开发机群运维资源调度与执行算法引擎

针对开发机群运维资源调度与执行算法引擎，以下是一些常见的选择：

1. Apache Mesos：一款分布式系统内核，支持多种应用程序框架的资源调度与执行，并提供高可用性和容错性。

2. Kubernetes：前面已经提到过，是一个开源的容器编排平台，具有自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的能力。

3. Hadoop YARN：Apache Hadoop的资源管理系统，支持多种应用程序框架的资源调度与执行。

4. Spark Standalone Cluster Manager：Apache Spark的独立集群管理器，可用于跨多个节点执行Spark应用程序。

5. Alibaba Cloud Function Compute：一款无服务器计算平台，可用于执行事件驱动型的应用程序。

以上是一些常见的开发机群运维资源调度与执行算法引擎，您可以根据自己的需求选择适合自己的引擎。

相关问题

开发机群运维资源调度与执行软件工具集

好的，我明白了。针对这个问题，我可以向您介绍一些常用的开发机群运维资源调度与执行软件工具集，以供参考。

1. Ansible：一款流行的自动化工具，可以用于配置管理、应用部署、任务协调等多种场景。

2. Puppet：另一个广泛使用的自动化工具，可用于管理大型环境中的系统配置和应用程序部署。

3. Kubernetes：一个开源的容器编排平台，可以自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。

4. Docker Swarm：Docker原生的容器编排工具，可以轻松地扩展和管理容器化应用程序。

5. Jenkins：一个流行的持续集成和持续交付工具，可以自动化构建、测试和部署应用程序。

以上是一些常见的开发机群运维资源调度与执行软件工具集，您可以根据自己的需求选择适合自己的工具。

开发机群运维资源调度与执行调度算法，需要研究哪些内容，包含哪些内容

开发机群运维资源调度与执行调度算法需要研究的内容较为广泛，主要包括以下几个方面：

1. 调度目标：确定调度算法的优化目标，例如最小化作业完成时间、最大化资源利用率、最小化能源消耗等。

2. 调度策略：确定调度算法的具体策略，例如先来先服务、最短作业优先、抢占式调度等。

3. 资源预测：对集群资源的使用情况进行预测，包括CPU、内存、磁盘、网络等资源的利用情况。

4. 作业调度：根据调度目标和调度策略，对作业进行调度，确定作业的执行顺序和所需资源。

5. 资源分配：根据作业的资源需求和集群资源的可用情况，对资源进行分配。

6. 资源释放：作业完成后，释放占用的资源。

7. 调度性能评估：对调度算法的性能进行评估，包括吞吐率、平均完成时间、资源利用率等指标。

以上是开发机群运维资源调度与执行调度算法需要研究的主要内容。不同的应用场景可能需要针对性地研究不同的内容。