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邀您参与 | 阿里巴巴如何扩展 K8s 调度器支持 AI 和大数据任务?

發布時間:2024/9/3 ChatGpt 40 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 邀您参与 | 阿里巴巴如何扩展 K8s 调度器支持 AI 和大数据任务? 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
簡介:2020 年 7 月 15 日上午 10:00,《阿里巴巴如何擴展 K8s 調度器支持 AI 和大數據任務?》主題線上網絡研討會即將召開。

隨著 Kubernetes 的廣泛應用,越來越多的開發人員嘗試使用 Kubernetes 運行和管理 Web 應用和微服務以外的工作負載。典型場景包括深度學習任務,高性能計算作業,基因計算工作流,甚至是傳統的大數據處理任務。

圍繞 Kubernetes 容器平臺,統一管理各種異構算力資源,高效調度AI、大數據、高性能計算任務,已然成為云原生技術帶來變革的領域之一。

阿里云容器服務團隊結合多年 Kubernetes 產品與客戶支持經驗,基于 Kubernetes scheduling framework 對調度器進行了大量擴展和改進,使其在多種場景下依然能穩定、高效地調度復雜工作負載類型,為用戶使用 Kubernetes 同時管理在線應用和離線任務提供了基礎技術支撐。

2020 年 7 月 15 日上午 10:00,《阿里巴巴如何擴展 K8s 調度器支持 AI 和大數據任務?》主題線上網絡研討會即將召開。

2020 年 7 月 15 日網研會邀你參加

  • 題目:阿里巴巴如何擴展 K8s 調度器支持 AI 和大數據任務?
  • 時間:2020 年 7 月 15 日(10:00 AM)
  • 語言:中文

議題介紹

本次研討會將介紹 Kubernetes Scheduling Framework 的發展現狀,以及阿里云 Kubernetes 服務支持調度 AI、大數據等復雜工作負載和 GPU 等異構計算資源的實踐經驗。還將詳細介紹如何實現 Coscheduling/Gang Scheduling、Capacity Scheduling 等任務級調度特性。

問題聚焦

  • 了解 Kubernetes Scheduling Framework 當前進展與未來發展方向
  • 了解阿里云擴展 Scheduling Framework 支持任務級調度的開發經驗
  • 嘗試構建自己的 Scheduling Framework 插件
  • 報名方式

    點擊即可報名

    什么是 SIG Cloud-Provider-Alibaba?

    Cloud Provider SIG 是 Kubernetes 的云廠商興趣小組,致力于讓 Kubernetes 的生態系統往廠商中立的方向演進,他會負責協調不同廠商盡可能以統一的標準來滿足開發者的需求。阿里云作為國際有影響力的云廠商,作為國內首個加入 Cloud Provider SIG 的云廠商也在推動 Kubernetes 的進一步標準化,并進一步和橫向云廠商如 AWS、Google、Azure 進行技術協同,優化云和 Kubernetes 連接,并統一不同組件的模塊化和標準化協議。

    前三期網研會回顧

    • 回顧 | Kubernetes SIG-Cloud-Provider-Alibaba 首次網研會(含 PPT 下載)
    • 在生產環境中,阿里云如何構建高性能云原生容器網絡?(含 PPT 下載)
    • 如何為云原生應用帶來穩定高效的部署能力?(含 PPT 下載)

    如何參與共建?

    Kubernetes 作為云原生時代的應用操作系統,已經成為事實上的標準。阿里云在 Kubernetes 實踐的過程中開源了眾多的項目,如位于底層的計算、存儲、網絡、安全等相關的 5 個大的類別和上層領域相關的 AI、應用管理、遷移、Serveless 等 5 個大的類別,為用戶應用提供全棧式生命周期管理。

    希望對 Kubernetes 感興趣的開發者可以找到對應的開源項目。我們非常期待與大家一起來共建,無論是提 PR 或 Issue,還是對 Roadmap 提出建議。后續,SIG Cloug Provider Alibaba 也會針對具體的組件分享原理、最佳實踐。

    點擊即可報名

    “阿里巴巴云原生關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh 等技術領域、聚焦云原生流行技術趨勢、云原生大規模的落地實踐,做最懂云原生開發者的公眾號。”

    原文鏈接:https://developer.aliyun.com/article/767368?

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    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的邀您参与 | 阿里巴巴如何扩展 K8s 调度器支持 AI 和大数据任务?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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