Volcano加速金融行业大数据分析平台云原生化改造的应用实践

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摘要

本文档详细探讨了金融行业大数据分析平台向云原生化改造的挑战与解决方案。传统大数据平台在云原生化过程中面临作业管理缺失、调度策略局限、领域框架支持不足以及资源规划复用等问题。Volcano作为首个云原生批量计算平台，通过统一作业管理、丰富的高阶调度策略、细粒度资源管理和性能优化，解决了这些问题。文档还介绍了Volcano在荷兰ING银行和锐天投资等企业的成功应用案例，展示了其在提升资源利用率、支持多租户资源共享以及处理大规模作业方面的优势。

AI总结

《Volcano加速金融行业大数据分析平台云原生化改造的应用实践》总结：

1. **背景与挑战**
- 传统大数据平台向云原生化改造成为趋势，尤其在金融行业的大数据分析和人工智能场景中。
- 云原生化改造面临以下挑战：
- **作业管理缺失**：Pod级别调度，缺乏作业概念及生命周期管理。
- **调度策略局限**：不支持Gang-scheduling、公平调度、资源预留和回填。
- **领域框架支持不足**：不同框架对作业管理要求不一，资源波动大。
- **资源规划与异构计算不足**：缺乏队列概念，资源复用能力弱。

2. **Volcano解决方案**
- **统一作业管理**：提供完整的作业生命周期管理，支持主流计算框架（如Spark、TensorFlow）。
- **高阶调度策略**：支持公平调度、任务拓扑调度、基于SLA调度、抢占、回填等。
- **资源管理优化**：支持队列资源预留、动态资源共享，优化资源利用率。
- **异构资源支持**：兼容多种硬件（x86、GPU、昇腾等），提升资源调度效率。

3. **成功案例**
- **荷兰ING银行**：通过Volcano实现交互式服务、常驻服务和离线分析统一调度，支持1100用户，年增长率8.1%，运行项目450+集。
- **锐天投资**：利用Volcano支持30万Pod/天增长量，满足多团队资源共享需求，保障业务SLA。

4. **架构与特性**
- **统一调度**：Kubernetes + Volcano统一管理所有工作负载，动态资源共享。
- **队列管理**：支持租户间资源公平共享，灵活配置队列策略（FIFO、优先级、公平共享）。
- **性能优化**：调度性能提升，支持异构硬件，提高整体资源利用率。

总结：Volcano通过其强大的作业管理、调度策略和资源优化能力，有效解决了金融行业大数据分析平台云原生化改造中的关键问题，帮助用户实现了高效资源管理和业务扩展。