Google Job : Research Engineer - Beijing

谷歌北京正在寻找研究工程师,负责大规模分布式软件的研究、设计与实施。应聘者将参与解决计算机科学中最具挑战性的问题,并与全球顶尖大学的科学家合作。职位要求包括:拥有计算机科学、数学或相关领域的博士学位,至少3年的大规模分布式软件研发经验,以及在顶级同行评审会议上发表过论文。

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Research Engineer - Beiji

Research Engineer - Beijing

This position is based in Beijing, China.

The area: Engineering

Google engineers make computers do amazing things. Populated by extraordinarily creative, motivated and talented people, our Engineering team gets excited by developing new applications that really make a difference and are used by millions of people. We're driven by Google's mission to organize the world's information and make it universally accessible and useful. If you seek to tackle such challenges as building a highly scalable computing infrastructure, novel storage systems, innovative user experiences or the next big application that will change the world, then this might be a perfect fit for you.

The role: Research Engineer

You will be highly involved in researching and developing distributed machine learning algorithms for Web-scale applications such as search relevance, classification, recommendations, advertisement, and user research. Google Beijing Research has been collaborating with scientists and research interns from top universities world-wide. Your job plays a key role in working with these collaborators to solve most fascinating and difficult problems in computer science and to develop most impressive computing infrastructures.

Responsibilities:
  • Research, design, and implement large-scale distributed software.
  • Develop novel methods to parallelize computation/storage-intensive algorithms.
  • Develop and deploy performance evaluation and analysis tools.
  • Manage research programs with partner universities, and mentor junior members on the research team to publish.
  • Devise novel paradigms in computation algorithms and applications.
Requirements:
  • PhD in Compute Science, Mathematics, Statistics, or related areas is preferred.
  • At least 3 years experience in research and design large-scale distributed software.
  • Strong publication track record at top refereed conferences.
  • Strong motivation to work with large-scale real-life applications in team environment.
  • Perseverance, focus, integrity, ability to make things done, leadership in organization and partnership/communication with teams in the US.
  • Proven knowledge in Machine Learning, Data Mining, Natural Language Processing, Numeric Analysis, and/or Optimization.

转载于:https://www.cnblogs.com/kungfupanda/archive/2009/08/13/1545230.html

<think>我们正在讨论为什么在Kubernetes中CronJob对象会关联VPA(Vertical Pod Autoscaler)。首先,我们需要理解CronJob和VPA的基本概念。 ### 1. CronJob 的基本概念 CronJob 是 Kubernetes 中用于运行定时任务的资源对象。它会在指定的时间点或按照时间表(使用Cron格式)创建 Job 对象,然后由 Job 创建 Pod 来执行任务。这些任务通常是批处理作业,例如数据备份、发送邮件、生成报告等。 ### 2. VPA 的基本概念 VPA(Vertical Pod Autoscaler)是 Kubernetes 中用于自动调整 Pod 的 CPU 和内存请求(requests)和限制(limits)的组件。它根据容器历史资源使用情况,动态调整资源配额,以达到: - 避免资源浪费(减少过度请求) - 防止资源不足(提升资源不足的容器的配额) - 提高集群资源利用率 VPA 支持多种更新模式(updateMode): - **Off**:仅提供推荐值,不自动应用。 - **Initial**:只在 Pod 创建时应用推荐值。 - **Recreate**:当推荐值变化时,通过删除重建 Pod 来应用(会导致服务中断)。 - **Auto**(已废弃,新版本使用Recreate):自动更新,但实际行为与Recreate相同。 ### 3. 为什么 CronJob 会关联 VPA? 尽管 CronJob 本身是一个定时任务控制器,它创建的 Pod 是短暂的(运行一次或周期运行),但我们仍然可能为其关联 VPA,原因如下: #### a) **优化资源请求,提高调度成功率** - CronJob 创建的 Pod 在调度时,需要满足节点的资源可用性。如果资源请求(requests)设置不当(如设置过高),可能导致调度失败(节点资源不足);设置过低则可能导致任务运行时资源不足而失败。 - VPA 可以根据历史运行数据(即使任务运行时间短,多次运行后VPA也能收集到数据)推荐或自动调整资源请求,使每次任务执行时资源分配更合理。 #### b) **避免资源浪费** - 如果为 CronJob 的 Pod 设置了过高的资源请求,会导致集群资源利用率低下(节点上被占用的资源不能被其他 Pod 使用)。VPA 可以降低这些请求,释放资源。 #### c) **防止任务因资源不足而失败** - 当任务负载变化时(如处理的数据量增加),原先固定的资源请求可能不足。VPA 可以提升资源请求,确保任务有足够资源运行成功。 #### d) **统一资源管理策略** - 在集群中,可能对所有工作负载(包括长期运行的服务和批处理任务)都采用 VPA 进行资源管理,以实现资源优化的标准化。 ### 4. VPA 如何作用于 CronJob? VPA 并不直接关联 CronJob 对象,而是通过标签选择器(selector)关联到 CronJob 创建的 Pod。具体方式如下: 1. **VPA 对象配置**:在 VPA 的配置中,通过 `spec.targetRef` 或 `spec.targetRef.kind` 设置为 `CronJob`(或更常见的通过标签选择器选择 CronJob 创建的 Pod)。 2. **资源调整时机**:当 CronJob 触发并创建 Pod 时,VPA 会根据配置的更新模式(如 `Initial` 或 `Recreate`)在 Pod 创建时注入推荐值(或通过重建Pod来更新)。 ### 5. 注意事项 - **更新模式的选择**:对于 CronJob,通常使用 `Initial` 或 `Recreate` 模式。但要注意: - `Initial` 模式:在 Pod 创建时应用推荐值,适合一次性任务(Job)或定时任务(CronJob),因为任务运行完成后 Pod 就会终止,重建不会影响服务。 - `Recreate` 模式:如果任务运行时间较长,重建 Pod 会导致任务中断,因此需谨慎。 - **历史数据依赖**:VPA 需要足够的历史运行数据才能做出准确推荐。对于新部署的 CronJob,可能需要先运行几次任务才能生成推荐。 - **资源限制(limits)**:VPA 默认只调整 requests。如需同时调整 limits,需在 VPA 中配置 `spec.resourcePolicy.containerPolicies.minAllowed` 和 `maxAllowed` 或设置 `controlledResources` 和 `controlledValues`。 ### 示例:为 CronJob 创建 VPA 假设有一个名为 `report-generator` 的 CronJob,我们可以创建如下 VPA 对象: ```yaml apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1 kind: VerticalPodAutoscaler metadata: name: report-generator-vpa spec: targetRef: apiVersion: batch/v1 kind: CronJob name: report-generator updatePolicy: updateMode: Initial # 在Pod创建时应用推荐值 ``` ### 结论 为 CronJob 关联 VPA 主要是为了优化其资源请求,提高任务运行的可靠性和集群资源利用率。虽然 CronJob 创建的 Pod 是短暂的,但通过 VPA 的自动调整,可以避免资源浪费和资源不足的问题。 §§相关问题§§ 1. VPA 如何收集 CronJob 创建的 Pod 的资源使用数据? 2. 如何配置 VPA 以避免频繁重建 CronJob 的 Pod? 3. VPA 对 CronJob 的资源调整有哪些限制? 4. 在哪些场景下不适合为 CronJob 使用 VPA?</think>### 为什么 Kubernetes 中的 CronJob 会关联 VPA? 在 Kubernetes 中,CronJob 对象关联 VPA(Vertical Pod Autoscaler)主要是为了解决**周期性任务资源利用率优化**的问题。这与 CronJob 的工作特性密切相关: --- #### 1. **CronJob 的资源需求特性** - **突发性负载**:CronJob 创建的 Pod 通常执行周期性任务(如每日报表生成、定时备份),这些任务可能在短时间内消耗大量资源 - **资源波动大**:不同周期内任务负载可能差异显著(例如月初数据量大,月末数据量小) - **固定资源限制的弊端**: - 设置过高 → 资源浪费(任务间歇期资源闲置)[^3] - 设置过低 → 任务失败(高峰期资源不足) #### 2. **VPA 的核心价值** VPA 通过动态调整 Pod 的 `requests/limits` 实现: ```mermaid graph LR A[监控历史资源使用] --> B[分析CPU/内存模式] B --> C[生成推荐值] C --> D[自动调整资源请求] ``` - **动态适配**:根据历史运行数据自动调整资源规格[^4] - **避免过度配置**:减少资源预留浪费(尤其对低频任务) - **提升稳定性**:防止资源不足导致的 OOMKill #### 3. **典型应用场景** | 场景 | 无 VPA 的问题 | VPA 解决方案 | |---|---|----| | **日志归档任务**<br>(每日 2:00 执行) | 按峰值设置资源 → 23小时资源闲置 | 自动缩减非运行期资源 | | **月末结算任务** | 固定资源无法应对月末数据高峰 | 基于历史数据动态扩容 | | **机器学习批处理** | 不同批次数据量差异大 | 按实际负载调整资源 | #### 4. **技术实现要点** - **更新策略**:通常配置 `updateMode: Initial`(仅在新建 Pod 时应用推荐值) - **选择器配置**: ```yaml apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1 kind: VerticalPodAutoscaler spec: targetRef: apiVersion: "batch/v1" kind: CronJob # 关键指向 name: report-job ``` - **数据收集**:依赖 Metrics Server 记录历史资源使用指标 #### 5. **注意事项** - **冷启动问题**:新部署的 CronJob 需运行至少 2-3 周期才能生成有效推荐 - **更新模式选择**: - ✅ `Initial`:适合大多数 CronJob(新建 Pod 时应用) - ⚠️ `Recreate`:可能导致运行中的任务中断 - **资源边界设置**:建议通过 `minAllowed/maxAllowed` 限制调整范围 ```yaml resourcePolicy: containerPolicies: - containerName: '*' minAllowed: cpu: "100m" memory: "100Mi" ``` --- ### 总结 CronJob 关联 VPA 的核心价值在于**解决周期性任务的资源供需矛盾**。通过动态调整资源规格: 1. 提高集群资源利用率(减少闲置资源)[^4] 2. 降低任务失败率(避免资源不足) 3. 实现"按需供给"的精准资源管理 > **类比理解**:就像为季节性酒店配备智能客房管理系统——旺季自动扩容房间资源,淡季自动释放闲置资源,实现全年最优资源配置。 ---
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