11-duo-mo-ban-yu-shang-duo-ji-qun-ji-yu-karmada-de-ai-da-shu-ju-ying-yong-de-zi-yuan-zhi-li-yu-zhi-neng-diao-du-zhang-zhuang-.pdf

1、多模板遇上多集群基于 Karmada 的 AI 大数据应用的资源治理与智能调度华为云研发工程师2025/11/15张壮张壮华为云研发工程师，Karmada社区技术专家华为云软件工程师，Karmada 社区技术专家，专注于多集群调度、AI 应用部署及 CI/CD 领域，致力于推动云原生项目的落地与生态发展。形象照CONTENT目录01多模版+多集群架构的融合挑战02Karmada 核心能力演进03资源治理与智能调度04实践落地与未来展望01多模版+多集群架构的融合挑战AI 与大数据应用普遍呈现 多模板 特征：一个任务包含多个异构Pod模板，资源需求差异显著多模版+多集群架构的融合挑战什么是多模版

2、应用多组件协同AI/大数据任务由协调、计算等异构组件构成，需协同运行。多模板定义单个应用定义多个Pod模板，如PyTorchJob含主控与工作副本。资源差异大各模板资源需求不同，副本数与算力配置差异显著。多模版+多集群架构的融合挑战什么是多模版应用Entry Pod作业入口执行实际业务逻辑Woker Pod协调#sparkApplication CRspec:driver:cores:1memory:“1Gi”executor:instances:5cores:2memory:“4Gi”#flinkDeployment CRspec:taskManager:resource:cpu:1memo

3、ry:“1Gi”jobManager:replicas:4resource:cpu:1memory:“1Gi”多模版+多集群架构的融合挑战为什么需要多集群HA&容灾：多集群部署和故障恢复等能力，保障业务 SLA基础设施&异构资源利用：业务扩张，基础设施往多集群部署演进满足不同任务需求（如训练 vs 推理），智能调度至最适合的硬件环境（GPU、TPU、CPU），提升资源利用率。区域化服务：计算靠近数据源，多地分布场景多模版+多集群架构的融合挑战新架构下的难题和挑战如何精准刻画应用整体资源画像？这是精准调度的前提多模版特征：各模版资源需求各异，副本数不统一资源复合性：多模版整体的资源需求为多个模版

4、多维度复合计算的结果API 定义各异：业界各多模版应用的 API 定义各异，难以统一描述多模版+多集群架构的融合挑战新架构下的难题和挑战多集群多租户环境下，如何公平分配资源？管理边界模糊：跨集群资源使用边界不清，容易引发资源挤兑与服务降级风险全局视图缺失：传统配额仅支持单集群，难以应对跨集群、多模板应用的复合资源需求场景02Karmada 核心能力演进Karmada 核心能力演进什么是 KarmadaKarmada：开放的、多云的、多集群的Kubernetes 编排Karmada 是 CNCF 孵化项目，一个开源的 Kubernetes 原生多集群编排平台，无需修改应用，即可实现跨集群的自动调

5、度、高可用部署与统一治理。项目地址：https:/ 核心能力演进多集群治理：资源解释器资源解释器：用于解释常见的 K8s 原生资源以及扩展资源。通过内置或自定义的解释规则，帮助Karmada“理解”工作负载各维度的资源信息，包括：工作负载状态聚合资源请求依赖资源解析等以支撑 Karmada 的高级调度策略。Karmada 核心能力演进多集群治理：资源解释器内置主流AI/大数据工作负载支持，同时开放API允许用户自定义解释逻辑，满足多样化场景需求01开箱即用支持主流工作负载模板，降低使用门槛。02自动解析自动识别并解析03扩展性高支持用户扩展，满足定制化需求。且一类资源只需定义一次，全局可用04

6、多模版支持通过演进资源解释器的能力，新增了多模版支持，提升对复杂部署的适用能力传统云原生领域AI/大数据场景Karmada 核心能力演进多集群治理：资源解释器#sparkApplication CRspec:driver:cores:1memory:“1Gi”executor:instances:5cores:2memory:“4Gi”#resourceBindingspec:components:-name:driverreplicaRequirements:resourceRequest:cpu:1memory:“1Gi”replicas:1-name:executorresourceRe