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申请/专利权人：浙江大学
摘要：一种面向Kubernetes和Slurm算力融合的作业弹性调度方法，其步骤包括：1通过统一的网关提交两种集群类型的作业；2为Slurm作业进行调度请求的委托转发；3将Kubernetes和Slurm的待调度作业都纳管到统一调度队列中等待调度；4根据设定阈值以及调度器智能策略决定作业的资源分配和节点选择；5将shadowpod的调度结果作为被映射Slurm作业的调度结果，根据结果进行作业下发和启动运行；6作业停止并同步释放作业资源以及删除对应的shadowpod。本发明通过引入shadowpod概念作为Slurm作业在Kubernetes端的映射，并基于此设计了一种调度委托机制，能够在整个物理集群中弹性的调度Slurm作业和Kubernetes作业并保持作业资源隔离的正确性，提高了集群的整体资源利用率和作业的吞吐量。
主权项：1.一种面向Kubernetes和Slurm算力融合的作业弹性调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：提交作业请求；用户通过统一的网关按照Kubernetes和Slurm原有方式提交作业；网关根据提交的内容识别作业类型，分别将Kubernetes作业和Slurm作业提交给APIServer和Slurmctld；步骤S2：作业请求加入调度队列；若作业类型为Kubernetes作业则运行步骤S3；否则，运行步骤S4；步骤S3：Slurm作业调度请求委托转发；Slurm作业在节点选择阶段映射为Kubernetes中的shadowpod作业，加入统一的调度队列中；步骤S4：Kubernetes作业直接加入统一的调度队列；步骤S5：作业调度；根据策略将Kubernetes作业和代表Slurm作业的shadowpod进行统一调度；步骤S6：作业启动；Kubernetes作业保持原来的方式在Pod中完成作业启动和运行；Slurm作业根据shadowpod的资源分配和节点选择结果将对应作业分发并启动；步骤S7：作业停止；Kubernetes和Slurm作业完成后变成停止状态；集群管理器将资源进行回收，完成作业运行流程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向Kubernetes和Slurm算力融合的弹性调度方法
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