大家能想象吗，阿里庞大复杂的计算资源调度任务，竟然由 ASI 调度器精妙管理着！它是如何做到的？下面来一探究竟。
中心调度器的核心作用
中心调度器身处 K8s 生态组件搭建的舞台，发挥着对大部分任务生命周期管理的重要职能。在这个协同体系里，它如同乐队指挥，确保各个演奏者有序协作。以阿里海量的业务任务为例，无数小任务在中心调度器指挥下，开启、运行、结束，都安排得井井有条，保障了业务流程顺利推进。
通过对任务生命周期的管理，中心调度器使阿里内部资源利用更高效。它能根据任务的轻重缓急进行排序，优先保障核心业务任务的资源分配，极大提升了整体任务处理效率，就像精准安排交通路线，让城市运转更通畅。
规模化编排能力优势
利用强大的规模化编排能力，ASI 调度器可以在瞬间调度数万甚至数十万容器。想象一下，就像一场大型的军事行动，短时间内将大量兵力部署到指定位置。这让阿里在面对突发业务高峰时，能迅速调集资源满足需求。
在确保集群维度的全局最佳编排时，ASI 调度器会综合各种因素。对于不同性能的容器、不同重要性的业务，它都能合理安排在对应的节点上，如同高手下棋，每一步都经过深思熟虑，让整个计算资源集群运转在最优状态。
下一代调度器分层体系
下一代调度器概念分为多个层次，计算负载层专注于 Workload 的调度管理，像是一个仓库管理员，合理分配货物存储位置。比如对于电商大促期间激增的订单处理任务，该层会精准调度资源以确保顺利完成。
计算调度层涉及 DAG 调度、MR 调度等，如同物流配送中的路线规划者，规划计算任务的执行路径。业务层同 Sigma 2 层概念，根据不同业务场景定制调度方案，好比为不同客户提供专属服务。
分等级调度能力效益
ASI 调度器具备差异化 SLO 分等级调度能力，这一能力的妙处在于能充分利用未跑满的资源。把这些资源当成超发资源售卖给 Batch 资源，就像把闲置房间出租出去增加收益，实现资源价值最大化。
当节点上已分配的 Usage 低于某一水位，产生的 BE 资源被调度器视为可利用的“宝藏”。通过合理运用分等级调度，Unified - Scheduler 调度器能把物理节点资源使用发挥到极致，为阿里节省大量成本。
应对复杂业务与运维诉求
阿里在线应用有复杂的业务模型，这要求调度器有强大的应对能力。面对不同业务场景下的各种个性化需求，它就像一个全能管家，通过精心调整调度策略，确保业务稳定运行。
特有的规模化运维诉求则是另一个挑战。当管理大量节点和任务时，ASI 调度器需要持续优化运维流程。例如运用智能化监控，及时发现并解决潜在问题，就像给庞大机器配备智能质检系统。
应用间编排与相关策略
当众多有潜在干扰的应用需要在同一节点运行时，应用间编排策略就尤为重要。它如同城市规划师，合理布局建筑让它们互不干扰。在阿里的计算资源体系中，每一个宿主节点和 POD 都能在策略引导下最优运行。
调度器运行时还辅以其他技术手段优化，如网络优先级控制、CPU 精细编排。CPU 精细编排中的 CpuSet 调度、CpuShare 调度等在“在线调度领域”很关键，合理分配 CPU 资源能提升整体运行效率，避免资源浪费。
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