k8s tfjob批调度-volcano调研

背景

最近工作聚焦在机器学习这块，公司采用的kubeflow框架中的tfjob，利用tersorflow进行分布式训练。
在训练过程中，发现在整体资源不足的情况下，由于k8s默认调度器调度的粒度是pod，但是tfjob可能对应多个pod, 多个tfjob可能会互相争抢资源而陷入资源死锁。
于是开始调研解决方案，优先考虑开源的方案，最终发现2种解决方案:

1. 第一种是kube-batch及从此之上衍生的volcano, 可以作为k8s第二调度器，对机器学习、大数据等job类任务批调度做了特殊优化
2. 第二种是k8s默认调度器自1.16版本后开始支持批调度插件，原生就支持批调度

由于公司的k8s是1.13, 升级k8s版本可能会有未知的异常，决定优先调研volcano

volcano调研

项目路径：https://github.com/volcano-sh/volcano

volcano是华为云开源的针对ai/大数据场景的批调度服务，脱胎于kube-batch, kube-batch是kubeflow原生的批调度器项目，volcano在此基础上提供了增强型的volcano scheduler, 并且还添加了更多的特性，例如提供了一个contorller manager用于管理volcano自己可拓展的crd job (相当于实现了一个operator)、queue、podgroup等资源，还有vctl命令行工具。

volcano调度过程如下：