工作中常用到k8s，而且之前也研究过一段时间serverless。今天看到一篇调度算法综述的论文，采用chatgpt插件帮忙总结该论文，分享出来。

背景介绍

这篇论文是由Atta ur Rehman Khan撰写的，标题为”A survey of Kubernetes scheduling algorithms”，发表在《云计算杂志》上。文章主要讨论了随着云服务的扩展，提高数据中心基础设施的性能变得越来越重要。高性能计算、先进的网络解决方案和资源优化策略可以帮助数据中心保持提供高质量云服务所必需的速度和效率。运行容器化应用程序是这样一种优化策略，它提供了诸如改进的可移植性、增强的安全性、更好的资源利用、更快的部署和扩展以及改进的集成和互操作性等优点。这些优点可以帮助组织改进他们的应用程序部署和管理，使他们能够更快、更有效地应对动态的业务需求。

Kubernetes是一个容器编排系统，旨在自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它的一个关键特性是能够使用调度算法在节点集群中调度容器的部署和执行。这个算法确定了在集群中可用节点上容器的最佳放置位置。在这篇论文中，作者提供了一个关于Kubernetes上各种调度算法的全面审查。他们将这些算法分类并分组到四个子类别：通用调度、基于多目标优化的调度、AI-focused调度和启用自动扩展的调度，并确定了需要进一步研究的空白和问题。

Kubernetes调度算法

通用调度：

这类算法主要关注在Kubernetes环境中工作负载的有效调度。许多研究强调了传统调度方法的局限性，这些方法通常难以处理Kubernetes集群中工作负载的复杂和动态性。因此，人们对使用先进的调度算法在节点集群中调度容器的部署和执行，以实现更有效、更灵活的资源利用产生了越来越大的兴趣。

基于多目标优化的调度

这类算法致力于在满足多个目标的同时优化调度，例如，最大化资源利用率，最小化延迟，或者在满足特定服务级别协议（SLA）的同时最小化成本。例如，Le等人提出了一种名为AlloX的新调度算法，用于优化共享集群中的作业性能，AlloX将调度问题转化为最小成本二分匹配问题，并提供了随时间动态公平分配。然而，这类算法通常需要使用复杂的优化技术，如遗传算法、粒子群优化或其他启发式方法，以在多个目标之间找到最佳的权衡。

AI-focused调度

这类算法关注如何根据当前的需求和资源利用率自动调整集群的大小。这些算法可以帮助Kubernetes集群快速适应各种类型的需求强度，例如，如果一个Web应用程序在某个时间点访问者少，它可以被缩小到使用最少资源的几个pod以减少成本。然而，如果应用程序变得非常流行并同时接收大量访问者，它可以被扩大到由大量pod服务，使其能够处理几乎任何级别的需求。例如，Haja等人提出了一种考虑延迟约束和边缘可靠性的定制Kubernetes调度器。然而，这类算法的一个主要挑战是需要处理大量的历史数据和复杂的模型。

启用自动扩展的调度

这类算法关注如何根据当前的需求和资源利用率自动调整集群的大小。这些算法可以帮助Kubernetes集群快速适应各种类型的需求强度，例如，如果一个Web应用程序在某个时间点访问者少，它可以被缩小到使用最少资源的几个pod以减少成本。然而，如果应用程序变得非常流行并同时接收大量访问者，它可以被扩大到由大量pod服务，使其能够处理几乎任何级别的需求。这类算法关注如何根据当前的需求和资源利用率自动调整集群的大小。

这些算法可以帮助Kubernetes集群快速适应各种类型的需求强度，例如，如果一个Web应用程序在某个时间点访问者少，它可以被缩小到使用最少资源的几个pod以减少成本。然而，如果应用程序变得非常流行并同时接收大量访问者，它可以被扩大到由大量pod服务，使其能够处理几乎任何级别的需求。

总结

总结来说，这篇论文提供了对Kubernetes调度算法的全面调查，包括通用调度、基于多目标优化的调度、AI-focused调度和启用自动扩展的调度。这些算法都有其优点和局限性，需要进一步的研究来解决这些算法的挑战，并探索其潜在的应用和优势。

未来的发展方向

更深入的研究：虽然这篇论文提供了对Kubernetes调度算法的全面调查，但仍有许多问题需要进一步研究。例如，如何更有效地利用AI-focused调度算法，以及如何改进启用自动扩展的调度算法。
新的调度算法：随着云计算和容器化应用程序的发展，可能会出现新的调度算法。这些算法可能会考虑更多的因素，如网络延迟、硬件性能等，以提高Kubernetes集群的性能。
实践应用：随着Kubernetes在生产环境中的广泛应用，如何将这些调度算法应用到实际环境中，以提高资源利用率和系统性能，将是一个重要的研究方向。

原文https://journalofcloudcomputing.Springeropen.com/articles/10.1186/s13677-023-00471-1