AI 智能調(diào)度：釋放 Kubernetes 計(jì)算潛能

案例背景:
在管理大規(guī)模Kubernetes集群的過(guò)程中，我們面臨著幾個(gè)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(dǎo)致集群整體利用率徘徊在10-20%，大量計(jì)算資源被閑置，造成嚴(yán)重浪費(fèi)。
高峰期穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)：業(yè)務(wù)負(fù)載波動(dòng)劇烈，特別是在促銷、節(jié)假日等高峰期，靜態(tài)配置無(wú)法應(yīng)對(duì)突發(fā)流量，要么過(guò)度預(yù)留資源，要么面臨系統(tǒng)不穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)。
人工干預(yù)頻繁：運(yùn)維團(tuán)隊(duì)需要頻繁手動(dòng)調(diào)整資源配置，不僅工作量巨大，而且反應(yīng)速度跟不上業(yè)務(wù)變化，常常是"亡羊補(bǔ)牢"。
多樣化負(fù)載難以統(tǒng)一管理：從延遲敏感的在線服務(wù)到計(jì)算密集型的離線任務(wù)，不同特性的工作負(fù)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(duì)這些挑戰(zhàn)，我們意識(shí)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(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，讓系統(tǒng)能夠自主學(xué)習(xí)負(fù)載模式
2.從經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，建立精確的工作負(fù)載畫像
3.從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)預(yù)測(cè)，提前應(yīng)對(duì)資源需求變化
4.從通用策略轉(zhuǎn)向個(gè)性化調(diào)度，針對(duì)不同類型工作負(fù)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(fù)載時(shí)間序列分析成果，深入剖析如何運(yùn)用 x-formers 等算法構(gòu)建資源請(qǐng)求預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)關(guān)鍵性能指標(biāo)展示其實(shí)際效果。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，我們將詳解如何基于這些預(yù)測(cè)需求實(shí)現(xiàn)基于業(yè)務(wù)峰值的調(diào)度，基于業(yè)務(wù)分時(shí)信息的錯(cuò)峰調(diào)度，如何基于真實(shí)負(fù)載實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)資源縮放與離線資源抽取的能力。同時(shí)我們還將分享如何基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)較大規(guī)模集群重調(diào)度，實(shí)現(xiàn)集群負(fù)載再平衡等技術(shù)探索。

成果：
作為騰訊內(nèi)部自營(yíng)業(yè)務(wù)支撐平臺(tái)，我們的智能調(diào)度系統(tǒng)管理了上萬(wàn)個(gè)集群，承載數(shù)千萬(wàn)核心在線業(yè)務(wù)。通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的資源預(yù)測(cè)與智能調(diào)度，我們將在線業(yè)務(wù)資源利用率提升至47%，在離線混部場(chǎng)景更是達(dá)到了65%的高效水平，為自研業(yè)務(wù)上云節(jié)省了大量云成本。