北京时间2024年9月19日，Volcano社区v1.10.0版本正式发布，此次版本增加了以下新特性：
新增队列优先级设置策略
支持细粒度的GPU资源共享与回收
支持Pod Scheduling Readiness调度
支持Sidecar container调度
增强vcctl命令行工具功能
Volcano支持Kubernetes v1.30
增强Volcano安全性
优化Volcano性能
提升GPU监控功能
优化helm chart包安装升级流程
Volcano v1.10.0 关键特性介绍
新增队列优先级设置策略
在传统的大数据处理场景下，用户可以直接设置队列优先级来控制作业的调度顺序，为了更好的帮助用户从Hadoop/Yarn迁移到云原生平台，Volcano也支持了在队列层面直接设置优先级，降低大数据用户的迁移成本，提升用户体验和资源利用效率。
队列是Volcano中的一种基本资源，不同队列有着优先级区分，在默认情况下，队列的优先级是由队列的share值决定的，share值是由队列中已分配的资源量除以队列的总容量计算得到的，不需要用户手动配置，share值越小，则代表队列中已分配的资源比例越小，即队列越不饱和，需要优先分配资源，因此队列的share越小，队列的优先级越高，在分配资源时会优先分配给share较小的队列，以保证资源分配的公平性。
但是在生产环境尤其是大数据处理场景下，用户更希望可以直接设置队列的优先级，从而能更直观的知道不同队列的优先级顺序，由于share值是实时计算得到的，因此会根据队列分配资源的饱和程度而实时变化，为了更加直观的表示队列优先级同时支持用户自行配置，Volcano在share值的基础上为队列新增了priority字段，支持用户配置队列优先级，priority越高则表示队列优先级越高，会优先分配资源给高优先级的队列，并且在回收队列资源时会优先回收低优先级队列内的作业。
队列优先级定义：
type QueueSpec struct {
...
// Priority define the priority of queue. Higher values are prioritized for scheduling and considered later during reclamation.
// +optional
Priority int32 `json:"priority,omitempty" protobuf:"bytes,10,opt,name=priority"`
}
同时为了兼容share值的使用方式，Volcano在计算队列优先级时也会考虑share值，默认情况下用户不设置队列优先级或者队列的优先级相等时，Volcano会再比较队列的share值，此时share越小队列优先级越高。用户可以根据实际场景选择设置不同的优先级策略，即priority和share两种方式。
关于队列优先级设计文档，请参考：Queue Priority.
支持细粒度的GPU资源共享与回收
Volcano在v1.9版本发布了弹性队列容量capacity调度功能，用户可以直接为队列设置每一维度资源的容量，同时支持基于deserved的队列弹性容量调度，实现了更加细粒度的队列资源共享和回收机制。
弹性队列容量capacity调度的设计文档请参考：Capacity scheduling Design
使用指导请参考：Capacity Plugin User Guide.
为队列配置每一维度deserved使用样例：
apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1
kind: Queue
metadata:
name: demo-queue
spec:
reclaimable: true
deserved: # set the deserved field.
cpu: 64
memeory: 128Gi
nvidia.com/a100: 40
nvidia.com/v100: 80
在v1.10版本中，Volcano在弹性队列容量capacity的基础上，支持了上报不同型号的GPU资源，NVIDIA默认的Device Plugin在上报GPU资源时无法区分GPU型号，统一上报为nvidia.com/gpu，AI训推任务无法根据业务特点选择不同型号的GPU，比如A100、T4等型号的GPU，为了解决这一问题，以满足不同类型的AI任务需求，Volcano在Device Plugin层面支持上报不同型号的GPU资源到节点，配合capacity插件实现更加细粒度的GPU资源共享和回收。
关于Device Plugin上报不同型号GPU的实现和使用指导，请参考：GPU Resource Naming.
注意：
capacity在v1.10.0版本中作为了默认的队列管理插件，capacity与proportion插件互相冲突，当升级到v1.10.0后，你需要再设置队列的deserved字段，以保证队列功能正常工作，具体的使用说明请参考：Capacity Plugin User Guide.
capacity插件根据用户指定的队列deserved值来划分集群资源，而proportion插件则根据队列权重动态划分集群资源，用户可以根据实际场景选择使用capacity或者proportion插件进行队列管理。proportion插件的介绍请参考：proportion plugin.
支持Pod Scheduling Readiness调度
Pod 一旦创建就被认为已准备好进行调度，在 Kube-scheduler 中，它会尽力寻找合适的节点来放置所有Pending的 Pod。然而，在现实情况下，某些 Pod 可能会长时间处于“缺少必要资源”状态，这些 Pod 实际上以不必要的方式干扰调度程序（以及 Cluster AutoScaler 等下游组件）的决策和运行，造成资源浪费等问题。Pod Scheduling Readiness是 Kube-sheduler 的一项新增功能，在Kubernetes v.1.30版本GA，成为了一个稳定特性，它通过设置Pod的schedulingGates字段来控制Pod的调度时机。
在前面的版本中，Volcano已集成了K8s默认调度器的所有算法，全面涵盖了Kube-scheduler的原生调度功能。因此，Volcano能够无缝替代Kube-scheduler，作为云原生平台下的统一调度器，支持微服务和AI/大数据工作负载的统一调度。在最新发布的v1.10版本中，Volcano更是引入了Pod Scheduling Readiness调度能力，进一步满足了用户在多样化场景下的调度需求。
关于Pod Scheduling Readiness特性的文档，请参考：Pod Scheduling Readiness | Kubernetes
Volcano支持Pod Scheduling Readiness调度的设计文档，请参考：Proposal for Support of Pod Scheduling Readiness by ykcai-daniel · Pull Request #3581 · volcano-sh/volcano (github.com)
支持Sidecar container调度
Sidecar container是一种相对于业务容器而言的辅助容器，通常用来辅助业务容器的运行，比如收集业务容器日志、监控、初始化网络等。
在Kubernetes v1.28之前，Sidecar container只是一种概念，并没有单独的API来标识一个容器是否是Sidecar container，Sidecar容器和业务容器处于同等地位，有着相同的生命周期，Kubelet会并发启动所有Sidecar容器和业务容器，这样带来的问题是Sidecar容器可能会在业务容器启动之后才启动，并且在业务容器结束之前先结束，而我们期望的是Sidecar容器先于业务容器启动，并在业务容器结束之后再结束，这样就能保证Sidecar容器收集的日志，监控等信息是完整的。
Kubernetes v1.28在API层面支持了Sidecar container，并对init container、Sidecar container、业务container做了统一的生命周期管理，同时调整了Pod的request/limit资源计算方式，该特性在v1.29成为Beta特性。
该特性在设计阶段经历了漫长的讨论时间，特性本身并不复杂，主要的考虑点在于兼容旧的使用方式，如果定义一个除了init container、业务容器之外的新的容器类型，会对API有较大的破坏性，同时周边组件适配该特性的话会有较多的侵入式修改，带来很多额外开销，因此Kubernetes社区并没有引入新的容器类型来支持Sidecar container，而是直接复用了init container，通过设置init container的restartPolicy为Always来标识Sidecar container，完美的解决了API兼容性问题和Sidecar容器的生命周期问题。
在调度层面，该特性的影响在于Pod申请的request资源计算方式有所变化，因为Sidecar container作为一种特殊的init container是持久运行的，需要将Sidecar container的request值累加到业务容器的request值上，因此需要重新计算init container、Sidecar container和业务容器的资源request值。
Volcano调度器在新版本更改了Sidecar container的资源计算方式，支持了Sidecar container的调度，用户可以使用Volcano调度Sidecar container。
关于Sidecar container的详细信息，请参考：Sidecar Containers | Kubernetes
增强vcctl命令行工具功能
vcctl是操作Volcano内置CRD资源的一个命令行工具，可以方便的用来查看/删除/暂停/恢复vcjob资源，并支持查看/删除/开启/关闭/更新queue资源。Volcano在新版本对vcctl做了功能增强，新增以下功能：
支持创建/删除/查看/描述
jobflow和jobtemplate资源支持查询指定队列里的vcjob
支持通过queue和vcjob过滤查询Pod
vcctl的详细指导文档，请参考：vcctl Command Line Enhancement.
Volcano支持Kubernetes v1.30
Volcano版本紧跟Kubernetes社区版本节奏，对Kubernetes的每个大版本都进行支持，目前最新支持的版本为v1.30，并运行了完整的UT、E2E用例，保证功能和可靠性。
如果您想参与Volcano适配Kubernetes新版本的开发工作，请参考：adapt-k8s-todo 进行社区贡献。
增强Volcano安全性
Volcano一直都很重视开源软件供应链的安全，在license合规、安全漏洞披露和修复、仓库分支保护、CI检查等方面遵循OpenSSF定义的规范，Volcano近期在Github Action加入了新的workflow，它会在代码合入时运行OpenSSF安全性检查，并实时更新软件安全评分，持续提升软件安全性。
同时Volcano对各个组件的RBAC权限进行了收缩，只保留必要的权限，避免了潜在的越权风险，提升了系统的安全性。
相关PR参见：
优化Volcano性能
在大规模场景下，Volcano做了很多性能优化的工作，主要包括：
优化vcjob更新策略，降低vcjob的更新和同步频次，降低API Server压力，提升提交任务的QPS
vc controller新增controller gate开关，用户可以选择关闭不需要的controller，减低内存占用和CPU负载
所有的controller使用共享的informer，减少内存占用
提升GPU监控功能
新版本的Volcano针对GPU监控指标做了优化和增强，修复了GPU监控不精确的问题，并在GPU的算力和显存监控指标上新增了节点信息，方便用户更加直观的查看每个节点上每一张GPU的算力、显存的总量和已分配量。
优化helm chart包安装升级流程
Volcano针对helm chart的安装、升级流程进行了优化，并支持安装helm chart包设置更多自定义参数，主要包括：
- 利用helm的hook机制，在安装成功Volcano之后，自动删除volcano-admission-init这一job，避免后续使用helm upgrade升级失败的问题，相关PR参见：Add pre-install&pre-upgrade hook for admission-init job by Monokaix · Pull Request #3504 · volcano-sh/volcano (github.com)
- 每次安装成功后更新Volcano admission需要的secret文件，避免在不指定helm包名情况下，重复安装卸载volcano导致volcano admission处理失败的问题，详细PR参见：Update volcano-admission secret when it already exists by Monokaix · Pull Request #3653 · volcano-sh/volcano (github.com)
- 支持为helm包中的资源对象设置通用label，相关PR参见：Add common labels for chart objects by Aakcht · Pull Request #3511 · volcano-sh/volcano (github.com)
- 支持通过helm为Volcano组件设置日志等级，相关PR参见：Expose volcano components (controller, scheduler, etc.) log level control to the helm chat values by chenshiwei-io · Pull Request #3656 · volcano-sh/volcano (github.com)
- 支持通过helm设置Volcano组件的镜像代理仓库，相关PR参见：add image registry for helm by calvin0327 · Pull Request #3436 · volcano-sh/volcano (github.com)
- 支持通过helm设置容器级别的securityContext，相关PR参加：feat: Add securityContext support at container level in helm chart templates by lekaf974 · Pull Request #3704 · volcano-sh/volcano (github.com)
致谢贡献者
Volcano 1.10.0 版本包含了来自36位社区贡献者的上百次代码提交，在此对各位贡献者表示由衷的感谢：
贡献者GitHub ID
| @googs1025 | @WulixuanS | @SataQiu |
|---|---|---|
| @guoqinwill | @lowang-bh | @shruti2522 |
| @lukasboettcher | @wangyysde | @bibibox |
| @Wang-Kai | @y-ykcir | @lekaf974 |
| @yeahdongcn | @Monokaix | @Aakcht |
| @yxxhero | @babugeet | @liuyuanchun11 |
| @MichaelXcc | @william-wang | @lengrongfu |
| @xieyanker | @lx1036 | @archlitchi |
| @hwdef | @wangyang0616 | @microyahoo |
| @snappyyouth | @harshitasao | @chenshiwei-io |
| @TaiPark | @Aakcht | @ykcai-daniel |
| @lekaf974 | @JesseStutler | @belo4ya |
参考链接
Release note: v1.10.0
https://github.com/volcano-sh/volcano/releases/tag/v1.10.0
Branch：release-1.10
https://github.com/volcano-sh/volcano/tree/release-1.10
深入了解Volcano
Volcano 云原生批量计算项目主要用于 AI、大数据、基因、渲染等诸多高性能计算场景，对主流通用计算框架均有很好的支持。社区已吸引5.8万+全球开发者，并获得4.1k+ Star 和900+ Fork，参与贡献企业包括华为、AWS、百度、腾讯、京东、小红书、博云、第四范式等。目前，Volcano在人工智能、大数据、基因测序等海量数据计算和分析场景已得到快速应用，已完成对 Spark、Flink、Tensorflow、PyTorch、Argo、MindSpore、Paddlepaddle 、Kubeflow、MPI、Horovod、mxnet、KubeGene、Ray 等众多主流计算框架的支持，并构建起完善的上下游生态。