Fre5h1nd's Blog

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。

《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。

本文深入剖析了业界主流集群调度架构 YARN 与 Mesos，厘清了“两级式”与“单体式”调度的本质差异，并结合阿里 Fuxi 2.0、字节 Godel 等论文，系统梳理了相关概念、典型流程及演进背景，帮助读者全面理解大规模资源调度系统的设计思想。

详细解析 Volcano 在 Kubernetes 上的批处理作业调度流程与核心调度状态，帮助理解其高效调度机制。

介绍为什么需要在 Kubernetes 上引入批处理调度系统 Volcano，分析高性能计算、大数据、AI 等场景下的调度需求与挑战。