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京东11·11:撬动数据中心的支点——京东阿基米德 - InfoQ

京东11·11:撬动数据中心的支点——京东阿基米德-InfoQ
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Summary | 14 Annotations
3000 万核·小时
2020/07/16 07:44
集群的平均资源利用率提升 3 倍
2020/07/16 07:44
靠新增机器来应对高峰瞬时流量
2020/07/16 07:46
业务系统资源申请量和使用量之间差距巨大
2020/07/16 07:46
京东数据中心的资源调度与驱逐
2020/07/16 07:47
应用对于资源的使用存在一定的规律。一般常规的做法是将其对于资源使用的特点,分为计算密集型、内存密集型、存储密集型等。这种简单的做法无法从 CPU/ 内存 / 存储 / 网络多个资源维度和时间维度上对于资源的使用进行描述。我们采用了强化机器学习算法,根据应用的历史数据,提取其资源使用的特征,进而将不同的应用进行归类,形成应用画像。 应用画像可以为调度提供依据。不同的应用根据应用画像的结果,进行亲和 / 反亲和的调度,将不同类的应用容器调度在一起,使其资源需求得到时空互补,而不会相互影响。同时对于一个应用中多个容器,可以依据应用画像对容器的健康状态进行评估预警,及早进行容器的自动扩容或者迁移,以免影响业务。另外,应用画像还为之后应用的资源使用提出指导意见,以便其在保证资源使用的同时,防止资源超配导致的浪费。 Serverless 与延迟容忍 在以往的技术架构中,大量的业务应用属于长期服务 (long-running services),其特点是需要长时间提供服务。而实际上,许多应用并不需要长期提供服务。以图片转换应用为例,商户上传的商品图片需要转换成多种尺寸,并在图片中打上水印 /logo 等,并上传到存储中。图片转换应用只需要在用户上传图片时提供服务,其他时间并不需要占用资源;而且应用对于延迟不敏感,允许最长几十秒级别的延迟执行。对于这种事件驱动、延迟容忍的应用,我们推动其由长期服务,转向使用 JDOS 提供的 serverless 架构。serverless 的架构在将长期服务转为离线计算任务方面发挥了巨大的作用。 serverless 的应用任务和大数据的离线计算任务,抽象为统一的批处理任务 (batch jobs)。批处理任务提交到阿基米德时,需要提供任务描述,描述内容包括任务函数、任务类型、资源描述以及任务的延迟容忍时间等,由阿基米德进行调度执行。延迟容忍时间是指该任务可以容忍的最长延迟执行时间。也就是说任务提交后不必立即执行,可以容忍一定时间后才获得资源执行,这就为阿基米德的调度规划提供了重要依据,以便其提前进行流水线编排规划。 资源碎片与时空复用 不同批次采购的服务器的资源配比不同,而不同的应用申请的资源配比也不同。基于资源适配的调度算法容易导致一台服务器上的 CPU 的配额已经分配完毕,但是内存还空余几十 GB 或者内存分配完毕,CPU 还空余几核。这种情况我们称之为资源碎片。 资源碎片在几乎每台物理机上都有发生。长期服务,特别是面向用户的任务,在每天的执行中会出现明显的高峰低谷。而且不同的长期服务的资源消耗也不同。因此集群中的时空资源利用率不均是常态。资源碎片和时空分布不均问题造成了巨额的资源浪费。 我们倾向于长期服务稳定存在,尽量低频度迁移。因此对于资源碎片和时空不均的情况,阿基米德采用批处理任务进行统一填充式调度,以达到资源碎片的充分利用和资源的时空复用的效果。阿基米德不仅仅可以对当前的资源和任务进行调度,还可以综合应用画像和批处理任务的描述,对未来一段时间的任务调度进行提前规划,使得业务能够正常运行的同时,资源得到充分的利用,有效防止了批处理任务与长期服务的资源竞争。阿基米德会时刻保持一定的资源 buffer 应对突发流量的资源需求。 SLA 无论是长期服务还是批处理任务,均会与阿基米德签订 SLA 协议。阿基米德将会保证服务或者任务的资源使用量、服务可用性等。特别是长期服务,阿基米德将会优先保证其资源使用和服务可用。在批处理任务与长期服务、长期服务与长期服务即将出现资源竞争时,阿基米德会根据 SLA 协议的可用性和优先级进行筛选排序,依序对于任务或者服务进行驱逐迁移,保证高优先级的长期服务能够优先使用资源,非必要情况不进行迁移,不受其他任务 / 服务的资源竞争影响。 集群自治 JDOS 提供了集群的自动化管理,阿基米德则将集群从自动化转为了自治的管理系统。社区的 kube-controller 提供了一个控制器的范例,但是存在着诸多弊端,比如 controller 获取的信息量过少,只能从 apiserver 获取 node 状态,无法准确判断 node 节点是否离线,从而导致误判,致使容器发生频繁迁移。因此阿基米德中扩展了 controller,成为一个单独的系统 MAGI。MAGI 共有五个节点,分布在数据中心的不同物理 POD 内。MAGI 系统负责集群的自治决策,采用投票会商制,用以对节点是否离线、容器是否需要迁移等决策进行复核。经 MAGI 系统归票决策后,才会实际触发节点的离线摘除和容器的迁移。 不止于调度 阿基米德不仅仅是 JDOS 的调度系统,更是应用资源使用情况的数据分析平台。阿基米德为项目管理、业务、审计、采购等部门的相关工作,提供了直接的数据支持。 机房的主要电力消耗用于制冷,而制冷的主要目的是为 CPU 降温。阿基米德会根据应用画像与调度规划,对于服务器的 CPU 的主频进行相应调整,以达到节能降耗的作用。此功能已在 2 个核心机房进行了大规模的实践,取得了降低 17% 电力的成果。 在 2018 年,我们将进一步推动优化调度算法,精确应用画像,提升调度的准确性,在整合计算、提升效率、节能降耗方面进行更多的实践。届时也将把更多的生产一线的调度数据和模型与业界分享。 作者介绍 鲍永成,京东商城研发体系 - 基础平台部技术总监。2013 年加入京东商城研发体系,负责京东容器平台 JDOS 研发,带领团队完成京东容器大规模战略项目落地,有效支撑京东日常业务系统运行和大促高峰流量。目前聚焦在京东 JDOS 阿基米德战略项目和敏捷智能数据中心等方向。 感谢蔡芳芳对本文的策划。 阅读数:2094 发布于:2017 年 11 月 15 日 16:59 文章版权归极客邦科技 InfoQ 所有,未经许可不得转载。  语言 & 开发架构双十一 评论 发布 暂无评论 推荐阅读 27 | 微服务容器化运维:容器调度和服务编排 2018 年 10 月 23 日 想了解阿里巴巴的云化架构 看这篇就够了 2017 年 12 月 26 日 第 33 讲 | 区块链与供应链(二) 2018 年 6 月 8 日 面向容器技术资源调度关键技术对比 2016 年 6 月 2 日 新浪微博混合云架构实践挑战之概述篇 2016 年 4 月 3 日 11 | 负载均衡:节点负载差距这么大,为什么收到的流量还一样? 2020 年 3 月 13 日 不断超越的调度系统:如何撑住 9 年双 11 交易峰值 800 倍增长 2020 年 5 月 29 日 订阅 每周精要 你将获得 了解详情  资深编辑编译的全球 IT 要闻 一线技术专家撰写的实操技术案例 InfoQ 出品的课程和线下活动报名通道 立即订阅 
2020/07/16 07:47
画像
2020/07/16 07:47
应用
2020/07/16 07:47
应用画像可以为调度提供依据
2020/07/16 07:49
时空互补
2020/07/16 07:49
评估预警,及早进行容器的自动扩容或者迁移
2020/07/16 07:50
资源使用提出指导意见,以便其在保证资源使用的同时,防止资源超配导致的浪费
2020/07/16 07:50
统一填充式调度
2020/07/16 07:51
保持一定的资源 buffer
2020/07/16 07:51