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Volcano 在 Kubernetes 生态中的介绍

news 来源：原创 2025/5/17 5:52:19

Volcano 在 Kubernetes 生态中的介绍

Volcano 是一个基于 Kubernetes 的云原生批处理调度系统，是云原生计算基金会（CNCF）的孵化项目。它旨在弥补 Kubernetes 原生调度器在处理高性能计算（HPC）、人工智能（AI）、大数据和机器学习（ML）等批处理和弹性工作负载方面的不足，提供更强大的调度和管理能力。以下是对 Volcano 的详细说明：

1. Volcano 是什么？

Volcano 是一个专为批处理工作负载设计的 Kubernetes 扩展系统，优化了大规模、计算密集型任务的调度与管理。它通过增强 Kubernetes 的调度机制，支持多种计算框架（如 TensorFlow、PyTorch、Spark、Flink、Ray 等），并提供高效的资源分配和任务管理功能。Volcano 的核心目标是提高资源利用率、调度效率以及集群管理能力，特别适用于以下场景：

人工智能/机器学习：分布式训练、模型推理等。
大数据：数据分析、ETL 流程等。
高性能计算：基因组学、渲染等计算密集型任务。

Volcano 通过自定义资源定义（CRD）和插件机制，扩展了 Kubernetes 的功能，使其更适合处理复杂的批处理任务。它不仅支持 Kubernetes 原生工作负载（如 Deployment、Job），还通过 VolcanoJob 等资源支持主流 AI 和大数据框架的统一调度。

2. Volcano 的核心功能

Volcano 提供了一系列 Kubernetes 原生调度器缺乏的功能，以下是其主要特性：

（1）高级调度能力

Gang Scheduling（集体调度）
确保一个作业的所有 Pod 同时启动，适用于分布式训练或大数据任务。例如，AI 训练作业需要多个 worker 节点同时运行，若部分 Pod 因资源不足无法调度，Volcano 会等待所有 Pod 都可调度后再统一分配，避免资源浪费或任务挂起。
Fair-Share Scheduling（公平共享调度）
在多用户或多队列场景中，Volcano 通过公平共享算法（如 DRF，Dominant Resource Fairness）平衡资源分配，避免大作业饿死小作业或单一用户独占资源。
Queue Management（队列管理）
支持多级队列管理，可为不同团队或任务设置资源配额和优先级。例如，可配置团队 A 使用 60% 集群资源，团队 B 使用 40%。
Binpack Scheduling（紧凑调度）
优化资源利用率，优先将任务分配到已部分占用的节点，减少节点空闲，提升集群整体利用率。
Topology-Aware Scheduling（拓扑感知调度）
根据 NUMA 拓扑或节点亲和性优化 Pod 调度，提升高性能任务的运行效率。

（2）异构设备支持

Volcano 支持 GPU、NPU 等异构设备的调度，优化资源共享（如支持 CUDA 和 MIG 模式）。它还能动态分配 CPU、内存和存储资源，减少资源争用和瓶颈。

（3）作业管理

VolcanoJob
Volcano 引入了 VolcanoJob 资源，统一管理 AI 和大数据框架的作业，支持多 Pod 模板、错误处理和生命周期管理。
PodGroup
通过 PodGroup 资源，Volcano 将一组 Pod 视为一个整体进行调度，确保作业的完整性。
生命周期管理
提供作业暂停、恢复、重启等功能，适合需要检查点（Checkpointing）或容错的长运行作业。

（4）监控与日志

Volcano 集成了 Prometheus 和 Grafana，提供丰富的日志和监控指标，支持可视化仪表盘，便于集群状态分析和性能优化。

（5）跨集群调度

Volcano 支持跨 Kubernetes 集群的作业调度，适合大规模分布式系统，实现资源池的统一管理和负载均衡。

3. Volcano 的架构

Volcano 的架构主要包括以下组件：

Volcano Scheduler：负责作业调度，替换 Kubernetes 默认调度器，支持多种调度算法。
Volcano Controller：管理作业生命周期，处理作业状态转换（如运行、完成、失败）。
Volcano Admission：验证和处理作业提交的 YAML 文件，确保配置正确。
Volcano Agent（可选）：支持混合服务部署，优化资源超卖和 QoS 保障。
Descheduler（可选）：根据策略重新调度 Pod，平衡集群负载，减少资源碎片化。
Resource Exporter（可选）：支持 NUMA 拓扑感知调度，提升性能。

作业调度流程如下：

用户通过 YAML 文件定义作业（如 VolcanoJob），提交至 Kubernetes API Server。
Volcano Admission Controller 验证 YAML 配置。
Volcano Scheduler 评估资源可用性，选择合适的节点。
Kubelet 在节点上创建 Pod，启动容器。
对于 MPI 作业，Master Pod 等待所有 Worker Pod 就绪后启动任务。
Prometheus 收集监控数据，供用户分析。

4. 与 Kubernetes 默认调度器的区别

Kubernetes 默认调度器（kube-scheduler）主要为通用工作负载设计，逐个调度 Pod，缺乏对批处理作业的优化。Volcano 的优势在于：

作业级调度：将整个作业（而非单个 Pod）作为调度单位。
复杂调度策略：支持 Gang Scheduling、DRF、Binpack 等高级算法。
多框架支持：无缝集成 AI 和大数据框架。
资源优化：通过缓存调度结果、并行评分等机制提升调度效率。

5. Volcano 的应用场景

Volcano 已被 Amazon、Tencent 等 50 多家企业采用，广泛应用于：

AI/ML：分布式训练（如 Horovod、Kubeflow）、模型推理。
大数据：Spark、Flink 等框架的数据处理任务。
HPC：基因组学、渲染等高性能计算任务。
混合负载：在线服务与离线批处理的统一调度。

例如，Ruitian Capital 使用 Volcano 统一管理 AI 训练作业，每天调度 30 万个 Pod，从 YARN 迁移到 Kubernetes，显著提高了效率。

6. 如何部署 Volcano

Volcano 可以通过 Helm 或 YAML 文件部署到 Kubernetes 集群。以下是 Helm 部署的简单步骤：

# 添加 Volcano Helm 仓库
helm repo add volcano-sh https://volcano-sh.github.io/helm-charts
# 安装 Volcano
helm install volcano volcano-sh/volcano --namespace volcano-system --create-namespace

部署完成后，可通过 kubectl get all -n volcano-system 检查 Volcano 组件状态。

7. Volcano 在 Kubernetes 生态中的定位

在 Kubernetes 生态中，Volcano 是一个专注于批处理的调度器，与其他工具形成互补：

与 Argo Workflows 对比：Argo 专注于工作流编排，Volcano 专注于作业调度。
与 Kubeflow 对比：Kubeflow 提供 ML 工作流，Volcano 提供底层的调度支持。
与 KubeRay 对比：KubeRay 集成 Volcano 以优化 Ray 作业调度。

Volcano 通过与这些工具的集成，增强了 Kubernetes 在批处理场景中的能力，成为 AI 和大数据领域的重要组件。

8. 总结

Volcano 是 Kubernetes 生态中一个强大的批处理调度系统，通过高级调度算法、异构设备支持和多框架集成，解决了 Kubernetes 在处理高性能工作负载时的局限性。它简化了集群管理，提高了资源利用率和调度效率，特别适合需要大规模计算的 AI、大数据和 HPC 场景。如果你在 Kubernetes 上运行复杂批处理任务，Volcano 是一个值得探索的工具。

如需进一步了解，可访问 Volcano 官网（volcano.sh）或 GitHub 仓库（volcano-sh/volcano）。