【全新正版，现货速发】深入集群(大型数据中心资源调度与管理)李雨前9787121408229电子工业出版社

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作者: 李雨前
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121408229

出版时间: 2021-04
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 李雨前
出版社: 电子工业出版社

ISBN: 9787121408229
出版时间: 2021-04

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作者简介
李雨前，最近从事阿里云ECS弹性计算产品售卖、产品运营推荐、库存供应等工作，有4年的大规模(阿里巴巴百万级容器)集群资源管理调度实践经验：包括经历和推动多个调度核心系统和模块，针对long-time service及 co-location 调度具有全面、深入的一线实践和解决问题经验，提交10+项相关发明专利；擅长稳定性优先的集群调度策略和稳定性架构设计、全局稳定性数据分析实践，以及Java和Go编程语言。
信息检索科班毕业: 1. 超过7年的信息检索学习、研发经验，多项相关发明专利；2. 对信息检索，特别是基于lucene、solr的全文检索有深入、全面的掌握(负责研发管理最大搜索集群120亿记录、16TB索引)。3. 一直对分词、个性化排序、短文本处理，有浓厚的兴趣，并在多个业务实践中得到发挥

目录
第1部分集群调度
第1章集群任务与集群资源调度 2
1.1 集群调度概述 2
1.1.1 层次关系 2
1.1.2 术语解释 3
1.2 集群任务调度 5
1.2.1 问题背景 6
1.2.2 解决什么问题 6
1.2.3 一般解法 6
1.2.4 实践案例 7
1.3 集群资源调度 8
1.3.1 资源调度解决什么问题 8
1.3.2 资源描述 9
1.3.3 如何调度资源 13
第2章资源调度核心指标 14
2.1 业务背景 14
2.1.1 缩容 15
2.1.2 扩容 16
2.1.3 故障处理 18
2.1.4 负载均衡 20
2.1.5 宏观评价 20
2.1.6 具体指标 21
2.2 资源调度性能 23
2.3 资源调度成功率 25
2.4 资源分配率 26
2.5 资源实际利用率 29
2.5.1 资源宏观利用率分布 30
2.5.2 分配不充分 31
2.5.3 负载不均衡 32
2.5.4 编排动态调整 33
2.6 资源利用率最优剖析 33
2.6.1 解决什么问题 34
2.6.2 如何解决问题 35
2.6.3 案例分享 42
第3章基本调度算法 51
3.1 装箱算法 52
3.2 操作系统CFS调度 55
3.3 操作系统PV操作 62
3.4 Golang GMP模型 64
3.5 Kubernetes调度算法 93
3.5.1 资源数据定义 94
3.5.2 资源数据获取 98
3.5.3 资源数据计算 102
3.5.4 资源扣减和一致性更新 106
3.5.5 资源分配常见算法 107
3.6 Hadoop调度算法 110
3.6.1 资源数据定义 111
3.6.2 资源数据获取 111
3.6.3 资源数据计算 112
3.6.4 资源扣减和一致性更新 114
3.6.5 资源分配常见算法 116
3.7 “双11”调度算法 118
3.7.1 问题和解决思路 118
3.7.2 架构和关键实现抽象 124
3.8 云端资源调度算法 126
3.8.1 云服务提供商资源调度 126
3.8.2 混合云资源生产调度 127
3.9 单机资源调度 131
3.10 调度评测 134
3.10.1 设计和实施 135
3.10.2 开源模拟器 139
第4章资源调度架构设计和实践 141
4.1 资源视图下的架构划分 144
4.2 集群调度基本构件 147
4.3 集群资源管理角度 150
4.3.1 面向过程的调度架构设计和实践 151
4.3.2 面向终态的调度架构设计和实践 151
4.3.3 面向服务的调度架构设计和实践 152
4.4 分层与垂直化分工协同 152
4.5 中心调度与单机调度定位 155
4.6 规模化、平台化与个性化、场景化 156
4.7 解决问题优先与架构设计改进 157

第2部分集群管理
第5章集群资源管理含义 159
5.1 集群资源管理解决什么问题 159
5.2 集群资源管理和资源调度的关系 160
5.3 集群资源管理一般怎么做 163
第6章集群资源管理核心指标 166
6.1 集群资源管理效能指标 166
6.2 集群资源软硬件故障率 167
6.3 集群资源可用率 168
6.4 集群资源分配率 169
6.5 集群资源利用率 170
第7章集群资源管理常用策略 172
7.1 基础设施镜像化 172
7.2 统一资源池 173
7.3 标签化管理 174
7.3.1 标签设计原则 176
7.3.2 标签运用 178
7.3.3 案例：Kubernetes的Label设计与使用管理 179
7.4 面向终态巡检和一致性修复 180
7.4.1 面向终态巡检 180
7.4.2 一致性修复 182
7.4.3 案例：Kubernetes的一致性修复 183
7.5 数据驱动 184
7.5.1 调度体系数据脉络 185
7.5.2 数据体系构建 185
7.5.3 案例：Kubernetes Insight 193
7.6 集群资源计收费 194
7.6.1 计收费流程 196
7.6.2 计费模式 196
附录A 199

内容摘要
第2章资源调度核心指标前面介绍了与调度的“资源模型”相关的内容，聚焦于调度的“对象”（资源）是如何定义的，有哪些资源是调度关注的。本章将聚焦于如何评估调度的好坏（资源分配的合理任）.有哪些可衡量的指标，以及这些指标是如何指引调度优化的，从而充分利用资源。2.1业务背景在实际生产环境中，从服务的端到端交付来看，集群资源调度只是生产环节的一个服务模块。例如，站在微服务[0的应用视角，应用生命周期过程包括：应用实例扩缩容、发布、停止、重启、下线。在云原生计算[11]、Serverless场景中，在这一未来新架构模式下，业务方可能只需要定义集群容量、发布规则，实例扩缩容由弹性服务模块自动管理。正如前言所述，本书的切人点是IaaS(Infrastructure as a Service)的资源调度，实例资源的扩缩容依然是核心服务主线，一般资源调度对使用资源的应用的服务架构是微服务还是云原生，并不感知。不过，由于发布模式与业务场景、业务实例架构紧密相关，对于原地发布和非原地发布1，资源调度承载的技术点是不完全一样的。因此，我们可以理解为：集群资源调度核心指标对外的SLA表现，着重在于实例资源的扩缩容、发布的成功率和效率。当然，同时也要面对不可回避的挑战——硬件故障是常态，特别是大规模物理集群，集群资源调度系统必须能够应对常态化的软硬件故障。集群资源调度核心指标对内的SLA表现，体现在资源利用率和稳定性上。通过调度支持各种 Wokload 特证，实现充分的资源分配、运行时资源的分时共享，并依据SLA 进行运行时资源的调配，实现运行时的稳定性。下面分别从对外SLA、对内SLA的表现，进一步进行场景分析和实践分享。2.1.1 缩容我们先从缩容的重要性说起。能缩容，才能说资源生命周期是完整的1。透明缩容，需要屏蔽“故障机”2、资源具体位置’等；否则，意味着资源“静止”了。静止的资源最大的风险是：资源利用率的提升有限，以及故障发生时，业务快速恢复的能力有限，最终导致成本的大幅度提高。考虑到规模化平台，有上万个应用，每个应用“静止”一个实例，就是上万个容器或者虚拟机。这些“长尾”的“静止”资源，分散在每个业务下几乎是可以忽略的，但是从全局来看数据是吓人的。此外，应用缩容，可能关联上下游依赖系统联动变化。与之相对，资源调度系统通常是透明的，不会主动感知业务的依赖性，而是交给业务自身控制。这个场景存在糟糕的实践.因此需要避免。在给出建议之前，我们需要理解本质诉求。1.缩容糟糕实践心理因素：担心缩容后扩不出来，于是就会预留Bufer以避免未来资源交付的不确定性。还有，在预算前提下“任性”保留资源。在公有云或者私有云上，都会面临资源交付的确定性问题。.......

主编推荐
适读人群：本书作为集群调度和管理实践的入门书籍。帮助系统开发和运维工程师快速了解偏Iaas、Paas这层"资源”的调度和管理的基础性、实践性的内容，尤其适合开发、运维、管理大规模集群的同学。
√ 面向更好地上云：利用好大型数据中心资源，构建企业数字化竞争力√ 面向更好地理解云操作系统：管理好大型数据中心资源，节约企业IT成本√ 面向更好地演进和运用云技术：掌握资源调度和管理技能，提升个人职业竞争力

精彩内容
本书内容聚焦于资源侧：集群调度和管理，非一般性的应用集群调度和管理。本书按集群调度和集群管理两大部分来组织内容，从不同的侧重点出发，集群调度部分侧重调度，集群管理部分侧重管理，但实质上这两部分是相辅相成的。集群管理是为了保障集群系统被更好地调度，集群调度是集群管理的重要内容和抓手。本书内容主要包括：集群任务与集群资源调度、资源调度领域的本质问题和衡量指标、调度算法的基本原理、调度架构设计和实践、集群管理的问题抽象、管理问题的衡量、管理策略等。本书内容源于作者在阿里巴巴集团内部的资源调度和管理的实践经验，同时作者也广泛阅读了网络上的相关技术文档、开源代码。

媒体评论
阿里云原生|神龙|弹性计算三大掌门联合力荐，骨灰级专家独家解密云平台资源服务原理|云操作系统核心实现|调度架构设计与优化阿里云原生|神龙|弹性计算三大掌门联合力荐，骨灰级专家独家解密云平台资源服务原理|云操作系统核心实现|调度架构设计与优化√ 面向更好地上云：利用好大型数据中心资源，构建企业数字化竞争力√ 面向更好地理解云操作系统：管理好大型数据中心资源，节约企业IT成本√ 面向更好地演进和运用云技术：掌握资源调度和管理技能，提升个人职业竞争力随着企业数字化和全面上云的推进，更多的企业将在云上生、云上长，集群管理调度正在成为所有核心业务应用的支撑技术，工程师应该像过去了解操作系统一样了解今天的集群管理调度。李雨前在这一领域深耕多年，是行业中难得的技术专家，从阿里巴巴集团统一调度到阿里云弹性计算的工作经历，使他积累了大量的实战经验和丰富的创新成果。很高兴看到本书的出版，期待本书可以帮助云时代的工程师进一步了解这一领域，从而更好地理解云、利用云，发挥云的优势，赢在云计算时代。
——丁宇(花名：叔同) 阿里巴巴研究员，阿里云云原生平台总经理云计算通过调度系统把超大规模计算集群管理起来，动态在线满足各种计算任务的资源需求，同时解决弹性、资源争抢和资源利用率的多重业务问题。本书作者历经多个大规模调度系统的研发工作，如果你想深入理解调度系统的工作原理，本书值得拥有。
——蒋林泉(花名：雁杨)阿里巴巴研究员，阿里云神龙计算平台总经理在云计算高速发展的今天，集群管理和资源调度是避不开的一个话题，从Google发表的Borg和 Omega相关论文，到开源的OpenStack中的Nova组件，再到如今的Kubernetes中的Scheduler Framework，许许多多的项目和论文都在用自己的方式来诠释对其的理解。本书是一本系统化阐述集群管理和调度的书，从指标、算法、架构等多个维度来一步步揭开资源调度的本质，其中的很多观点和方案都是基于实战经验的抽象和总结，相信本书能帮助那些即将参与或者已经参与到资源调度领域的朋友，非常值得阅读。 ——徐海弘(花名：海弘)阿里巴巴资深技术专家，阿里云弹性计算平台下库存调度团队技术总监
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