大数据业务场景下，容器的调度如何进行？

在大数据业务场景下，容器的调度是一个关键的环节，它决定了如何有效地利用集群资源以支持大数据应用的运行。以下是一些建议的容器调度方法：
资源需求预测：
对于大数据应用，通常需要大量的计算、存储和网络资源。在容器调度之前，可以基于历史数据或机器学习模型预测资源需求，以便提前分配和准备资源。
静态调度：
在大数据应用部署之前，根据应用的需求和集群的资源状况，进行初步的容器调度规划。例如，根据应用对CPU、内存、存储等资源的需求，选择适合的主机进行部署。
动态调度：
在应用运行过程中，根据实时的资源监控数据和性能指标，动态地调整容器的调度策略。例如，当某个主机的负载过高时，可以将一些容器迁移到负载较低的主机上，以实现资源的均衡利用。
优先级调度：
在大数据集群中，不同的应用可能有不同的优先级。例如，一些实时分析应用可能需要更高的优先级以快速响应请求。在容器调度时，可以根据应用的优先级进行调度，确保高优先级的应用能够得到更多的资源支持。
负载均衡：
为了确保集群的整体性能和可靠性，需要进行负载均衡。在容器调度时，可以考虑使用负载均衡算法（如轮询、随机、最少连接等），将请求分散到不同的容器上，避免某个容器过载。

实现业务容器与大数据容器的混合调度部署，关键在于统一调度器的设计，确保不同类型的容器可以在同一集群中高效运行，同时满足各自的性能和资源需求。以下是一些关键步骤和策略：

1. 资源评估与规划：首先，需要对现有的计算资源进行全面评估，包括CPU、内存、存储和网络等，并根据业务容器和大数据容器的需求进行资源分配和预留。
2. 容器编排与调度工具选择：选择一个功能强大的容器编排工具，如Kubernetes，它能够提供容器的自动部署、扩展和管理。Kubernetes的调度器可以根据资源需求和可用性，自动将容器部署到最合适的节点上。
3. 策略配置：在Kubernetes中，可以通过配置各种调度策略来满足不同的业务需求。例如，设置亲和性和反亲和性规则，指定哪些容器应该部署到同一节点或不同节点上，以及配置资源限制和请求，确保容器在运行时获得足够的资源。
4. 监控与调优：使用监控工具（如Prometheus、Grafana等）来监控业务容器和大数据容器的运行状态和性能指标，并根据监控数据对容器进行调优。
5. 存储与网络：为大数据容器配置高性能的存储解决方案，如分布式文件系统（HDFS）或对象存储（S3），并确保容器之间的网络通信顺畅。
6. 安全性：确保容器之间的通信加密，使用安全的认证和授权机制，并遵循最小权限原则，为每个容器分配必要的权限和资源。
7. 备份与恢复：制定备份和恢复策略，确保数据的安全性和可靠性。
8. 持续集成与持续部署（CI/CD）：配置CI/CD管道，自动构建、测试和部署业务容器和大数据容器。
9. 文档与培训：编写详细的文档，记录混合调度部署的步骤、配置和最佳实践，并为团队成员提供培训和支持。

通过上述步骤，可以实现业务容器与大数据容器的混合调度部署，并充分利用现有计算资源来满足不同的业务需求，同时保证安全生产，降本增效。

在统一调度器逻辑方面，可以考虑以下几点：

• 调度策略统一：设计统一的调度策略，使业务容器和大数据容器能够根据预定的规则和优先级进行调度。
• 资源共享与隔离：确保在共享资源的同时，对关键任务进行适当的资源隔离，避免相互干扰。
• 智能调度：利用机器学习或预测算法，根据历史数据和实时监控信息，智能地进行资源分配和调度决策。
• 可扩展性：调度系统需要具备良好的可扩展性，以适应不断变化的业务需求和集群规模。

阿里巴巴的ASI调度器是一个成功的例子，它在阿里集团内部引领着容器全面上云的实施，承担了包括轻量级容器架构演进、运维体系云原生化等职责，并进一步加速促进了新兴技术包括Mesh、Serverless、FaaS等在阿里集团内的落地。通过类似ASI这样的统一基础设施调度器，可以实现复杂、繁忙的资源调度任务，同时满足业务容器和大数据容器的需求。

如何实现业务容器与大数据容器的混合调度部署，两者的调度器的逻辑如何进行统一，以达到在保证安全生产的前提下，充分利用集群资源，降本增效 。针对这个话题我谈谈我的建议：
大数据作业通常需要独立的调度器，和在线业务的调度器独立，因为二者的调度逻辑有很大的差异。在线业务用缺省的kube scheduler即可，需要配额应用规格画像、反亲和调度等，让负载分散的更均匀合理。 大数据用单独的调度器，实现弹性配额、组调度、负载感知调度等功能。