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Alibaba Cloud Linux 资源隔离及混部技术
参考 https://developer.aliyun.com/article/807824 https://openanolis.cn/video/447397858019557785如何在云原生混部场景下利用资源配额高效分配集群资源？
简介：由于混部是一个复杂的技术及运维体系，包括 K8s 调度、OS 隔离、可观测性等等各种技术，之前的一篇文章《历经 7 年双 11 实战，阿里巴巴是如何定义云原生混部调度优先级及服务质量的？》，主要聚焦在调度优先级和服务质量模型上，今天我们来关注一下资源配额多租相关的内容。 引言 在阿阿里巴巴云原生混部系统 Koordinator 正式开源
简介： 脱胎于阿里巴巴内部，经过多年双 11 打磨，每年为公司节省数十亿的混部系统 Koordinator 今天宣布正式开源。通过开源，我们希望将更好的混部能力、调度能力开放到整个行业，帮助企业客户改进云原生工作负载运行的效率、稳定性和计算成本。 作者 | 逐灵 来源 | 阿里技术公众qGPU 容器产品全量上线，重磅发布 GPU 在离线混部功能
作者 徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研发经验，长期深耕 Kubernetes、在离线混部与 GPU 容器化领域，Kubernetes KEP Memory QoS 作者，Kubernetes 积极贡献者。 摘要 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术，支持在多个容器间共享 GPU 卡资源，百度混部实践系列 | 如何提高 K8S 集群资源利用率？
【百度云原生导读】随着Kubernetes（以下简称『K8S』）被业界越来越广泛地使用，单个集群规模也逐渐增大，很多人都会发现自己维护的 K8S 集群普遍存在一个问题：分配率较高，而利用率偏低。 比如，一个有1000+节点的集群，在分配率达到80%后，常常会因为集群碎片的原因，很多大规格的 Pod 就无法再百度大规模战略性混部系统演进
我今天给大家分享的题目是《百度大规模战略性混部系统演进》，主要介绍三个方面的内容：第一部分是背景，即我们为什么要做混部。第二部分是混部的方案，我主要围绕两个方面去介绍，一是混部形态下核心的资源管理架构，我会介绍一下百度资源管理架构到底是什么样的，我们在线资源管理架构与离线资百度大规模战略性混部系统演进
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