集群调度

Noaccc

目前想搭建一套集群资源调度系统，需要实现弹性计算，试过超融合 性能太差了远不及裸金属，问问各位老哥有没有能接近裸金属的性能以及本地盘的读写延迟的方案

citrix

有啊，nvme-of                                      

congcongzhidao

集群就是裸金属，虚拟化环境和私有云用超融合。裸金属+k8s+高速网络可以满足你的需求。

丶小蓝丶

我以为说的 对讲机的集群呢

水逸寒风

针对需要接近裸金属性能的弹性计算集群，尤其是低存储延迟的需求，以下是经过验证的方案及实施建议：
一、核心架构设计原则
减少虚拟化层级
避免全虚拟化（如 VMware ESXi），改用容器化 + 轻量级虚拟化（如 Kata Containers）或裸金属直接调度。
示例：Kubernetes + Kata Containers（提供硬件级隔离，性能接近物理机）。
本地存储优先
使用NVMe SSD 本地盘（延迟 < 100μs），通过本地存储管理工具（如 Rook/Ceph 本地 PV、Longhorn）实现分布式存储。
关键：计算节点与存储节点物理合一（节点本地盘直连），避免跨节点网络延迟。
高速网络互联
采用RDMA 网络（如 RoCEv2）降低节点间通信延迟，支持存储网络与业务网络融合。
二、具体方案推荐
方案 1：裸金属集群 + 轻量级调度
工具链
集群管理：Kubernetes Bare-Metal（kubeadm + kubelet 直接管理物理机）。
弹性扩展：结合 Machine API 实现物理节点自动伸缩。
存储：本地盘通过 Local Persistent Volume 直接挂载，避免分布式存储开销。
适用场景：CPU 密集型任务（如 AI 训练、HPC），需极致计算性能。
优势：消除虚拟化开销，存储延迟与物理机一致。
挑战：节点故障恢复较慢（需人工替换物理机）。
方案 2：容器化 + 硬件加速
工具链
容器运行时：Kata Containers（基于 Linux 虚拟机，比 Docker 更轻量）。
存储：Ceph RBD + 本地缓存（如 Ceph LRC）。
网络：使用 Calico with IPIP 降低网络延迟。
适用场景：混合负载（计算 + 存储密集型），需兼顾弹性与性能。
优势：容器级弹性扩展，存储延迟接近本地盘（通过缓存优化）。
方案 3：专用硬件 + 定制调度
工具链
计算节点：采用ARM 架构服务器（如 AWS Graviton3）或异构加速卡（如 GPU/FPGA）。
存储：NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) 直连存储节点。
调度：Kubernetes + Device Plugins 实现硬件资源精细调度。
适用场景：AI 推理、高频交易系统等对延迟敏感的场景。
优势：端到端硬件优化，存储延迟可低至 50μs 以下。
三、实施步骤与优化建议
硬件选型
计算节点：Intel Xeon 第三代（支持 SGX）或 AMD EPYC（性价比高）。
存储：本地部署三星 PM1735 NVMe SSD（1.6TB 容量，随机读 IOPS 1.5M）。
网络：部署Mellanox ConnectX-6 VPI网卡（支持 100Gbps RoCEv2）。
软件优化
内核参数：开启 transparent_hugepage=never 减少内存碎片。
文件系统：使用 ext4 或 XFS（推荐 XFS -d su=128k 优化大文件读写）。
容器运行时：禁用 swap，配置 cgroupfs 资源限制。
监控与自愈
使用 Prometheus + Grafana 监控节点 CPU、内存、磁盘 IOPS。
存储故障转移：配置 Ceph Quorum Drive 提升可靠性。
四、对比方案性能数据
方案        计算性能（裸金属百分比）        存储延迟（本地盘）        弹性扩展速度
裸金属集群        100%        <100μs        分钟级
Kata Containers        95%+        100-150μs        秒级
超融合（VMware vSAN）        70%        200-300μs        分钟级
五、避坑指南
避免过度虚拟化：容器嵌套（Docker-in-Docker）会导致性能下降 30% 以上。
网络瓶颈：跨节点访问本地盘需确保网络带宽 > 10Gbps，延迟 < 500μs。
存储一致性：使用本地盘需配合分布式锁机制（如 etcd）避免数据竞争。
总结推荐
优先方案：方案 1（裸金属集群 + 本地存储）适合追求极致性能的场景。
折中方案：方案 2（Kata Containers + Ceph 缓存）兼顾弹性与性能，存储延迟可优化至 150μs 以内。
高成本方案：方案 3（专用硬件 + NVMe-oF）适用于金融、AI 等对延迟极度敏感的领域。