AI 智能調(diào)度：釋放 Kubernetes 計算潛能

案例背景:
在管理大規(guī)模Kubernetes集群的過程中，我們面臨著幾個棘手的問題：
資源利用率低下：傳統(tǒng)的靜態(tài)資源配置方式導致集群整體利用率徘徊在10-20%，大量計算資源被閑置，造成嚴重浪費。
高峰期穩(wěn)定性風險：業(yè)務負載波動劇烈，特別是在促銷、節(jié)假日等高峰期，靜態(tài)配置無法應對突發(fā)流量，要么過度預留資源，要么面臨系統(tǒng)不穩(wěn)定的風險。
人工干預頻繁：運維團隊需要頻繁手動調(diào)整資源配置，不僅工作量巨大，而且反應速度跟不上業(yè)務變化，常常是"亡羊補牢"。
多樣化負載難以統(tǒng)一管理：從延遲敏感的在線服務到計算密集型的離線任務，不同特性的工作負載需要不同的調(diào)度策略，單一方案難以兼顧。

解決思路:
面對這些挑戰(zhàn)，我們意識到必須從根本上改變資源管理方式：
1.從靜態(tài)分配轉(zhuǎn)向動態(tài)預測，讓系統(tǒng)能夠自主學習負載模式
2.從經(jīng)驗判斷轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動，建立精確的工作負載畫像
3.從被動響應轉(zhuǎn)向主動預測，提前應對資源需求變化
4.從通用策略轉(zhuǎn)向個性化調(diào)度，針對不同類型工作負載制定專屬策略
本次分享我們將首先介紹騰訊云基于大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境的工作負載時間序列分析成果，深入剖析如何運用 x-formers 等算法構(gòu)建資源請求預測模型，并通過關(guān)鍵性能指標展示其實際效果。在技術(shù)實現(xiàn)層面，我們將詳解如何基于這些預測需求實現(xiàn)基于業(yè)務峰值的調(diào)度，基于業(yè)務分時信息的錯峰調(diào)度，如何基于真實負載實現(xiàn)節(jié)點資源縮放與離線資源抽取的能力。同時我們還將分享如何基于強化學習來實現(xiàn)較大規(guī)模集群重調(diào)度，實現(xiàn)集群負載再平衡等技術(shù)探索。

成果：
作為騰訊內(nèi)部自營業(yè)務支撐平臺，我們的智能調(diào)度系統(tǒng)管理了上萬個集群，承載數(shù)千萬核心在線業(yè)務。通過AI驅(qū)動的資源預測與智能調(diào)度，我們將在線業(yè)務資源利用率提升至47%，在離線混部場景更是達到了65%的高效水平，為自研業(yè)務上云節(jié)省了大量云成本。