
报告的核心内容概要:
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研究背景及目标:
- 数据中心资源利用率普遍较低,导致资源浪费和额外运维成本。
- 混部技术(colocation)通过混合部署不同业务类型的应用,提升资源利用率,是研究热点。

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国内外应用现状:
- 混部技术已成为提升资源利用率的主流方法。
- Google、百度、腾讯、阿里等公司在混部集群上有所实践。

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技术方案:
- 提出了基于高低优先级应用混部的技术方案,包含混部调度和资源隔离两大核心能力。
- 混部调度通过资源超分和调度系统,实现资源充分利用和低优先级应用的驱逐,以保障高优先级应用资源使用。
- 资源隔离提供增强型资源隔离特性,基于优先级的资源动态分配方法,实现毫秒级资源隔离。
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系统总体架构:
- 设计了基于应用优先级的混部系统,分为混部调度框架和混部资源隔离两部分。
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混部调度框架:
- 包括资源画像、混部调度、节点资源扩展、应用属性扩展、混部调度策略、混部资源计算、水位线评估和干扰驱逐。
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混部资源隔离:
- 引入增强的内核隔离机制,提供多重保障以提升工作负载的运行效率及稳定性。

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验证场景:
- 通过搭建混部集群,部署混部组件,测试了应用混部、干扰检测与驱逐、干扰隔离等场景。
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应用成果:
- 实现了高低优先级应用的混部,提升了单节点部署密度和资源利用率,同时保障了高优先级应用的服务质量。
本文探讨了数据中心中混部技术的解决方案,提出了一种基于高低优先级应用的混部策略,通过混部调度和资源隔离提升资源利用率。研究通过实际验证展示了混部技术在提高部署密度和保障服务质量方面的成效。

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