4000w，向上取最接近的规格为700/7w（“集群节点数 * Pod规模”等于4900w），因此建议CPU申请值为4000m，限制值为5500m。

     • 内存申请值：建议每1000个节点分配2.4G内存，每1w个Pod分配1G内存，二者叠加进行计算。（该计算方法相比表1中的建议值会存在一定的误差，通过查表或计算均可）

       即：内存申请值 = 目标节点数/1000 * 2.4G + 目标Pod规模/1w * 1G。

       例如2000节点和2w个Pod的场景下，内存申请值 = 2 * 2.4G + 2 * 1G = 6.8G

     表1 volcano-controller和volcano-scheduler的建议值

     集群节点数/Pod规模	CPU Request(m)	CPU Limit(m)	Memory Request(Mi)	Memory Limit(Mi)
     50/5k	500	2000	500	2000
     100/1w	1000	2500	1500	2500
     200/2w	1500	3000	2500	3500
     300/3w	2000	3500	3500	4500
     400/4w	2500	4000	4500	5500
     500/5w	3000	4500	5500	6500
     600/6w	3500	5000	6500	7500
     700/7w	4000	5500	7500	8500

3. 选择插件实例是否多可用区部署。
   • 优先模式：优先将插件的Deployment实例调度到不同可用区的节点上，如集群下节点不满足多可用区，插件实例将调度到单可用区。
   • 强制模式：插件Deployment实例强制调度到不同可用区的节点上，如集群下节点不满足多可用区，插件实例将无法全部运行。

4. 配置插件实例节点亲和策略。
   • 指定节点调度：指定插件实例部署的节点 ，若不指定，将根据集群默认调度策略进行随机调度。
   • 自定义亲和策略：填写期望插件部署的节点标签实现更灵活的调度策略，若不填写将根据集群默认调度策略进行随机调度。自定义亲和策略详情请参见调度策略（亲和与反亲和）

5. 配置volcano默认调度器配置参数，详情请参见表2。

   colocation_enable: ''
   default_scheduler_conf:
     actions: 'allocate, backfill'
     tiers:
       - plugins:
           - name: 'priority'
           - name: 'gang'
           - name: 'conformance'
           - name: 'lifecycle'
             arguments:
               lifecycle.MaxGrade: 10
               lifecycle.MaxScore: 200.0
               lifecycle.SaturatedTresh: 1.0
               lifecycle.WindowSize: 10
       - plugins:
           - name: 'drf'
           - name: 'predicates'
           - name: 'nodeorder'
       - plugins:
           - name: 'cce-gpu-topology-predicate'
           - name: 'cce-gpu-topology-priority'
           - name: 'cce-gpu'
       - plugins:
           - name: 'nodelocalvolume'
           - name: 'nodeemptydirvolume'
           - name: 'nodeCSIscheduling'
           - name: 'networkresource'

   表2 Volcano插件配置参数说明

   插件	功能	参数说明	用法演示
   colocation_enable	是否开启混部能力。	参数值： true：表示开启混部。 false：不是不开启混部。	-
   binpack	将Pod调度到资源使用较高的节点以减少资源碎片	binpack.weight：binpack插件本身在所有插件打分中的权重 binpack.cpu：CPU资源在资源比重的比例，默认是1 binpack.memory：memory资源在所有资源中的比例，默认是1 binpack.resources：资源类型。	- plugins: - name: binpack arguments: binpack.weight: 10 binpack.cpu: 1 binpack.memory: 1 binpack.resources: nvidia.com/gpu, example.com/foo binpack.resources.nvidia.com/gpu: 2 binpack.resources.example.com/foo: 3
   conformance	跳过关键Pod，比如在kube-system命名空间的Pod，防止这些Pod被驱逐	-	-
   lifecycle	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	arguments参数： lifecycle.WindowSize：为int型整数，不小于1，默认为10。 记录副本数变更的次数，负载变化规律、周期性明显时可适当调低；变化不规律，副本数频繁变化需要调大。若过大会导致学习周期变长，记录事件过多。 lifecycle.MaxGrade：为int型整数，不小于3，默认为3。 副本分档数，如设为3，代表分为高中低档。负载变化规律、周期性明显时可适当调低；变化不规律，需要调大。若过小会导致预测的生命周期不够准确。 lifecycle.MaxScore：为float64浮点数，不小于50.0，默认为200.0。 lifecycle插件的最大得分，等效于插件权重。 lifecycle.SaturatedTresh：为float64浮点数，小于0.5时取值为0.5；大于1时取值为1，默认为0.8。 用于判断节点利用率是否过高的阈值，当超过该阈值，调度器会优先调度作业至其他节点。	- plugins: - name: priority - name: gang enablePreemptable: false - name: conformance - name: lifecycle arguments: lifecycle.MaxGrade: 10 lifecycle.MaxScore: 200.0 lifecycle.SaturatedTresh: 1.0 lifecycle.WindowSize: 10 说明： 对不希望被缩容的节点，需要手动标记长周期节点，为节点添加volcano.sh/long-lifecycle-node: true的annotation。对未标记节点，lifecycle插件将根据节点上负载的生命周期自动标记。 MaxScore默认值200.0相当于其他插件权重的两倍，当lifecycle插件效果不明显或与其他插件冲突时，需要关闭其他插件，或将MaxScore调大。 调度器重启后，lifecycle插件需要重新记录负载的变化状况，需要统计数个周期后才能达到最优调度效果。
   gang	将一组Pod看做一个整体去分配资源	-	-
   priority	使用用户自定义负载的优先级进行调度	-	-
   overcommit	将集群的资源放到一定倍数后调度，提高负载入队效率。负载都是deployment的时候，建议去掉此插件或者设置扩大因子为2.0。	overcommit-factor: 扩大因子，默认是1.2	- plugins: - name: overcommit arguments: overcommit-factor: 2.0
   drf	根据作业使用的主导资源份额进行调度，用的越少的优先	-	-
   predicates	预选节点的常用算法，包括节点亲和，Pod亲和，污点容忍，node ports重复，volume limits，volume zone匹配等一系列基础算法	-	-
   nodeorder	优选节点的常用算法	nodeaffinity.weight：节点亲和性优先调度，默认值是1 podaffinity.weight：Pod亲和性优先调度，默认值是1 leastrequested.weight：资源分配最少的的节点优先，默认值是1 balancedresource.weight：node上面的不同资源分配平衡的优先，默认值是1 mostrequested.weight：资源分配最多的的节点优先，默认值是0 tainttoleration.weight：污点容忍高的优先调度，默认值是1 imagelocality.weight：node上面有Pod需要镜像的优先调度，默认值是1 selectorspread.weight: 把Pod均匀调度到不同的节点上，默认值是0 volumebinding.weight: local pv延迟绑定调度，默认值是1 podtopologyspread.weight: Pod拓扑调度，默认值是2	- plugins: - name: nodeorder arguments: leastrequested.weight: 1 mostrequested.weight: 0 nodeaffinity.weight: 1 podaffinity.weight: 1 balancedresource.weight: 1 tainttoleration.weight: 1 imagelocality.weight: 1 volumebinding.weight: 1 podtopologyspread.weight: 2
   cce-gpu-topology-predicate	GPU拓扑调度预选算法	-	-
   cce-gpu-topology-priority	GPU拓扑调度优选算法	-	-
   cce-gpu	结合UCS的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置 说明： 小数GPU配置的前提条件为UCS集群GPU节点为共享模式，检查集群是否关闭GPU共享，请参见集群配置管理中的enable-gpu-share参数。	-	-
   numaaware	numa拓扑调度	weight: 插件的权重	-
   networkresource	支持预选过滤ENI需求节点，参数由CCE传递，不需要手动配置	NetworkType: 网络类型（eni或者vpc-router类型）	-
   nodelocalvolume	支持预选过滤不符合local volume需求节点	-	-
   nodeemptydirvolume	支持预选过滤不符合emptydir需求节点	-	-
   nodeCSIscheduling	支持预选过滤everest组件异常节点	-	-

6. 单击“安装”。

在控制台中修改volcano-scheduler配置

Volcano允许用户在安装，升级，编辑时，编写Volcano调度器配置信息，并将配置内容同步到volcano-scheduler-configmap里。

当前小节介绍如何使用自定义配置，以便用户让volcano-scheduler能更适合自己的场景。

仅Volcano 1.7.1及以上版本支持该功能。在新版插件界面上合并了原plugins.eas_service和resource_exporter_enable等选项，以新选项default_scheduler_conf代替。

您可登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件管理”，在右侧找到Volcano，单击“安装”或“升级”，并在“参数配置”中设置Volcano调度器配置参数。

• 使用resource_exporter配置，示例如下：

  {
      "ca_cert": "",
      "default_scheduler_conf": {
          "actions": "allocate, backfill",
          "tiers": [
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "priority"
                      },
                      {
                          "name": "gang"
                      },
                      {
                          "name": "conformance"
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "drf"
                      },
                      {
                          "name": "predicates"
                      },
                      {
                          "name": "nodeorder"
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "cce-gpu-topology-predicate"
                      },
                      {
                          "name": "cce-gpu-topology-priority"
                      },
                      {
                          "name": "cce-gpu"
                      },
                      {
                          "name": "numa-aware" # add this also enable resource_exporter
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "nodelocalvolume"
                      },
                      {
                          "name": "nodeemptydirvolume"
                      },
                      {
                          "name": "nodeCSIscheduling"
                      },
                      {
                          "name": "networkresource"
                      }
                  ]
              }
          ]
      },
      "server_cert": "",
      "server_key": ""
  }

  开启后可以同时使用volcano-scheduler的numa-aware插件功能和resource_exporter功能。

• 使用eas_service配置，示例如下：

  {
      "ca_cert": "",
      "default_scheduler_conf": {
          "actions": "allocate, backfill",
          "tiers": [
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "priority"
                      },
                      {
                          "name": "gang"
                      },
                      {
                          "name": "conformance"
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "drf"
                      },
                      {
                          "name": "predicates"
                      },
                      {
                          "name": "nodeorder"
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "cce-gpu-topology-predicate"
                      },
                      {
                          "name": "cce-gpu-topology-priority"
                      },
                      {
                          "name": "cce-gpu"
                      },
                      {
                          "name": "eas",
                          "custom": {
                              "availability_zone_id": "",
                              "driver_id": "",
                              "endpoint": "",
                              "flavor_id": "",
                              "network_type": "",
                              "network_virtual_subnet_id": "",
                              "pool_id": "",
                              "project_id": "",
                              "secret_name": "eas-service-secret"
                          }
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "nodelocalvolume"
                      },
                      {
                          "name": "nodeemptydirvolume"
                      },
                      {
                          "name": "nodeCSIscheduling"
                      },
                      {
                          "name": "networkresource"
                      }
                  ]
              }
          ]
      },
      "server_cert": "",
      "server_key": ""
  }

• 使用ief配置，示例如下：

  {
      "ca_cert": "",
      "default_scheduler_conf": {
          "actions": "allocate, backfill",
          "tiers": [
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "priority"
                      },
                      {
                          "name": "gang"
                      },
                      {
                          "name": "conformance"
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "drf"
                      },
                      {
                          "name": "predicates"
                      },
                      {
                          "name": "nodeorder"
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "cce-gpu-topology-predicate"
                      },
                      {
                          "name": "cce-gpu-topology-priority"
                      },
                      {
                          "name": "cce-gpu"
                      },
                      {
                          "name": "ief",
                          "enableBestNode": true
                      }
                  ]
              },
              {
                  "plugins": [
                      {
                          "name": "nodelocalvolume"
                      },
                      {
                          "name": "nodeemptydirvolume"
                      },
                      {
                          "name": "nodeCSIscheduling"
                      },
                      {
                          "name": "networkresource"
                      }
                  ]
              }
          ]
      },
      "server_cert": "",
      "server_key": ""
  }

保留原volcano-scheduler-configmap配置

假如在某场景下希望插件升级后时沿用原配置，可参考以下步骤：

1. 查看原volcano-scheduler-configmap配置，并备份。
   示例如下：

   # kubectl edit cm volcano-scheduler-configmap -n kube-system
   apiVersion: v1
   data:
     default-scheduler.conf: |-
       actions: "enqueue, allocate, backfill"
       tiers:
       - plugins:
         - name: priority
         - name: gang
         - name: conformance
       - plugins:
         - name: drf
         - name: predicates
         - name: nodeorder
         - name: binpack
           arguments:
             binpack.cpu: 100
             binpack.weight: 10
             binpack.resources: nvidia.com/gpu
             binpack.resources.nvidia.com/gpu: 10000
       - plugins:
         - name: cce-gpu-topology-predicate
         - name: cce-gpu-topology-priority
         - name: cce-gpu
       - plugins:
         - name: nodelocalvolume
         - name: nodeemptydirvolume
         - name: nodeCSIscheduling
         - name: networkresource

2. 在控制台“参数配置”中填写自定义修改的内容：

   {
       "ca_cert": "",
       "default_scheduler_conf": {
           "actions": "enqueue, allocate, backfill",
           "tiers": [
               {
                   "plugins": [
                       {
                           "name": "priority"
                       },
                       {
                           "name": "gang"
                       },
                       {
                           "name": "conformance"
                       }
                   ]
               },
               {
                   "plugins": [
                       {
                           "name": "drf"
                       },
                       {
                           "name": "predicates"
                       },
                       {
                           "name": "nodeorder"
                       },
                       {
                           "name": "binpack",
                           "arguments": {
                               "binpack.cpu": 100,
                               "binpack.weight": 10,
                               "binpack.resources": "nvidia.com/gpu",
                               "binpack.resources.nvidia.com/gpu": 10000
                           }
                       }
                   ]
               },
               {
                   "plugins": [
                       {
                           "name": "cce-gpu-topology-predicate"
                       },
                       {
                           "name": "cce-gpu-topology-priority"
                       },
                       {
                           "name": "cce-gpu"
                       }
                   ]
               },
               {
                   "plugins": [
                       {
                           "name": "nodelocalvolume"
                       },
                       {
                           "name": "nodeemptydirvolume"
                       },
                       {
                           "name": "nodeCSIscheduling"
                       },
                       {
                           "name": "networkresource"
                       }
                   ]
               }
           ]
       },
       "server_cert": "",
       "server_key": ""
   }

   

   使用该功能时会覆盖原volcano-scheduler-configmap中内容，所以升级时务必检查是否在volcano-scheduler-configmap做过修改。如果是，需要把修改内容同步到升级界面里。

Prometheus指标采集

volcano-scheduler通过端口8080暴露Prometheus metrics指标。您可以自建Prometheus采集器识别并通过http://{{volcano-schedulerPodIP}}:{{volcano-schedulerPodPort}}/metrics路径获取volcano-scheduler调度相关指标。

Prometheus指标暴露仅支持volcano插件1.8.5及以上版本。

相关操作

• 动态资源超卖
• NUMA亲和性调度

Volcano 1.0.0版本升级说明

Volcano 1.0.0版本与后续版本不兼容，不支持在控制台升级。如想使用新版本Volcano插件，需要先卸载1.0.0版本，然后再在控制台安装新版本。

执行如下命令可以卸载Volcano。

kubectl delete crd jobs.batch.volcano.sh

kubectl delete crd commands.bus.volcano.sh

版本记录

建议升级到跟集群配套的最新volcano版本。