Borg的资源优化策略：压缩实验与Kubernetes比较

本篇文章深入探讨了Docker背后的容器集群管理，以Borg和Kubernetes为例，重点关注了Borg在集群利用率优化方面的独特策略。Borg的精髓在于其高效的资源回收和策略评估，它通过科学地衡量和管理任务的空闲资源，确保在满足任务约束的同时，最大化集群的使用效率。 首先，Borg在任务调度时考虑的因素非常全面，包括机器的资源可用性、任务自身的约束（如对SSD设备的需求）、以及处理压力峰值所需的冗余容量。然而，对于batch job，Borg还需考虑如何利用从LRS任务中回收的资源，这使得调度过程中的资源抢占和回收机制带来了挑战，导致集群资源状态实时查询变得复杂。 为了评估不同调度算法的效果，Borg采用了创新的“压缩实验”方法。这个过程涉及逐步减少工作单元（Cell）中机器的数量，直到无法在当前集群上运行特定任务，以此确定任务所需的“最小工作单元”。这个指标避免了基于模拟的不精确评估，直接反映了真实资源需求，提高了评估的准确性。 在实际操作中，由于不能在生产环境中进行压缩实验，Borg利用Fauxmaster模拟器，加载历史检查点，重现当时的环境，但保留Borglet的模拟功能。此外，Borg在压缩过程中采取了一些技巧，如随机选择机器进行移除，针对大部分任务执行压缩实验，以及在资源极度紧张时转换硬性约束为非硬性约束以提高调度成功率。同时，允许极少量的“挑剔型”任务在必要时挂起，以确保整体系统的稳定性和灵活性。 Borg的集群管理策略不仅关注资源的有效利用，还通过精细的评估和模拟技术，为复杂的任务调度提供了高效且精确的解决方案。这使其在同类项目中脱颖而出，为容器集群管理提供了一种独特的优化路径。