公平调度、任务拓扑调度、基于SLA调度、作业抢占、回填、弹性调度、 混部等。 3. 细粒度的资源管理 提供作业队列，队列资源预留、队列容量管理、多租户的动态资源共享。 4. 性能优化和异构资源管理 调度性能优化，并结合 Kubernetes 提供扩展性、吞吐、网络、运行时的 多项优化，异构硬件支持x86, Arm, GPU, 昇腾，昆仑等。 Volcano Global Kubernetes Volcano-controller Kube-apiserver Job/JobFlow Queue vc-controller vc-scheduler vsub kubectl Node NUMA GPU Node NUMA GPU … VolcanoGlobal 架构 多中心 低成本 无绑定 VG Scheduler ETCD Karmada Controllers K8s API Server Fair-share • Namespace fair-share • Task-topology • IO-Awareness • Resource reservation • SLA • GPU sharing • NUMA-Awareness • HDRF • Hierarchy Queue • Co-location • Elastic scheduling • TDM •

loud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上 部署多个微服务会产生如下问题—— • 资源预分配，短时间内难以扩展 • 缺乏隔离性，服务相互抢占资源 • 增加环境、网络（端口）和资源管理的复杂性，治理成本高 • 监控粒度难以满足微服务应用运维的需要，线上问题难以排查定位，往往需要研发介入 我们需要一种新型的、为云而生的业务承载平台，去应对上述问题。 微服务应 用 大型 单体 应用 以上。 总体趋势分析 在多种新旧应用承 载诉求推动下，催 熟云计算架构的全 栈化和软硬一体化 带来更敏捷的体验 容器多样化 应用规模的剧增，成 本诉求越来越成为主 体，基于AI的自动化 将精益化资源管理， 带来更好的成本控制 高度自动化 应用上云，安全问题 凸现，在云原生新架 构下，需要打造端到 端的容器安全网 零信任 企业数字化转型急需高度自动化 的、面向应用的极简云体验 边缘计算场景正在极速拓展云

API2 失效的用户认证 API3 过度的数据暴露 API4 资源缺失和速度限制 API5 功能级别授权已损坏 API6 批量分配 API7 安全性错误配置 API8 注入 API9 资源管理不当 API10 日志和监控不足 解决方案： • API资产梳理（暴露面、风险分析） • API链路调用威胁阻断 • OWASP API安全 TOP 10（权限控制、注入等） RASP——应用出厂免疫

企业应该结合自 己的组织、业务、 市场特点来规划 实施云原生。 攘外必先安内 项目 说明 全托管K8S 全托管K8S服务带来了发布和扩容效率的提升、更稳定的容器运行时、节点自愈能力，结合发 布自动化、资源管理自动化等能力可以实现应用与基础设施层的全面解耦 统一化ServiceMesh 将应用的分布式复杂性问题托付给Mesh层的数据面和控制面组件，实现全链路精准流量控制、 资源动态隔离以及零信任的安全能力，保证应用架构的稳定性目标的实现。

应用改造成本高：将运行在Hadoop平台的大数据应用迁移到云原生平台，一方面需要大数据团队将业务应用进行 容器化改造，如系统任务的启动方式、基础设施的适配（环境变量、配置文件获取方式的变更等），这些都需要 大数据团队来做适配，在资源管理的方式，则从适配Yarn修改为适配Kubernetes，总体改造成本比较高；另一方面， 需要在大数据应用的资源申请层面进行改造，使其具备直接向Kubernetes集群申请资源的特性，也称为Native

CPU int `json:"cpu"` GPU int `json:"gpu"` Probes []ComponentProbe `json:"probes"`