7、Kubernetes作业调度策略与模式详解

Kubernetes作业调度详解

Kubernetes作业调度策略与模式详解

1. 节点调度策略

1.1 低节点利用率策略

低节点利用率策略旨在找出未充分利用的节点,并将其他过度利用节点上的 Pod 驱逐,期望这些 Pod 能被调度到未充分利用的节点上,从而更好地分配和利用资源。未充分利用的节点是指 CPU、内存或 Pod 数量低于配置阈值的节点;过度利用的节点则是指这些值高于配置的目标阈值的节点。处于这两个阈值之间的节点资源利用合理,不受此策略影响。

1.2 移除违反 Pod 间反亲和性规则的 Pod

该策略会驱逐违反 Pod 间反亲和性规则的 Pod。这种情况可能在 Pod 已被调度到节点后,才添加反亲和性规则时发生。

1.3 移除违反节点亲和性规则的 Pod

此策略用于驱逐违反节点亲和性规则的 Pod。

1.4 避免驱逐的 Pod 类型

无论使用何种策略,调度器都会避免驱逐以下类型的 Pod:
- 标记有 scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod 注解的关键 Pod。
- 不由 ReplicaSet、Deployment 或 Job 管理的 Pod。
- 由 DaemonSet 管理的 Pod。
- 具有本地存储的 Pod。
- 有 PodDisruptionBudget 且驱逐会违反其规则的 Pod。
- 调度器自身的 Pod(通过将自身标记为关键 Pod 来实现)。

同时,所有驱逐操作都会优先选择尽力而为(Best-Efforts)的 P

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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