Очень интересный пост! Спасибо! Полный технический доклад про дефрагментацию еще не смотрел, но есть пара интересных вопросов.
Как я понимаю, учитывая что пользователи хотят, чтобы их поды заселялись как можно быстрее на какой-нибудь хост, вы наверное включаете в задачу оптимизации (ЦЛП) также количество подов, которое будет переселено в результате полученного решения (хотя возможно есть получше целевая функция, оценивающая ожидание заселесения нового аллоцированного пода)? Скорей всего не любое же подходящее решение вы сразу реализуете :) Например, могут существовать решения задачи оптимизации, которые шафлят все поды по всем серверам для заселения одного маленького пода.
Еще интересен вопрос по поводу динамической аллокации ресурсов. Насколько я знаю, Kubernetes поддерживает динамический горизонтальный скейлинг подов в случае повышенной нагрузки или наоборот сниженной нагрузки. Кажется, для сервисов Яндекса это было бы очень полезно, ведь большинство трафика приходится на дневное время суток. В сожительстве с батчевыми задачами (например, Map Reduce) ресурсы можно было бы динамически шарить в течение дня: например днем, когда пользователи активно пользуются сервисами Яндекса, эти ресурсы можно было поставлять сервисам, а ночью, когда столько ресурсов уже не нужно, отдавать батчевым асинхронным задачам. Вы в целом такое собираетесь делать или это уже реализовано в каком-то виде?
Очень интересный пост! Спасибо! Полный технический доклад про дефрагментацию еще не смотрел, но есть пара интересных вопросов.
Как я понимаю, учитывая что пользователи хотят, чтобы их поды заселялись как можно быстрее на какой-нибудь хост, вы наверное включаете в задачу оптимизации (ЦЛП) также количество подов, которое будет переселено в результате полученного решения (хотя возможно есть получше целевая функция, оценивающая ожидание заселесения нового аллоцированного пода)? Скорей всего не любое же подходящее решение вы сразу реализуете :) Например, могут существовать решения задачи оптимизации, которые шафлят все поды по всем серверам для заселения одного маленького пода.
Еще интересен вопрос по поводу динамической аллокации ресурсов. Насколько я знаю, Kubernetes поддерживает динамический горизонтальный скейлинг подов в случае повышенной нагрузки или наоборот сниженной нагрузки. Кажется, для сервисов Яндекса это было бы очень полезно, ведь большинство трафика приходится на дневное время суток. В сожительстве с батчевыми задачами (например, Map Reduce) ресурсы можно было бы динамически шарить в течение дня: например днем, когда пользователи активно пользуются сервисами Яндекса, эти ресурсы можно было поставлять сервисам, а ночью, когда столько ресурсов уже не нужно, отдавать батчевым асинхронным задачам. Вы в целом такое собираетесь делать или это уже реализовано в каком-то виде?