配置调度器自定义参数--容器服务-火山引擎

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配置调度器自定义参数

最近更新时间：2024.07.01 10:36:33首次发布时间：2023.11.16 15:58:36

容器服务支持更改集群拓展调度器组件 scheduler-plugin 的自定义参数。您可以根据实际需求自定义配置调度器的行为，使得 Pod 的调度更符合您的期望。本文介绍如何配置调度器自定义参数。

前提条件

已安装 scheduler-plugin 组件。详细操作，请参见 scheduler-plugin 组件。

仅在满足 Kubernetes 版本要求的集群，支持配置调度器自定义参数：

若您的集群 Kubernetes 版本不满足要求，请先升级集群控制面。详细操作升级集群。

配置 节点调度策略 后，可按照实际需求，自定义 Binpack/Spread 调度策略的资源权重。

按需修改 节点调度策略 的 资源权重。
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说明

不自定义设置资源权重时，默认按照 CPU 权重为 1、Memory 权重为 1 的策略进行 Binpack/Spread 调度。

配置项	说明
资源	目前支配置如下四种资源： CPU Memory GPU（按 NVIDIA 类型 GPU 资源的算力评估） mGPU（按 mGPU 类型 GPU 资源的算力评估）说明容器服务遵循原生 Kubernetes 的资源权重策略。详细信息，请参见 Enabling bin packing using MostAllocated strategy。配置 GPU 和 mGPU 资源权重时，与 GPU 卡调度策略的组合说明，请参见下方 Binpack/Spread 调度策略组合说明。
权重	已选资源的权重，取值范围为 1~10，权重越大得分越高。即业务 Pod 调度到节点上时，优先考虑节点上目标资源的可使用情况。

配置项

说明

资源

目前支配置如下四种资源：

说明

容器服务遵循原生 Kubernetes 的资源权重策略。详细信息，请参见 Enabling bin packing using MostAllocated strategy。
配置 GPU 和 mGPU 资源权重时，与 GPU 卡调度策略的组合说明，请参见下方 Binpack/Spread 调度策略组合说明。

权重

已选资源的权重，取值范围为 1~10，权重越大得分越高。即业务 Pod 调度到节点上时，优先考虑节点上目标资源的可使用情况。

若您的工作负载中存在 GPU 计算型节点和 GPU 显卡的情况下，两种调度策略的组合方式说明如下：

说明

节点级别的 Binpack/Spread 调度策略针对 mGPU 和普通 GPU 均生效。

节点调度策略	GPU 卡调度策略	调度方式	适用场景
Spread (默认)	Binpack (默认)	Pod 分散调度到 GPU 分配率低的节点。容器优先调度到该节点上装箱率高的 GPU 卡。	节点故障隔离性较强，碎片资源相对较少。
Spread	Spread	Pod 分散调度到 GPU 分配率低的节点。容器分散调度到装箱率低的 GPU 卡。	节点和 GPU 卡的故障隔离性强，但碎片资源相对较多，适用于高可用场景。
Binpack	Binpack	Pod 优先调度到 GPU 分配率高的节点。容器优先调度到该节点上装箱率高的 GPU卡。	故障隔离性相对较差，资源碎片最少，防止共享业务带来的资源碎片造成资源浪费，适用于 GPU 高利用率场景
Binpack	Spread	Pod 优先调度到 GPU 分配率高的节点。容器分散调度到装箱率低的 GPU 卡。	GPU 卡的故障隔离性较强，资源碎片相对较多。