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Uber为有状态工作负载引入NCU调度

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AI 综述

Uber已在 Odin 有状态编排平台引入标准化计算单元(NCU),根据不同服务器的处理器性能调整 CPU 分配,而不是把每个 CPU 核心视为等价;该机制已覆盖约 140 万个自动扩缩工作负载 CPU 核心。结果显示,Kafka 在不同服务器类型间的 CPU 利用率差距从约 8 个百分点降至约 3 个百分点,总 CPU 分配减少约 8%。 这项调整针对异构服务器带来的性能差异。有状态工作负载通常难以把流量迁移到其他机器,服务器性能不均可能因此影响可靠性。

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报道时间线

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10月27日
  1. InfoQ
    Uber为有状态工作负载引入性能感知调度与NCU

    Uber在 Odin 有状态编排平台引入标准化计算单元(NCU),按服务器性能差异调整 CPU 分配,使异构硬件上的计算容量更可比。该机制已覆盖约 140 万个自动扩缩 Odin 工作负载 CPU 核心;Kafka 不同服务器类型间的 CPU 利用率差距从约 8 个百分点降至约 3 个百分点,总 CPU 分配减少约 8%。

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