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本文初步解析Kubernetes Webhook的基本概念、工作原理和在调度器中的应用。从Webhook的起源出发，分析其在K8s中的应用场景，探讨QPS限制机制，为理解大规模集群中的性能瓶颈提供理论基础。

本文深入解析计算机硬件架构的基础知识，包括CPU执行程序的原理、32/64位架构的区别、x86/x64/ARM64架构的演进历程。基于小林coding的优质内容，系统梳理计算机硬件的工作原理和架构发展脉络。

本文详细记录了 kube-scheduling-perf 项目在实际部署过程中可能遇到的各种技术难题及其解决方案，包括网络访问、系统兼容性、权限配置等问题。本文为实际部署篇，与理论介绍文档形成互补，助您顺利部署和使用调度器性能测试工具。

本文基于Apple与DaoCloud工程师的分享，对三种K8s调度器（Kueue、Volcano、YuniKorn）性能对比分析进行总结。

本文深入解析 kube-scheduling-perf 项目的自动化测试流程，详细剖析 Makefile 设计、各目录结构、核心目标调用关系及其背后的自动化原理，助你一键对比 Kueue、Volcano、YuniKorn 等主流调度器的性能。本文为理论介绍篇，实际部署使用请参考注意事项说明文档。

《MAST: Global Scheduling of ML Training across Geo-Distributed Datacenters at Hyperscale》，MAST：跨地理分布式数据中心的超大规模 ML 训练的全局调度

本文记录了 Volcano 调度器的简单背景回顾、安装部署以及使用测试过程，适合需要了解和使用 Volcano 进行大规模离线作业调度的同学参考。

《Gödel: Unified Large-Scale Resource Management and Scheduling at ByteDance》，哥德尔：字节跳动的统一大规模资源管理和调度

《Beware of Fragmentation: Scheduling GPU-Sharing Workloads with Fragmentation Gradient Descent》，小心碎片：利用碎片梯度下降调度 GPU 共享工作负载

本文整理了云计算集群管理领域的三个重要数据集：阿里巴巴集群数据集、谷歌集群数据集以及字节跳动最新的VM碎片重调度数据集。这些数据集对于研究集群调度、资源优化和性能分析具有重要价值。