容器开启数据服务之旅系列（三）：Kubernetes QoS助力在线运用与大数据离线运用的混部

本文是2018年大数据峰会上的一些分享，关于在线业务，离线业务在ACK（阿里云容器服务Kubernetes）的平台上通过对namespace, cgroup, quota的灵活组合完成在线，离线业务场景的混合部署，来提高总体资源的使用率，以及支资源限制动态分配调整，来伸缩离线部分的资源水位。结合HPA和资源监控，可以完成自动化的离线资源挤出。

在线业务Web应用/数据库

QoS class： Guaranteed:
limit = request

离线业务 Spark/MapReduce/Deep Learning

QoS class：Burstable
request < limit

通过namespace的Guaranteed QoS设计，实现在线业务 Web 应用以及数据库的性能保证

qosClass: Guaranteed

      resources:
          requests:
            cpu: 300m
            memory: 512Mi
          limits:
            cpu: 300m
            memory: 512Mi

使用命名空间（cgroup）完成隔离和资源控制

 

cpu: 12
memory: 16Gi

Name:         online
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
Status:       Active

Resource Quotas
 Name:                   quota
 Resource                Used   Hard
 --------                ---    ---
 configmaps              1      100
 cpu                     550m   12
 memory                  768Mi  16Gi
 persistentvolumeclaims  1      100
 pods                    2      100
 replicationcontrollers  0      10
 requests.storage        20Gi   1024G
 secrets                 3      100
 services                2      10

Resource Limits
 Type       Resource  Min  Max  Default Request  Default Limit  Max Limit/Request Ratio
 ----       --------  ---  ---  ---------------  -------------  -----------------------
 Container  cpu       -    -    100m             4              -
 Container  memory    -    -    256Mi            16Gi           -

使用namespace的Burstable QoS设计，实施离线大数据运算的资源可伸缩控制

QoS Class: Burstable