2017主流集群调度系统深度解析：十大系统盘点与比较

本文档是一篇关于十大主流集群调度系统的详细盘点，发布于2017年12月7日。集群调度系统在分布式计算环境中扮演着关键角色，它们负责管理和优化资源分配，确保高效、可扩展的工作负载管理。文章列举了多个重要的集群调度解决方案： 1. **Google Borg**: 这是Google开发的分布式操作系统，其Monolithic架构使得它能够快速响应变化，并支持大规模计算集群。Borg在2013年引入了一种名为Omega的可扩展调度器，用于优化大型计算资源的管理。 2. **Monolithic架构**：这种架构通常包含一个单一的整体控制单元，负责整个集群的调度决策，适合那些需要高度集中管理的场景。 3. **Two-level架构**：这种架构将调度分为两层，高层负责全局策略，底层负责具体任务执行，适用于需要平衡全局优化与局部效率的情况。 4. **Shared-state架构**：所有节点共享状态信息，通过同步机制进行协调，适用于对数据一致性要求较高的应用。 文中还提到了Google的另一个集群调度工具，可能是GoogleOmega或与之相关的系统，但没有给出确切的名称。此外，文档链接引用了Google的研究论文，可能包含了更深入的技术细节和比较。 除了Google的产品，文章还可能涵盖了其他主流的集群调度系统，如Apache Mesos、Hadoop YARN、Kubernetes、OpenStack Heat等，这些都是业界广泛使用的分布式系统管理工具。每个系统都有其独特的优势和适用场景，例如Mesos以其灵活的资源隔离和跨数据中心的调度能力而闻名，而Kubernetes则因其容器编排功能广受欢迎。 总结来说，这篇盘点提供了关于当前最热门的集群调度系统的一个全面概述，对于理解分布式计算环境中的系统设计和优化策略具有重要意义。对于IT专业人士而言，掌握这些系统可以帮助他们选择和优化适合自己业务需求的集群调度方案。