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    Container Service for Kubernetes:kube-scheduler

    Centre de documentation

    Container Service for Kubernetes:kube-scheduler

    Dernière mise à jour :Aug 12, 2026

    kube-scheduler est un composant du plan de contrôle. Il attribue les pods aux nœuds appropriés d'un cluster en fonction de l'utilisation des ressources des nœuds et des exigences de planification des pods.

    Présentation

    kube-scheduler

    kube-scheduler sélectionne un nœud valide pour chaque pod de la file d'attente de planification, en se basant sur les demandes de ressources du pod et les ressources allouables du nœud. De plus, kube-scheduler peut trier tous les nœuds valides selon un ordre spécifique afin de choisir le nœud le plus adapté pour héberger le pod. Par défaut, kube-scheduler répartit les pods sur les nœuds en fonction des requêtes des pods. Pour plus d'informations, consultez kube-scheduler.

    Plugins de filtrage et de notation

    Le framework de planification de Kubernetes transforme la logique complexe de planification en plugins, permettant ainsi une extension flexible via ces derniers. Les plugins de filtrage servent à exclure les nœuds incapables d'exécuter un pod spécifique lors de la planification. Les plugins de notation attribuent quant à eux un score à chaque nœud ayant passé l'étape de filtrage, selon un algorithme défini. Ce score indique l'adéquation du nœud pour l'exécution du pod.

    Le tableau suivant répertorie les plugins de filtrage et de notation activés, ainsi que leurs poids par défaut selon les différentes versions de kube-scheduler.

    Plugins activés par défaut

    Version du composant

    Filtrage

    Notation

    v1.30.1-aliyun.6.5.4.fcac2bdf

    • Plugins activés par défaut dans Kubernetes :

      Identiques à ceux listés dans Filter plugins enabled by default in Kubernetes v1.30.1.

    • Plugins activés par défaut dans Container Service for Kubernetes (ACK) :

      • NodeNUMAResource

      • topologymanager

      • EciPodTopologySpread

      • ipawarescheduling

      • BatchResourceFit

      • PreferredNode

      • gpushare

      • NetworkTopology

      • CapacityScheduling

      • elasticresource

      • resourcepolicy

      • gputopology

      • ECIBinderV1

      • loadawarescheduling

      • EciScheduling

    • Plugins activés par défaut dans Kubernetes :

      Identiques à ceux listés dans Score plugins enabled by default in Kubernetes v1.30.1.

    • Plugins activés par défaut dans ACK et leurs poids par défaut :

      • Name: NodeNUMAResource Default Weight: 1

      • Name: ipawarescheduling Default Weight: 1

      • Name: gpuNUMAJointAllocation Default Weight: 1

      • Name: PreferredNode Default Weight: 10000

      • Name: gpushare Default Weight: 20000

      • Name: gputopology Default Weight: 1

      • Name: numa Default Weight: 1

      • Name: EciScheduling Default Weight: 2

      • Name: NodeAffinity Default Weight: 2

      • Name: elasticresource Default Weight: 1000000

      • Name: resourcepolicy Default Weight: 1000000

      • Name: NodeBEResourceLeastAllocated Default Weight: 1

      • Name: loadawarescheduling Default Weight: 10

    v1.28.3-aliyun-6.5.2.7ff57682

    • Plugins activés par défaut dans Kubernetes :

      Identiques à ceux listés dans Filter plugins enabled by default in Kubernetes v1.28.3.

    • Plugins activés par défaut dans ACK :

      • NodeNUMAResource

      • topologymanager

      • EciPodTopologySpread

      • ipawarescheduling

      • BatchResourceFit

      • PreferredNode

      • gpushare

      • NetworkTopology

      • CapacityScheduling

      • elasticresource

      • resourcepolicy

      • gputopology

      • ECIBinderV1

      • loadawarescheduling

      • EciScheduling

    • Plugins activés par défaut dans Kubernetes :

      Identiques à ceux listés dans Score plugins enabled by default in Kubernetes v1.28.3.

    • Plugins activés par défaut dans ACK et leurs poids par défaut :

      • Name: NodeNUMAResource Default Weight: 1

      • Name: ipawarescheduling Default Weight: 1

      • Name: gpuNUMAJointAllocation Default Weight: 1

      • Name: PreferredNode Default Weight: 10000

      • Name: gpushare Default Weight: 20000

      • Name: gputopology Default Weight: 1

      • Name: numa Default Weight: 1

      • Name: EciScheduling Default Weight: 2

      • Name: NodeAffinity Default Weight: 2

      • Name: elasticresource Default Weight: 1000000

      • Name: resourcepolicy Default Weight: 1000000

      • Name: NodeBEResourceLeastAllocated Default Weight: 1

      • Name: loadawarescheduling Default Weight: 10

    v1.26.3-aliyun-6.6.1.605b8a4f

    • Plugins activés par défaut dans Kubernetes :

      Identiques à ceux listés dans Filter plugins enabled by default in Kubernetes v1.26.3.

    • Plugins activés par défaut dans ACK :

      • NodeNUMAResource

      • topologymanager

      • EciPodTopologySpread

      • ipawarescheduling

      • BatchResourceFit

      • PreferredNode

      • gpushare

      • NetworkTopology

      • CapacityScheduling

      • elasticresource

      • resourcepolicy

      • gputopology

      • ECIBinderV1

      • loadawarescheduling

      • EciScheduling

    • Plugins activés par défaut dans Kubernetes :

      Identiques à ceux listés dans Score plugins enabled by default in Kubernetes v1.26.3.

    • Plugins activés par défaut dans ACK :

      • Name: NodeNUMAResource Default Weight: 1

      • Name: ipawarescheduling Default Weight: 1

      • Name: gpuNUMAJointAllocation Default Weight: 1

      • Name: PreferredNode Default Weight: 10000

      • Name: gpushare Default Weight: 20000

      • Name: gputopology Default Weight: 1

      • Name: numa Default Weight: 1

      • Name: EciScheduling Default Weight: 2

      • Name: NodeAffinity Default Weight: 2

      • Name: elasticresource Default Weight: 1000000

      • Name: resourcepolicy Default Weight: 1000000

      • Name: NodeBEResourceLeastAllocated Default Weight: 1

      • Name: loadawarescheduling Default Weight: 10

    Présentation des fonctionnalités des plugins

    Description et références des plugins

    Nom du plugin

    Description

    Référence

    NodeNUMAResource

    Gère la planification CPU consciente de la topologie.

    Activer la planification CPU consciente de la topologie

    topologymanager

    Assure l'allocation des ressources NUMA (Non-Uniform Memory Access) pour les nœuds.

    Activer la planification NUMA consciente de la topologie

    EciPodTopologySpread

    Renforce les contraintes de répartition topologique dans les scénarios de planification de pods sur nœuds virtuels.

    Activer les politiques de planification de pods sur les nœuds virtuels

    ipawarescheduling

    Planifie les pods en fonction des adresses IP disponibles des vSwitch.

    FAQ sur la planification

    BatchResourceFit

    Active et gère la colocalisation.

    Meilleures pratiques pour la colocalisation

    PreferredNode

    Réserve des nœuds pour les pools de nœuds avec mise à l'échelle activée.

    Mise à l'échelle des nœuds

    gpushare

    Administre le partage de GPU.

    Planification GPU consciente de la topologie

    NetworkTopology

    Contrôle la planification consciente de la topologie réseau.

    Planification consciente de la topologie

    CapacityScheduling

    Pilotage de la fonctionnalité de planification par capacité.

    Utiliser la planification par capacité

    elasticresource

    Orchestre la planification basée sur Elastic Container Instance.

    Utiliser des ressources élastiques pour implémenter la planification basée sur Elastic Container Instance (abandonné)

    resourcepolicy

    Permet la gestion de la planification personnalisée des ressources élastiques.

    Planification prioritaire personnalisée pour les ressources élastiques

    gputopology

    Prend en charge la planification GPU tenant compte de la topologie.

    Planification GPU consciente de la topologie

    ECIBinderV1

    Lie les nœuds virtuels dans les contextes de planification de pods via Elastic Container Instance.

    Planifier des pods pour exécution sur ECI

    loadawarescheduling

    Supervise la planification sensible à la charge.

    Utiliser la planification sensible à la charge

    EciScheduling

    Coordonne la planification des pods sur nœuds virtuels.

    Activer les politiques de planification de pods sur les nœuds virtuels

    Remarques d'utilisation

    kube-scheduler s'installe automatiquement dans un cluster Kubernetes et ne nécessite aucune configuration supplémentaire. Mettez à jour kube-scheduler vers la dernière version dès que possible afin de bénéficier des fonctionnalités récentes et des corrections de bugs. Pour effectuer cette mise à jour, connectez-vous à la console ACK, cliquez sur le cluster à gérer, puis cliquez sur Components and Add-ons dans le volet de navigation de gauche.

    Notes de version

    Notes de version pour la v1.36

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.36.0-apsara.6.12.3.56930cec

    2026-07-14

    • Nouvelle fonctionnalité :

      • Optimisation du flux de travail de préemption grâce au filtrage des nœuds au niveau des tâches et à la récupération parallèle, ce qui améliore l'efficacité de la préemption dans les scénarios concurrents multitâches.

    • Corrections de bugs :

      • Correction d'un plantage occasionnel du planificateur provoqué par l'exécution simultanée de la planification Gang et de la préemption.

      • Résolution d'une fuite de mémoire due à un cache résiduel lors de la préemption, ainsi que d'un blocage de planification causé par des plans de planification expirés.

      • Correction des retards de planification entraînés par le blocage du traitement des événements de pod ACS.

      • Correction d'un problème où les Reservations marquées comme non planifiables étaient incorrectement associées par des pods.

      • Résolution d'un blocage de planification dans les scénarios WaitForFirstConsumer (WFFC) lorsque l'inventaire était insuffisant pour terminer le flux de planification avancée.

    v1.36.0-apsara.6.12.2.5e33fe4e

    2026-07-03

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Amélioration de l'efficacité de planification de la fonctionnalité de réservation.

      • Prise en charge complète de toutes les fonctionnalités antérieures dans les clusters ACK version 1.36.

    • Corrections de bugs :

      • Correction d'un problème où les pods correspondant à une Reservation étaient comptabilisés à tort dans InterPodAffinity et TopologySpread, évitant ainsi des écarts dans les décisions de planification.

      • Résolution d'un problème où les Reservations rendaient InterPodAffinity et TopologySpread inopérants.

    Notes de version pour la v1.35

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.35.2-apsara.6.12.2.2241959a

    2026-07-03

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Amélioration de l'efficacité de planification de la fonctionnalité de réservation.

      • Prise en charge complète de toutes les fonctionnalités antérieures dans les clusters ACK version 1.35.

    • Corrections de bugs :

      • Correction d'un problème où les pods correspondant à une Reservation étaient comptabilisés à tort dans InterPodAffinity et TopologySpread, évitant ainsi des écarts dans les décisions de planification.

    Notes de version pour la v1.34

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.34.0-apsara.6.11.14.80067fc3

    2026-06-30

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Ajout de la capacité de planification par classes équivalentes.

      • Optimisation de la logique de planification consciente de l'inventaire ACS en cas de ressources limitées ; cette nouvelle version empêche les états d'attente prolongés des pods lors de pénuries d'inventaire grâce à une distribution aléatoire.

      • Prise en charge de la planification pour les disques de cache d'images.

      • Amélioration des performances de planification ACS+ECS afin d'éviter qu'un volume important de pods ACS n'affecte la planification des pods ECS.

      • Optimisation des performances du planificateur et réduction des appels redondants aux plugins.

      • Ajout de la prise en charge de la classe de calcul agent-sandbox.

      • Optimisation de l'algorithme de mise en file d'attente des pods pour garantir la planification des pods nouvellement soumis, même lorsqu'un grand nombre de pods sont en attente.

    • Corrections de bugs :

      • Correction d'un problème dans la préemption CapacityScheduling où les ressources garanties ne pouvaient pas préempter les ressources non garanties.

      • Résolution d'un problème pouvant entraîner la création répétée de pods ACS.

      • Correction d'un problème où matchLabelKeys provoquait une planification infinie des pods lorsqu'aucun pod ne correspondait.

      • Correction de l'allocation des cartes GPU multi-conteneurs pour garantir une allocation précise basée sur GPURequestCount.

      • Résolution d'une fuite de mémoire associée à ResourcePolicy + ACS.

      • Correction de plantages occasionnels du planificateur lors de la préemption.

      • Résolution de plantages occasionnels du planificateur avec ResourcePolicy.

      • Correction d'une latence de planification parfois élevée pour les pods utilisant des disques de cache d'images.

      • Correction d'un problème où la libération CapacityScheduling entraînait des valeurs négatives pour Usage.

      • Correction d'une erreur de correspondance EciProfile.

    v1.34.0-apsara.6.11.9.4a833691

    2026-02-09

    Correction de bug :

    • Correction de configurations inattendues des règles de correspondance Selector dans les profils ECI.

    v1.34.0-apsara.6.11.8.a32868e8

    2026-01-05

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Optimisation de l'efficacité de la planification GPU partagé.

      • Introduction de plusieurs nouvelles métriques pour la planification des ressources serverless (notamment la latence de traitement, le suivi des horodatages et la configuration de la concurrence) afin d'améliorer l'observabilité des charges de travail serverless.

    • Corrections de bugs :

      • Correction de la logique de mise à jour des annotations d'allocation de planification pour les pods GPUShare durant la phase Reserve, garantissant la persistance correcte des décisions de planification.

      • Résolution d'un problème où les ID NUMA n'étaient pas supprimés correctement.

      • Correction d'un déséquilibre d'allocation des ressources dû à l'impossibilité de reconstruire les résultats d'allocation NUMA à partir des annotations de pod après le redémarrage du planificateur.

      • Correction d'un problème où le NominatedNodeName du pod n'était pas effacé correctement dans certaines conditions (telles que rupture de stock ou préemption simultanée).

      • Résolution d'un problème où les ressources des pods avec NominatedNodeName n'étaient pas réservées par les Quotas lorsque la Reservation était désactivée.

      • Correction d'un problème où les échecs de préemption Gang n'échouaient pas atomiquement dans leur ensemble, garantissant un comportement cohérent des groupes de tâches et évitant une planification invalide redondante des tâches multi-réplicas.

      • Correction d'un problème dans les scénarios de préemption NetworkTopology où des objets cibles incorrects étaient appelés pour StateData et Filter, entraînant des échecs de préemption.

      • Résolution d'un échec de planification pour les virtual kubelets auto-hébergés équipés de GPU.

      • Correction d'un échec de planification lorsque des requêtes multi-conteneurs exigeaient des cartes GPU entières.

      • Optimisation de la logique de garantie min/max d'ElasticQuota pour garantir que les Quotas dépassant le seuil minimal après la planification ne peuvent préempter qu'en leur sein.

    v1.34.0-apsara.6.11.7.43cab345

    2025-12-08

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de la planification de la taille du parallélisme expert (EP) dans la planification consciente de la topologie réseau, qui place continuellement les PyTorchJobs séquentiellement par index lors de la planification.

    • Corrections de bugs :

      • Amélioration de l'efficacité de la mise à l'échelle automatique.

      • Optimisation du provisionnement des instances ACS afin que le planificateur ne mette plus à jour la condition de planification du pod, évitant ainsi une mise à l'échelle inutile du pool de nœuds.

      • Correction d'un problème où le planificateur ne pouvait pas lire correctement la partition GPU ACS des pods déjà planifiés dans le cluster lors du redémarrage.

    v1.34.0-apsara.6.11.6.3c0b732b

    2025-11-10

    • Corrections de bugs :

      • Résolution de la fuite de mémoire dans la logique de planification consciente des IP restantes.

      • Correction de l'erreur de comptabilité pouvant survenir si un quota CapacityScheduling était mis à jour avant la liaison d'un pod.

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de __IGNORE__RESOURCE__.

      • Possibilité de déclarer des pods comme temporairement non planifiables à l'aide de l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission.

      • Prise en charge du partage GPU dans ACS.

      • Optimisation de la planification liée aux persistent volume claims (PVC) pour améliorer les performances lors de la création de pods avec PV.

      • Correction des mises à jour incorrectes de ScheduleCycle lorsqu'une ResourcePolicy et la planification Gang étaient utilisées conjointement.

    v1.34.0-apsara.6.11.5.3c117f21

    2025-10-23

    • Corrections de bugs :

      • Correction du problème où la planification n'était pas déclenchée correctement par les libellés alibabacloud.com/acs: "true" ou alibabacloud.com/eci: "true".

      • Résolution de l'échec de planification survenant lorsque plusieurs conteneurs d'un même pod demandaient des ressources nvidia.com/gpu.

      • Correction d'un plantage potentiel du planificateur pouvant survenir sous haute concurrence lors de l'utilisation de ressources de calcul ACS.

    v1.34.0-apsara.6.11.3.ff6b62d8

    2025-09-17

    Prise en charge de toutes les fonctionnalités des versions précédentes dans les clusters ACK exécutant Kubernetes 1.34.

    Notes de version pour la v1.33

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.33.0-apsara.6.11.14.0ab35bf7

    2026-06-30

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Optimisation de la logique d'ordonnancement ACS tenant compte de l'inventaire en cas de ressources limitées ; cette nouvelle version évite les états pending prolongés des pods lors de pénuries d'inventaire grâce à une répartition aléatoire.

      • Prise en charge de l'ordonnancement pour les disques de cache d'images.

      • Amélioration des performances du scheduler et réduction des appels redondants aux plugins.

      • Ajout de la prise en charge de la classe de calcul agent-sandbox.

      • Optimisation de l'algorithme de mise en file d'attente des pods afin de garantir l'ordonnancement des pods nouvellement soumis, même lorsqu'un grand nombre de pods sont en attente.

    • Corrections de bugs :

      • Correction d'un problème de préemption CapacityScheduling où les ressources garanties ne pouvaient pas préempter les ressources non garanties.

      • Résolution d'un problème entraînant la création répétée de pods ACS.

      • Correction d'un bug où matchLabelKeys provoquait un ordonnancement infini des pods lorsqu'aucun pod ne correspondait.

      • Amélioration de la stabilité de l'ordonnancement pour les clusters ACS à grande échelle.

      • Correction d'un problème où l'opération unreserve de CapacityScheduling rendait les valeurs Usage négatives.

      • Résolution d'une fuite de mémoire dans la préemption CapacityScheduling.

      • Correction d'un problème où les entrées podResourceDetails n'étaient jamais supprimées de la map.

      • Résolution d'une erreur de correspondance EciProfile.

      • Correction d'un échec d'ordonnancement survenant lorsque acs=true était utilisé conjointement avec un PVC WaitForFirstConsumer.

    v1.33.0-apsara.6.11.9.7c8819c5

    2026-02-09

    Correction de bug :

    • Correction de configurations inattendues des règles de correspondance Selector dans les profils ECI.

    v1.33.0-apsara.6.11.8.709bb6e6

    2026-01-05

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Optimisation de l'efficacité de l'ordonnancement GPU partagé.

      • Introduction de plusieurs nouvelles métriques pour l'ordonnancement des ressources serverless (notamment la latence de traitement, le suivi des horodatages et la configuration de la concurrence) afin d'améliorer l'observabilité des charges de travail serverless.

    • Corrections de bugs :

      • Correction de la logique de mise à jour des annotations d'allocation d'ordonnancement pour les pods GPUShare durant la phase Reserve, garantissant ainsi la persistance correcte des décisions d'ordonnancement.

      • Résolution d'un problème où les ID NUMA n'étaient pas supprimés correctement.

      • Correction d'un déséquilibre d'allocation des ressources dû à l'impossibilité de reconstruire les résultats d'allocation NUMA à partir des annotations de pod après le redémarrage du scheduler.

      • Résolution d'un problème où le champ NominatedNodeName du pod n'était pas effacé correctement dans certaines conditions (telles que rupture de stock ou préemption concurrente).

      • Correction d'un problème où les ressources des pods avec NominatedNodeName n'étaient pas réservées par les Quotas lorsque la Reservation était désactivée.

      • Correction d'un problème où les échecs de préemption Gang n'échouaient pas de manière atomique dans leur ensemble, garantissant ainsi un comportement cohérent des groupes de tâches et évitant un ordonnancement invalide et redondant des tâches multi-réplicas.

      • Résolution d'un problème dans les scénarios de préemption NetworkTopology où des objets cibles incorrects étaient appelés pour StateData et Filter, entraînant des échecs de préemption.

      • Correction d'un échec d'ordonnancement pour les virtual kubelets auto-hébergés équipés de GPU.

      • Résolution d'un échec d'ordonnancement lorsque des requêtes multi-conteneurs exigeaient des cartes GPU entières.

      • Optimisation de la logique de garantie min/max d'ElasticQuota pour garantir que les Quotas dépassant le seuil minimal après ordonnancement ne peuvent effectuer de préemption qu'en leur sein.

    v1.33.0-apsara.6.11.7.4a6779f8

    2025-12-05

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de l'ordonnancement de la taille Expert Parallelism (EP) dans l'ordonnancement conscient de la topologie réseau, qui place continuellement les PyTorchJobs de manière séquentielle par index lors de l'ordonnancement.

    • Corrections de bugs :

      • Amélioration de l'efficacité de la mise à l'échelle automatique.

      • Optimisation de l'ordonnancement des pods ACS afin que le scheduler ne mette plus à jour la condition scheduled du pod, évitant ainsi une mise à l'échelle automatique inutile du pool de nœuds.

      • Correction d'un problème où le scheduler ne pouvait pas lire correctement la partition GPU ACS des pods déjà ordonnancés dans le cluster lors du redémarrage.

      • Résolution d'un problème où la présence de SelectedNode sur un PVC pouvait interférer avec l'ordonnancement des pods.

    v1.33.0-apsara.6.11.6.2fce98cb

    2025-11-10

    • Corrections de bugs :

      • Résolution de la fuite de mémoire dans la logique d'ordonnancement tenant compte des IP restantes.

      • Correction de l'erreur de comptabilisation pouvant survenir si un quota CapacityScheduling était mis à jour avant la liaison d'un pod.

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de __IGNORE__RESOURCE__.

      • Possibilité de déclarer des pods comme temporairement non ordonnançables via l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission.

      • Prise en charge du partage de GPU dans ACS.

      • Optimisation de l'ordonnancement lié aux PVC pour améliorer les performances lors de la création de pods avec des PV.

      • Correction des mises à jour incorrectes de ScheduleCycle lorsqu'une ResourcePolicy et l'ordonnancement Gang étaient utilisés conjointement.

    v1.33.0-apsara.6.11.5.8dd6f5f4

    2025-10-23

    Correction de bug :

    • Résolution du problème où l'ordonnancement n'était pas déclenché correctement par les libellés alibabacloud.com/acs: "true" ou alibabacloud.com/eci: "true".

    v1.33.0-apsara.6.11.4.77470105

    2025-09-15

    Corrections de bugs :

    • Correction de l'échec d'ordonnancement survenant lorsque plusieurs conteneurs d'un même pod demandaient des ressources nvidia.com/gpu.

    • Résolution d'un crash potentiel du scheduler pouvant survenir sous haute concurrence lors de l'utilisation de ressources de calcul ACS.

    v1.33.0-apsara.6.11.3.ed953a31

    2025-09-08

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Ajout de l'annotation alibabacloud.com/ignore-empty-resource dans ElasticQuotaTree pour ignorer les limites de ressources non explicitement déclarées dans un quota.

      • Prise en charge de la déclaration d'une distribution spread dans JobNetworkTopology via le champ constraint.

    • Correction de bug :

      • Résolution d'un crash potentiel du scheduler pouvant survenir lors de l'utilisation de PodTopologySpread.

    v1.33.0-aliyun.6.11.2.330dcea7

    2025-08-19

    • Amélioration du déterminisme d'ordonnancement de GOAT. Les nœuds portant les taints node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized ou node.kubernetes.io/unschedulable ne sont plus considérés à tort comme non prêts.

    • Correction du problème de vérification d'équité d'ElasticQuotaTree où les quotas ayant une valeur min nulle ou une requête interne vide étaient incorrectement considérés comme non satisfaits.

    • Résolution d'un crash potentiel du scheduler pouvant survenir lors de la création d'instances ACS.

    • L'erreur du scheduler déclenchée lorsqu'un InitContainer était défini avec des requêtes de ressources vides est corrigée. (29d1951)

    v1.33.0-aliyun.6.11.1.382cd0a6

    2025-07-25

    Correction d'un problème où l'ordonnancement basé sur Elastic Container Instance via ElasticResources (une fonctionnalité obsolète) ne fonctionnait pas correctement.

    v1.33.0-aliyun.6.11.0.87e9673b

    2025-07-18

    • Optimisation du déterminisme d'ordonnancement de GOAT pour éviter les conditions de course liées aux mises à jour du statut NodeReady pendant l'ordonnancement des pods.

    • Correction du problème de comptage incorrect des pods dans l'ordonnancement gang. Cette erreur survenait lorsqu'une ressource personnalisée (CR) PodGroup était supprimée puis recréée alors que certains de ses pods étaient déjà ordonnancés.

    • Résolution de problèmes dans la stratégie de préemption ElasticQuota. Auparavant, un pod pouvait être préempté par un autre pod de même priorité, et une préemption intra-quota pouvait survenir même lorsque l'utilisation des ressources était inférieure à la garantie min.

    • Correction du problème d'ordonnancement tenant compte des IP restantes, où le scheduler n'empêchait pas correctement l'ordonnancement des pods sur des nœuds disposant d'un nombre insuffisant d'adresses IP disponibles.

    • Correction des politiques TimeoutOrExceedMax et ExceedMax dans ResourcePolicy, qui étaient défectueuses dans la version 6.9.x.

    • Résolution d'un problème dans ResourcePolicy pouvant survenir lorsque le nombre MaxPod était mal calculé après un événement de mise à l'échelle automatique.

    • Ajout d'une vérification d'équité d'ordonnancement à ElasticQuotaTree. Lorsqu'un quota avec des pods en attente n'a pas atteint sa garantie de ressources (min), aucun nouveau pod ne sera ordonnancé pour les quotas ayant déjà satisfait leurs garanties. Cette fonctionnalité peut être activée via le paramètre StrictFairness et est activée par défaut lorsque l'algorithme de préemption est défini sur None.

    • Introduction d'une capacité ScheduleAdmission. Les pods portant l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission ne seront pas ordonnancés par le scheduler.

    • Prise en charge par le scheduler des pods avec les libellés alibabacloud.com/eci=true, alibabacloud.com/acs=true et eci=true. Pour ces pods, seul un ensemble limité de plugins (tels que VolumeBind, VolumeRestrictions, VolumeZone et les plugins de nœud virtuel) sera évalué. Si un tel pod ne possède pas de volumes basés sur PVC, toutes les vérifications d'ordonnancement seront ignorées et le pod sera transmis directement au gestionnaire de nœud virtuel.

    • Ajout d'une vérification de sécurité pour l'ordonnancement ResourcePolicy. Une Unit sera ignorée si elle risque de modifier les libellés de pod d'une manière entrant en conflit avec le sélecteur matchLabels d'un ReplicaSet ou d'un StatefulSet.

    v1.33.0-aliyun.6.9.4.8b58e6b4

    2025-06-10

    • Correction du problème où les règles d'affinité inter-pods et la fonctionnalité PodTopologySpread pouvaient ne pas prendre effet lors d'un ordonnancement consécutif de pods.

    • Résolution des problèmes d'ordonnancement occasionnels survenant lors de l'utilisation de ResourcePolicies.

    • Optimisation du comportement de kube-scheduler lors de l'interaction avec les pools de nœuds à mise à l'échelle automatique.

    • Correction du problème de comptage erroné des pods lorsque des ResourcePolicies sont utilisées pour configurer l'ordonnancement des ressources basé sur la priorité.

    • Résolution des fuites de disques cloud pouvant survenir lors de l'utilisation combinée de puissance de calcul serverless et de disques cloud montés en WaitForFirstConsumer.

    v1.33.0-aliyun.6.9.2.09bce458

    2025-04-28

    Prise en charge de toutes les fonctionnalités fournies par les versions antérieures dans kube-scheduler 1.33.

    Notes de version pour la v1.32

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.32.0-apsara.6.11.12.0b7f0b0d

    2026-06-05

    Nouvelles fonctionnalités :

    • Ajout de la prise en charge de la classe de calcul agent sandbox.

    Corrections de bugs :

    • Amélioration de la stabilité de l'ordonnancement pour les clusters ACS à grande échelle.

    • Résolution d'un problème de panique liée à un pod nil.

    • Correction d'un problème de correspondance incorrecte d'EciProfile.

    • Résolution d'un problème lié à state.SkipAllChecksExceptVB.

    • Correction d'un échec d'ordonnancement survenant lorsque acs=true était utilisé conjointement avec un PVC WaitForFirstConsumer.

    v1.32.0-apsara.6.11.9.08a987c9

    2026-02-09

    Correction de bug :

    • Correction de configurations inattendues des règles de correspondance Selector dans les profils ECI.

    v1.32.0-apsara.6.11.8.df9f2fa6

    2026-01-05

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Optimisation de l'efficacité de l'ordonnancement GPU partagé.

      • Introduction de plusieurs nouvelles métriques pour l'ordonnancement des ressources serverless (notamment la latence de traitement, le suivi des horodatages et la configuration de la concurrence) afin d'améliorer l'observabilité des charges de travail serverless.

    • Corrections de bugs :

      • Correction de la logique de mise à jour des annotations d'allocation d'ordonnancement pour les pods GPUShare durant la phase Reserve, garantissant ainsi la persistance correcte des décisions d'ordonnancement.

      • Résolution d'un problème où les ID NUMA n'étaient pas supprimés correctement.

      • Correction d'un déséquilibre d'allocation des ressources dû à l'impossibilité de reconstruire les résultats d'allocation NUMA à partir des annotations de pod après le redémarrage du scheduler.

      • Résolution d'un problème où le champ NominatedNodeName du pod n'était pas effacé correctement dans certaines conditions (telles que rupture de stock ou préemption concurrente).

      • Correction d'un problème où les ressources des pods avec NominatedNodeName n'étaient pas réservées par les Quotas lorsque la Reservation était désactivée.

      • Correction d'un problème où les échecs de préemption Gang n'échouaient pas de manière atomique dans leur ensemble, garantissant ainsi un comportement cohérent des groupes de tâches et évitant un ordonnancement invalide et redondant des tâches multi-réplicas.

      • Résolution d'un problème dans les scénarios de préemption NetworkTopology où des objets cibles incorrects étaient appelés pour StateData et Filter, entraînant des échecs de préemption.

      • Correction d'un échec d'ordonnancement pour les virtual kubelets auto-hébergés équipés de GPU.

      • Résolution d'un échec d'ordonnancement lorsque des requêtes multi-conteneurs exigeaient des cartes GPU entières.

      • Optimisation de la logique de garantie min/max d'ElasticQuota pour garantir que les Quotas dépassant le seuil minimal après ordonnancement ne peuvent effectuer de préemption qu'en leur sein.

    v1.32.0-apsara.6.11.7.4489ebf4

    2025-12-10

    Corrections de bugs :

    • Amélioration de l'efficacité de la mise à l'échelle automatique.

    • Le scheduler ne met plus à jour la condition scheduled du pod lors du déclenchement de l'ordonnancement des pods ACS, évitant ainsi une mise à l'échelle automatique inutile du pool de nœuds.

    • Correction d'un problème où le scheduler ne pouvait pas lire correctement la partition GPU ACS des pods déjà ordonnancés dans le cluster lors du redémarrage.

    v1.32.0-apsara.6.11.6.03248691

    2025-11-10

    • Corrections de bugs :

      • Résolution de la fuite de mémoire dans la logique d'ordonnancement tenant compte des IP restantes.

      • Correction de l'erreur de comptabilisation pouvant survenir si un quota CapacityScheduling était mis à jour avant la liaison d'un pod.

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de __IGNORE__RESOURCE__.

      • Possibilité de déclarer des pods comme temporairement non ordonnançables via l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission.

      • Prise en charge du partage de GPU dans ACS.

      • Optimisation de l'ordonnancement lié aux PVC pour améliorer les performances lors de la création de pods avec des PV.

      • Correction des mises à jour incorrectes de ScheduleCycle lorsqu'une ResourcePolicy et l'ordonnancement Gang étaient utilisés conjointement.

    v1.32.0-apsara.6.11.5.c774d3c3

    2025-10-23

    Correction de bug :

    • Résolution du problème où l'ordonnancement n'était pas déclenché correctement par les libellés alibabacloud.com/acs: "true" ou alibabacloud.com/eci: "true".

    v1.32.0-apsara.6.11.4.4a4f4843

    2025-09-15

    Corrections de bugs :

    • Correction de l'échec d'ordonnancement survenant lorsque plusieurs conteneurs d'un même pod demandaient des ressources nvidia.com/gpu.

    • Résolution d'un crash potentiel du scheduler pouvant survenir sous haute concurrence lors de l'utilisation de ressources de calcul ACS.

    v1.32.0-apsara.6.11.3.b651c575

    2025-09-12

    Nouvelles fonctionnalités :

    • Ajout de l'annotation alibabacloud.com/ignore-empty-resource dans ElasticQuotaTree pour ignorer les limites de ressources non explicitement déclarées dans un quota.

    • Prise en charge de la déclaration d'une distribution spread dans JobNetworkTopology via le champ constraint.

    v1.32.0-aliyun.6.11.2.58302423

    2025-08-21

    • Amélioration du déterminisme d'ordonnancement de GOAT. Les nœuds portant les taints node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized ou node.kubernetes.io/unschedulable ne sont plus considérés à tort comme non prêts.

    • Correction du problème de vérification d'équité d'ElasticQuotaTree où les quotas ayant une valeur min nulle ou une requête interne vide étaient incorrectement considérés comme non satisfaits.

    • Résolution d'un crash potentiel du scheduler pouvant survenir lors de la création d'instances ACS.

    v1.32.0-aliyun.6.11.1.ab632d8c

    2025-07-25

    Correction d'un problème où l'ordonnancement basé sur Elastic Container Instance via ElasticResources (une fonctionnalité obsolète) ne fonctionnait pas correctement.

    v1.32.0-aliyun.6.11.0.0350a0e7

    2025-07-18

    • Optimisation du déterminisme d'ordonnancement de GOAT pour éviter les conditions de course liées aux mises à jour du statut NodeReady pendant l'ordonnancement des pods.

    • Correction du problème de comptage incorrect des pods dans l'ordonnancement gang. Cette erreur survenait lorsqu'une CR PodGroup était supprimée puis recréée alors que certains de ses pods étaient déjà ordonnancés.

    • Résolution de problèmes dans la stratégie de préemption ElasticQuota. Auparavant, un pod pouvait être préempté par un autre pod de même priorité, et une préemption intra-quota pouvait survenir même lorsque l'utilisation des ressources était inférieure à la garantie min.

    • Correction du problème d'ordonnancement tenant compte des IP restantes, où le scheduler n'empêchait pas correctement l'ordonnancement des pods sur des nœuds disposant d'un nombre insuffisant d'adresses IP disponibles.

    • Correction des politiques TimeoutOrExceedMax et ExceedMax dans ResourcePolicy, qui étaient défectueuses dans la version 6.9.x.

    • Résolution d'un problème dans ResourcePolicy pouvant survenir lorsque le nombre MaxPod était mal calculé après un événement de mise à l'échelle automatique.

    • Ajout d'une vérification d'équité d'ordonnancement à ElasticQuotaTree. Lorsqu'un quota avec des pods en attente n'a pas atteint sa garantie de ressources (min), aucun nouveau pod ne sera ordonnancé pour les quotas ayant déjà satisfait leurs garanties. Cette fonctionnalité peut être activée via le paramètre StrictFairness et est activée par défaut lorsque l'algorithme de préemption est défini sur None.

    • Introduction d'une capacité ScheduleAdmission. Les pods portant l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission ne seront pas ordonnancés par le scheduler.

    • Prise en charge par le scheduler des pods avec les libellés alibabacloud.com/eci=true, alibabacloud.com/acs=true et eci=true. Pour ces pods, seul un ensemble limité de plugins (tels que VolumeBind, VolumeRestrictions, VolumeZone et les plugins de nœud virtuel) sera évalué. Si un tel pod ne possède pas de volumes basés sur PVC, toutes les vérifications d'ordonnancement seront ignorées et le pod sera transmis directement au gestionnaire de nœud virtuel.

    • Ajout d'une vérification de sécurité pour l'ordonnancement ResourcePolicy. Une Unit sera ignorée si elle risque de modifier les libellés de pod d'une manière entrant en conflit avec le sélecteur matchLabels d'un ReplicaSet ou d'un StatefulSet.

    1.32.0-aliyun.6.9.4.d5a8a355

    2025-06-04

    • Correction du problème où les règles d'affinité inter-pods et la fonctionnalité PodTopologySpread pouvaient ne pas prendre effet lors d'un ordonnancement consécutif de pods.

    • Résolution des problèmes d'ordonnancement occasionnels survenant lors de l'utilisation de ResourcePolicies.

    • Correction du problème lié au comportement anormal de la fonctionnalité de préemption ElasticQuota.

    v1.32.0-aliyun.6.9.3.515ac311

    2025-05-14

    • Optimisation du comportement du Scheduler lors de l'interaction avec le pool de nœuds élastiques.

    • Correction du problème de comptage incorrect des pods ResourcePolicy dans l'ordonnancement prioritaire des ressources élastiques personnalisées.

    • Résolution du problème de fuite potentielle de disques lorsque des disques cloud de type WaitForFirstConsumer sont utilisés simultanément avec des ressources de calcul serverless.

    v1.32.0-aliyun.6.9.2.09bce458

    2025-04-16

    • Correction du problème lié au comportement anormal de la fonctionnalité de préemption ElasticQuota.

    • Prise en charge de l'ordonnancement des pods sur les nœuds ACS GPU-HPN dans les clusters ACK.

    v1.32.0-aliyun.6.8.6.bd13955d

    2025-04-02

    Correction du problème où les disques cloud de type WaitForFirstConsumer dans les clusters ACK Serverless ne parvenaient pas à être provisionnés via le plugin CSI.

    v1.32.0-aliyun.6.9.0.a1c7461b

    2025-02-28

    • Prise en charge de l'ordonnancement dynamique basé sur les adresses IP disponibles par nœud.

    • Ajout d'un plugin pour effectuer la validation des ressources avant que les tâches ne soient retirées de la Kube Queue.

    • Possibilité de changer d'algorithme de préemption via la configuration des composants.

    v1.32.0-aliyun.6.8.5.28a2aed7

    2025-02-19

    • Correction du problème de création de disques en double pouvant survenir dans les elastic container instances ou les instances ACS.

    • Résolution du problème lié au paramètre max dans l'ordonnancement des ressources basé sur la priorité lorsque des PodLabels sont déclarés.

    v1.32.0-aliyun.6.8.4.2b585931

    2025-01-17

    Prise en charge de toutes les fonctionnalités des versions antérieures dans Kubernetes v1.32.

    Notes de version pour la v1.31

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.31.0-apsara.6.11.9.899506ac

    2026-06-22

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de la classe de calcul agent-sandbox.

    • Corrections de bogues :

      • Correction d'un problème où matchLabelKeys provoquait une planification infinie des pods lorsqu'aucun pod ne correspondait.

      • Amélioration de la stabilité de la planification pour les clusters ACS à grande échelle.

      • Correction d'une erreur de correspondance dans EciProfile.

      • Résolution d'un dysfonctionnement lié à state.SkipAllChecksExceptVB.

      • Correction d'un échec de planification survenant lorsque acs=true était utilisé conjointement avec un PVC WaitForFirstConsumer.

    v1.31.0-apsara.6.11.5.19ed320c

    2026-02-09

    Correction de bogue :

    • Correction de configurations inattendues des règles de correspondance Selector dans les profils ECI.

    v1.31.0-apsara.6.11.5.28c6b51a

    2025-10-20

    Correction de bogue :

    • La planification n'était pas correctement déclenchée par les libellés alibabacloud.com/acs: "true" ou alibabacloud.com/eci: "true". Ce problème est désormais résolu.

    v1.31.0-apsara.6.11.4.69d7e1fa

    2025-09-15

    Corrections de bogues :

    • Résolution d'un échec de planification qui se produisait lorsque plusieurs conteneurs d'un même pod demandaient des ressources nvidia.com/gpu.

    • Prévention d'un crash potentiel du planificateur sous haute concurrence lors de l'utilisation de ressources de calcul ACS.

    v1.31.0-apsara.6.11.3.9b41ad4a

    2025-09-12

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Ajout de l'annotation alibabacloud.com/ignore-empty-resource dans ElasticQuotaTree afin d'ignorer les limites de ressources non explicitement déclarées dans un quota.

      • Possibilité de déclarer une distribution étendue dans JobNetworkTopology via le champ constraint.

      • Renforcement du déterminisme de la planification GOAT. Les nœuds portant les taints node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized ou node.kubernetes.io/unschedulable ne sont plus considérés à tort comme non prêts.

    • Corrections de bogues :

      • Correction du contrôle d'équité d'ElasticQuotaTree : les quotas ayant une valeur min nulle ou une requête interne vide n'étaient pas correctement identifiés comme non satisfaits.

      • Élimination d'un risque de crash du planificateur durant la création d'instances ACS.

    v1.31.0-aliyun.6.11.1.c9ed2f40

    2025-07-25

    Rétablissement du bon fonctionnement de la planification basée sur Elastic Container Instance via ElasticResources (fonctionnalité obsolète).

    v1.31.0-aliyun.6.11.0.ea1f0f94

    2025-07-18

    • Optimisation du déterminisme de planification GOAT pour éviter les conditions de course liées aux mises à jour du statut NodeReady pendant la planification des pods.

    • Correction d'un décompte incorrect des pods dans la planification par gang. Cette erreur survenait lorsqu'une ressource personnalisée PodGroup était supprimée puis recréée alors que certains de ses pods étaient déjà planifiés.

    • Rectification de la stratégie de préemption ElasticQuota. Auparavant, un pod pouvait être préempté par un autre pod de même priorité, et une préemption intra-quota pouvait se produire même si l'utilisation des ressources restait inférieure à la garantie min.

    • Le planificateur empêchait insuffisamment la planification de pods sur des nœuds disposant d'un nombre d'adresses IP disponibles inadéquat. Ce comportement est maintenant corrigé.

    • Restauration des politiques TimeoutOrExceedMax et ExceedMax dans ResourcePolicy, qui étaient défaillantes depuis la version 6.9.x.

    • Résolution d'un problème dans ResourcePolicy pouvant entraîner un calcul erroné du nombre MaxPod après un événement de mise à l'échelle automatique.

    • Introduction d'un contrôle d'équité de planification dans ElasticQuotaTree. Si un quota comportant des pods en attente n'a pas atteint sa garantie de ressources (min), aucun nouveau pod ne sera planifié pour les quotas ayant déjà satisfait leurs garanties. Activez cette fonctionnalité via le paramètre StrictFairness ; elle est activée par défaut lorsque l'algorithme de préemption est défini sur None.

    • Mise en place de la capacité ScheduleAdmission. Le planificateur ignore désormais les pods portant l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission.

    • Prise en charge par le planificateur des pods avec les libellés alibabacloud.com/eci=true, alibabacloud.com/acs=true et eci=true. Pour ces pods, seul un ensemble restreint de plugins (VolumeBind, VolumeRestrictions, VolumeZone et plugins de nœud virtuel) est évalué. En l'absence de volumes basés sur PVC, toutes les vérifications de planification sont ignorées et le pod est transmis directement au gestionnaire de nœud virtuel.

    • Ajout d'un contrôle de sécurité pour la planification ResourcePolicy. Une Unit est ignorée si elle risque de modifier les libellés du pod d'une manière incompatible avec le sélecteur matchLabels d'un ReplicaSet ou d'un StatefulSet.

    v1.31.0-aliyun.6.9.4.c8e540e8

    2025-06-04

    • Les règles d'affinité inter-pods et la fonctionnalité PodTopologySpread pouvaient ne pas s'appliquer lors de planifications consécutives de pods. Ce problème est corrigé.

    • Résolution de problèmes de planification occasionnels liés à l'utilisation de ResourcePolicies.

    • Correction d'un comportement anormal de la fonctionnalité de préemption ElasticQuota.

    v1.31.0-aliyun.6.9.3.051bb0e8

    2025-05-14

    • Amélioration des interactions entre le Scheduler et le pool de nœuds élastiques.

    • Le décompte des pods ResourcePolicy était incorrect dans la planification prioritaire des ressources élastiques personnalisées. Cette erreur est désormais corrigée.

    • Prévention d'une fuite potentielle de disques lors de l'utilisation simultanée de disques cloud de type WaitForFirstConsumer et de ressources de calcul serverless.

    v1.31.0-aliyun.6.8.6.520f223d

    2025-04-02

    Dans les clusters ACK Serverless, le provisionnement des disques cloud de type WaitForFirstConsumer via le plugin CSI échouait. Ce problème est résolu.

    v1.31.0-aliyun.6.9.0.8287816e

    2025-02-28

    • Planification dynamique en fonction des adresses IP disponibles par nœud.

    • Intégration d'un plugin assurant la validation des ressources avant le retrait des tâches de Kube Queue.

    • Basculement de l'algorithme de préemption possible via la configuration des composants.

    v1.31.0-aliyun.6.8.5.2c6ea085

    2025-02-19

    • Suppression d'un bogue entraînant la création dupliquée de disques dans les instances de conteneur élastique ou les instances ACS.

    • Correction du paramètre max dans la planification prioritaire des ressources lorsque des PodLabels sont déclarés.

    v1.31.0-aliyun.6.8.4.8f585f26

    2025-01-02

    • Planification prioritaire personnalisée des ressources

      • Compatibilité avec les ressources GPU dans ACS.

      • Élimination d'une fuite d'instances de conteneur élastique susceptible de survenir lors de l'utilisation d'un PVC dans un cluster ACK Serverless.

    • Planification par capacité

      • Correction d'erreurs d'utilisation dans ElasticQuotaTree pouvant apparaître lors de l'ajustement des ressources ACS.

    v1.31.0-aliyun.6.8.3.eeb86afc

    2024-12-16

    Planification prioritaire personnalisée des ressources :

    • Ajout d'unités compatibles avec plusieurs types ACS.

    v1.31.0-aliyun.6.8.2.eeb86afc

    2024-12-05

    Planification prioritaire personnalisée des ressources :

    • Configuration de PodAnnotations désormais possible dans le champ units du fichier de configuration.

    v1.31.0-aliyun.6.8.1.116b8e1f

    2024-12-02

    • Gain de performance pour la planification tenant compte de la topologie réseau.

    • Les pods basés sur Elastic Container Instance ne sont plus replanifiés par erreur sur des nœuds ECS.

    • La planification sensible aux charges de travail ne restreint plus les pods DaemonSet lors de la planification.

    v1.31.0-aliyun.6.7.1.1943173f

    2024-11-06

    • Planification prioritaire personnalisée des ressources

      • Définition du nombre maximal de pods déclenchant la mise à l'échelle. Cette limite évite une expansion excessive des nœuds en plafonnant le nombre de pods initiant le processus.

      • L'entrée resource: elastic dans Unit est obsolète. Utilisez plutôt k8s.aliyun.com/resource-policy-wait-for-ecs-scaling dans PodLabels.

    • Planification CPU tenant compte de la topologie

      • Des exceptions pouvaient survenir lors d'un changement de type d'instance ECS. Ce problème est résolu.

    v1.31.0-aliyun.6.7.0.740ba623

    2024-11-04

    • Planification par capacité

      • La préemption de quota élastique s'exécutait sans création préalable d'ElasticQuotaTree. Ce comportement est corrigé.

    • Planification prioritaire personnalisée des ressources

      • Extension de la prise en charge au type ACS.

    v1.31.0-aliyun.6.6.1.5bd14ab0

    2024-10-22

    • L'erreur Invalid Score apparaissait occasionnellement dans PodTopologySpread. Elle est désormais corrigée.

    • Enrichissement des notifications d'événements Coscheduling avec le nombre d'échecs constatés.

    • Suppression des événements d'avertissement envoyés durant la planification des nœuds virtuels pour alléger les notifications.

    • Planification tenant compte de la topologie réseau

      • Après une préemption, certains pods ne pouvaient plus être planifiés. Ce blocage est levé.

    • Planification tenant compte de la topologie NUMA

      • La planification tenant compte de la topologie NUMA ne prenait pas effet. Ce dysfonctionnement est corrigé.

    v1.31.0-aliyun.6.6.0.ba473715

    2024-09-13

    Intégration de l'ensemble des fonctionnalités des versions précédentes dans kube-scheduler V1.31.

    Notes de version pour v1.30

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.30.3-apsara.6.11.13.0b02858b

    2026-06-22

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de la classe de calcul agent-sandbox.

    • Corrections de bogues :

      • Correction d'un problème où matchLabelKeys provoquait une planification infinie des pods lorsqu'aucun pod ne correspondait.

      • Amélioration de la stabilité de la planification pour les clusters ACS à grande échelle.

      • Correction d'une erreur de correspondance EciProfile.

      • Résolution d'un incident lié à state.SkipAllChecksExceptVB.

      • Correction d'un échec de planification survenant lorsque acs=true était utilisé conjointement avec un PVC WaitForFirstConsumer.

    v1.30.3-apsara.6.11.9.1b8b27f8

    2026-02-24

    Nouvelles fonctionnalités :

    • Possibilité de demander une planification tenant compte de la topologie GPU via aliyun.com/gpu-mem.

    v1.30.3-apsara.6.11.8.c61519ca

    2026-02-09

    Correction de bogue :

    • Correction des configurations inattendues des règles de correspondance Selector dans les profils ECI.

    v1.30.3-apsara.6.11.7.3cfed0f9

    2025-12-10

    Corrections de bogues :

    • Optimisation de l'efficacité de la mise à l'échelle automatique.

    • Le planificateur ne met plus à jour la condition de planification du pod lors du déclenchement de la planification des pods ACS, ce qui évite une mise à l'échelle inutile des pools de nœuds.

    • Correction d'un problème empêchant le planificateur de lire correctement la partition GPU ACS des pods déjà planifiés dans le cluster après un redémarrage.

    v1.30.3-apsara.6.11.6.a298df6b

    2025-11-10

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de __IGNORE__RESOURCE__.

      • Déclaration de pods comme temporairement non planifiables au moyen de l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission.

      • Partage GPU désormais disponible dans ACS.

      • Optimisation de la planification liée aux demandes de volumes persistants (PVC) afin d'améliorer les performances lors de la création de pods avec PV.

      • Correction des mises à jour incorrectes de ScheduleCycle lors de l'utilisation combinée d'une ResourcePolicy et de la planification Gang.

      • Ajout de l'annotation alibabacloud.com/ignore-empty-resource dans ElasticQuotaTree pour ignorer les limites de ressources non explicitement déclarées dans un quota.

      • Amélioration du déterminisme de planification de GOAT. Les nœuds portant les taints node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized ou node.kubernetes.io/unschedulable ne sont plus considérés à tort comme non prêts.

    • Corrections de bogues :

      • Correction de la fuite de mémoire dans la logique de planification sensible aux IP restantes.

      • Correction d'une erreur de comptabilisation pouvant survenir si un quota CapacityScheduling était mis à jour avant la liaison d'un pod.

      • Correction du contrôle d'équité d'ElasticQuotaTree : les quotas ayant une valeur min nulle ou une requête interne vide n'étaient pas considérés comme satisfaits.

    v1.30.3-apsara.6.11.3.bc707580

    2025-10-23

    Correction de bogue :

    • Correction d'un problème où la planification n'était pas correctement déclenchée par les libellés alibabacloud.com/acs: "true" ou alibabacloud.com/eci: "true".

    v1.30.3-apsara.6.11.2.463d59c9

    2025-09-15

    Corrections de bogues :

    • Correction d'un échec de planification survenant lorsque plusieurs conteneurs d'un même pod demandaient des ressources nvidia.com/gpu.

    • Correction d'un risque de plantage du planificateur sous haute concurrence lors de l'utilisation de ressources de calcul ACS.

    v1.30.3-aliyun.6.11.1.c005a0b0

    2025-07-25

    Correction d'un dysfonctionnement affectant la planification basée sur Elastic Container Instance via ElasticResources (fonctionnalité obsolète).

    v1.30.3-aliyun.6.11.0.84cdcafb

    2025-07-18

    • Optimisation du déterminisme de planification de GOAT pour éviter les conditions de course liées aux mises à jour du statut NodeReady pendant la planification des pods.

    • Correction d'un nombre incorrect de pods dans la planification gang. Cette erreur survenait lorsqu'une CR PodGroup était supprimée puis recréée alors que certains de ses pods étaient déjà planifiés.

    • Correction de problèmes dans la stratégie de préemption ElasticQuota. Auparavant, un pod pouvait être préempté par un autre pod de même priorité, et une préemption intra-quota pouvait se produire même si l'utilisation des ressources était inférieure à la garantie min.

    • Correction d'un problème de planification sensible aux IP restantes : le planificateur n'empêchait pas correctement la planification de pods sur des nœuds disposant d'un nombre insuffisant d'adresses IP disponibles.

    • Correction des politiques TimeoutOrExceedMax et ExceedMax dans ResourcePolicy, qui étaient défectueuses dans la version 6.9.x.

    • Correction d'un problème dans ResourcePolicy pouvant survenir lorsque le nombre MaxPod était mal calculé après un événement de mise à l'échelle automatique.

    • Ajout d'un contrôle d'équité de planification à ElasticQuotaTree. Lorsqu'un quota avec des pods en attente n'a pas atteint sa garantie de ressources (min), aucun nouveau pod n'est planifié pour les quotas ayant déjà satisfait leurs garanties. Cette fonctionnalité s'active via le paramètre StrictFairness et est activée par défaut lorsque l'algorithme de préemption est défini sur None.

    • Introduction de la capacité ScheduleAdmission. Le planificateur ignore les pods portant l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission.

    • Prise en charge par le planificateur des pods avec les libellés alibabacloud.com/eci=true, alibabacloud.com/acs=true et eci=true. Pour ces pods, seul un ensemble limité de plugins (tels que VolumeBind, VolumeRestrictions, VolumeZone et les plugins de nœud virtuel) est évalué. Si un tel pod ne possède aucun volume basé sur PVC, toutes les vérifications de planification sont ignorées et le pod est transmis directement au gestionnaire de nœud virtuel.

    • Ajout d'un contrôle de sécurité pour la planification ResourcePolicy. Une Unit est ignorée si elle risque de modifier les libellés de pod d'une manière entrant en conflit avec le sélecteur matchLabels d'un ReplicaSet ou d'un StatefulSet.

    v1.30.3-aliyun.6.9.4.818b6506

    2025-06-04

    • Correction d'un problème où les règles d'affinité inter-pods et la fonctionnalité PodTopologySpread pouvaient ne pas s'appliquer lors de planifications consécutives de pods.

    • Résolution de problèmes de planification occasionnels lors de l'utilisation de ResourcePolicies.

    • Correction d'un comportement anormal de la fonctionnalité de préemption ElasticQuota.

    v1.30.3-aliyun.6.9.3.ce7e2faf

    2025-05-14

    • Optimisation du comportement du planificateur lors de l'interaction avec le pool de nœuds élastiques.

    • Correction d'un comptage incorrect des pods ResourcePolicy dans la planification prioritaire des ressources élastiques personnalisées.

    • Correction d'un risque de fuite de disque lors de l'utilisation simultanée de disques cloud de type WaitForFirstConsumer et de ressources de calcul serverless.

    v1.30.3-aliyun.6.8.6.40d5fdf4

    2025-04-02

    Correction d'un échec de provisionnement via le plugin CSI pour les disques cloud de type WaitForFirstConsumer dans les clusters ACK Serverless.

    v1.30.3-aliyun.6.9.0.f08e56a7

    2025-02-28

    • Prise en charge de la planification dynamique basée sur les adresses IP disponibles par nœud.

    • Ajout d'un plugin effectuant une validation des ressources avant le retrait des tâches de Kube Queue.

    • Possibilité de changer d'algorithme de préemption via la configuration des composants.

    v1.30.3-aliyun.6.8.5.af20249c

    2025-02-19

    • Correction d'un problème de création de disques en double pouvant survenir dans des instances de conteneur élastiques ou des instances ACS.

    • Correction d'un problème lié au paramètre max dans la planification prioritaire des ressources lorsque des PodLabels sont déclarés.

    v1.30.3-aliyun.6.8.4.946f90e8

    2025-01-02

    • Planification prioritaire des ressources personnalisée

      • Prise en charge des ressources compatibles GPU dans ACS.

      • Correction d'une fuite d'instances de conteneur élastiques pouvant survenir lors de l'utilisation d'une demande de volume persistant (PVC) dans un cluster ACK Serverless.

    • Planification de capacité

      • Correction d'erreurs d'utilisation dans ElasticQuotaTree pouvant survenir lors de l'ajustement des ressources ACS.

    v1.30.3-aliyun.6.8.3.697ce9b5

    2024-12-16

    Planification prioritaire des ressources personnalisée :

    • Ajout d'unités prenant en charge plusieurs types ACS.

    v1.30.3-aliyun.6.8.2.a5fa5dbd

    2024-12-05

    Planification prioritaire des ressources personnalisée

    • Configuration possible de PodAnnotations dans le champ units du fichier de configuration.

    v1.30.3-aliyun.6.8.1.6dc0fd75

    2024-12-02

    • Amélioration des performances de la planification sensible à la topologie réseau.

    • Correction d'un problème où des pods basés sur Elastic Container Instance pouvaient être replanifiés sur des nœuds Elastic Compute Service (ECS).

    • Optimisation de la planification sensible aux charges de travail : les pods DaemonSet ne sont plus restreints lors de la planification.

    v1.30.3-aliyun.6.7.1.d992180a

    2024-11-06

    • Planification prioritaire des ressources personnalisée

      • Configuration du nombre maximal de pods pouvant déclencher une mise à l'échelle. Cela permet d'éviter une mise à l'échelle excessive des nœuds en limitant le nombre de pods initiant le processus.

      • L'option resource: elastic dans Unit est obsolète. Utilisez plutôt k8s.aliyun.com/resource-policy-wait-for-ecs-scaling dans PodLabels.

    • Planification CPU sensible à la topologie

      • Correction du problème suivant : des exceptions pouvaient survenir lors du changement de type d'instance Elastic Compute Service (ECS).

    v1.30.3-aliyun.6.7.0.da474ec5

    2024-11-04

    • Planification de capacité

      • Correction d'un problème où la préemption de quota élastique s'exécutait sans création d'ElasticQuotaTree.

    • Planification prioritaire des ressources personnalisée

      • Ajout de la prise en charge du type ACS.

    v1.30.3-aliyun.6.6.4.b8940a30

    2024-10-22

    • Correction de l'erreur Invalid Score survenant occasionnellement dans PodTopologySpread.

    v1.30.3-aliyun.6.6.3.994ade8a

    2024-10-18

    • Optimisation des notifications d'événements pour Coscheduling. Le nombre d'échecs Coscheduling est désormais inclus.

    • Optimisation des notifications pour la planification des nœuds virtuels. Les événements d'avertissement ne sont plus envoyés pendant le processus de planification des nœuds virtuels.

    v1.30.3-aliyun.6.6.2.0be67202

    2024-09-23

    • Planification sensible à la topologie réseau

      • Correction du problème suivant : impossibilité de planifier des pods après une préemption.

    • Planification sensible à la topologie NUMA

      • Correction du problème suivant : la planification sensible à la topologie NUMA ne prenait pas effet.

    v1.30.3-aliyun.6.6.1.d98352c6

    2024-09-11

    • Prise en charge de la planification d'instances préemptibles dans la planification sensible à la topologie réseau.

    • SlurmOperator

      • Prise en charge de la planification hybride entre clusters ACK et clusters Slurm.

    • Coscheduling

      • Prise en charge de la dernière édition communautaire de la définition de ressource personnalisée (CRD).

    v1.30.3-aliyun.6.5.6.fe7bc1d5

    2024-08-20

    Correction du problème suivant introduit par la version v1.30.1-aliyun.6.5.1.5dad3be8 : erreurs de planification PodAffinity/PodAntiAffinity.

    v1.30.3-aliyun.6.5.5.8b10ee7c

    2024-08-01

    • Rebasage sur la version open source 1.30.3.

    v1.30.1-aliyun.6.5.5.fcac2bdf

    2024-08-01

    • CapacityScheduling

      • Correction du problème suivant : le quota pouvait être calculé incorrectement lors de l'utilisation simultanée de Coscheduling et CapacityScheduling.

    • GPUShare

      • Correction du problème suivant : calcul incorrect des ressources restantes lors de la planification de la puissance de calcul sur les nœuds.

    • Planification prioritaire des ressources personnalisée

      • Optimisation de l'extension lors de l'utilisation simultanée de ResourcePolicy et ClusterAutoscaler. Aucun nœud n'est ajouté si toutes les unités ont atteint leur nombre maximal de pods.

    v1.30.1-aliyun.6.5.4.fcac2bdf

    2024-07-22

    • Coscheduling

      • Correction du problème suivant : statistiques de quota incorrectes lors de l'utilisation d'instances de conteneur élastiques.

    • Correction de l'erreur xxx is in cache, so can't be assumed survenant occasionnellement.

    v1.30.1-aliyun.6.5.3.9adaeb31

    2024-07-10

    Correction du problème suivant introduit par la version v1.30.1-aliyun.6.5.1.5dad3be8 : les pods restaient en attente pendant une longue période.

    v1.30.1-aliyun.6.5.1.5dad3be8

    2024-06-27

    • Coscheduling

      • Optimisation de Coscheduling pour accélérer la planification.

    • Prise en charge de la planification séquentielle des pods.

    • Amélioration des performances de planification grâce à la déclaration de classes d'équivalence.

    • Optimisation des performances des plugins du planificateur via PreEnqueue.

    v1.30.1-aliyun.6.4.7.6643d15f

    2024-05-31

    • Prise en charge de toutes les fonctionnalités des versions antérieures dans les clusters ACK équipés de kube-scheduler V1.30.

    Notes de version pour v1.28

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.28.12-apsara.6.11.10.9bfc64e1

    2026-06-25

    • Nouvelles fonctionnalités :

      • Prise en charge de la classe de calcul agent-sandbox.

    • Corrections de bogues :

      • Correction d'un problème où matchLabelKeys provoquait une planification infinie des pods lorsqu'aucun pod ne correspondait.

      • Amélioration de la stabilité de la planification pour les clusters ACS à grande échelle.

      • Correction d'une erreur de correspondance dans EciProfile.

      • Résolution d'un incident lié à state.SkipAllChecksExceptVB.

      • Correction d'un échec de planification survenant lorsque acs=true était utilisé conjointement avec un PVC WaitForFirstConsumer.

    v1.28.12-apsara-6.11.6.04aa9f94

    2026-02-09

    Correction de bogue :

    • Correction de configurations inattendues des règles de correspondance Selector dans les profils ECI.

    v1.28.12-apsara-6.11.5.db9be0f5

    2025-10-20

    Correction de bogue :

    • Résolution du problème où la planification n'était pas correctement déclenchée par les libellés alibabacloud.com/acs: "true" ou alibabacloud.com/eci: "true".

    v1.28.12-apsara-6.11.4.a48c5b6c

    2025-09-15

    Corrections de bogues :

    • Correction de l'échec de planification qui survenait lorsque plusieurs conteneurs d'un même pod demandaient des ressources nvidia.com/gpu.

    • Prévention d'un crash potentiel du planificateur sous forte concurrence lors de l'utilisation de ressources de calcul ACS.

    v1.28.12-apsara-6.11.3.1a06b13e

    2025-09-09

    Nouvelles fonctionnalités :

    • Ajout de l'annotation alibabacloud.com/ignore-empty-resource dans ElasticQuotaTree afin d'ignorer les limites de ressources non explicitement déclarées dans un quota.

    v1.28.12-aliyun-6.11.1.f23c663c

    2025-07-25

    Correction d'un dysfonctionnement affectant la planification basée sur Elastic Container Instance via ElasticResources (fonctionnalité obsolète).

    v1.28.12-aliyun-6.11.0.4003ef92

    2025-07-18

    • Optimisation du déterminisme de planification de GOAT pour éviter les conditions de course liées aux mises à jour du statut NodeReady pendant la planification des pods.

    • Correction d'une erreur de décompte des pods dans la planification par gang. Ce problème survenait lorsqu'une ressource personnalisée PodGroup était supprimée puis recréée alors que certains de ses pods étaient déjà planifiés.

    • Résolution de problèmes dans la stratégie de préemption ElasticQuota. Auparavant, un pod pouvait être préempté par un autre pod de même priorité, et une préemption intra-quota pouvait se produire même si l'utilisation des ressources restait inférieure à la garantie min.

    • Correction de la planification tenant compte des adresses IP restantes : le planificateur n'empêchait pas correctement la planification de pods sur des nœuds disposant d'un nombre insuffisant d'adresses IP disponibles.

    • Rétablissement des politiques TimeoutOrExceedMax et ExceedMax dans ResourcePolicy, qui étaient défaillantes depuis la version 6.9.x.

    • Correction d'un problème dans ResourcePolicy pouvant survenir lorsque le nombre MaxPod était mal calculé après un événement de mise à l'échelle automatique.

    • Ajout d'une vérification d'équité de planification dans ElasticQuotaTree. Lorsqu'un quota comportant des pods en attente n'a pas atteint sa garantie de ressources (min), aucun nouveau pod n'est planifié pour les quotas ayant déjà satisfait leurs garanties. Cette fonctionnalité s'active via le paramètre StrictFairness et est activée par défaut lorsque l'algorithme de préemption est défini sur None.

    • Introduction de la capacité ScheduleAdmission. Les pods portant l'annotation alibabacloud.com/schedule-admission ne sont pas pris en compte par le planificateur.

    • Prise en charge par le planificateur des pods avec les libellés alibabacloud.com/eci=true, alibabacloud.com/acs=true et eci=true. Pour ces pods, seul un ensemble limité de plugins (tels que VolumeBind, VolumeRestrictions, VolumeZone et les plugins de nœud virtuel) est évalué. Si un tel pod ne possède aucun volume basé sur PVC, toutes les vérifications de planification sont ignorées et le pod est transmis directement au gestionnaire de nœud virtuel.

    • Ajout d'une vérification de sécurité pour la planification ResourcePolicy. Une Unit est ignorée si elle risque de modifier les libellés du pod d'une manière incompatible avec le sélecteur matchLabels d'un ReplicaSet ou d'un StatefulSet.

    v1.30.3-aliyun.6.9.4.818b6506

    2025-06-04

    • Correction d'un problème empêchant l'application correcte des règles d'affinité inter-pods et de la fonctionnalité PodTopologySpread lors de planifications consécutives de pods.

    • Résolution de problèmes de planification occasionnels liés à l'utilisation de ResourcePolicies.

    • Correction d'un comportement anormal de la fonctionnalité de préemption ElasticQuota.

    v1.28.12-aliyun-6.9.3.cd73f3fe

    2025-05-14

    • Optimisation du comportement du planificateur lors de l'interaction avec le pool de nœuds élastiques.

    • Correction d'une erreur de comptage des pods ResourcePolicy dans la planification par priorité personnalisée des ressources élastiques.

    • Prévention d'une fuite potentielle de disques lors de l'utilisation simultanée de disques cloud de type WaitForFirstConsumer et de ressources de calcul serverless.

    v1.28.12-aliyun-6.8.6.5f05e0ac

    2025-04-02

    Correction de l'échec de provisionnement des disques cloud de type WaitForFirstConsumer via le plugin CSI dans les clusters ACK Serverless.

    v1.28.12-aliyun-6.9.0.6a13fa65

    2025-02-28

    • Prise en charge de la planification dynamique basée sur les adresses IP disponibles par nœud.

    • Ajout d'un plugin effectuant la validation des ressources avant le retrait des tâches de Kube Queue.

    • Possibilité de changer d'algorithme de préemption via la configuration des composants.

    v1.28.12-aliyun-6.8.5.b6aef0d1

    2025-02-19

    • Correction d'un problème de création dupliquée de disques pouvant survenir dans des instances de conteneur élastiques ou des instances ACS.

    • Correction du paramètre max dans la planification des ressources par priorité lorsque des PodLabels sont déclarés.

    v1.28.12-aliyun-6.8.4.b27c0009

    2025-01-02

    • Planification des ressources par priorité personnalisée

      • Prise en charge des ressources compatibles GPU dans ACS.

      • Correction d'une fuite potentielle d'instances de conteneur élastiques lors de l'utilisation d'une demande de volume persistant (PVC) dans un cluster ACK Serverless.

    • Planification par capacité

      • Correction d'erreurs d'utilisation dans ElasticQuotaTree pouvant survenir lors de l'ajustement des ressources ACS.

    v1.28.12-aliyun-6.8.3.70c756e1

    2024-12-16

    Planification des ressources par priorité personnalisée :

    • Ajout d'unités prenant en charge plusieurs types ACS.

    v1.28.12-aliyun-6.8.2.9a307479

    2024-12-05

    Planification des ressources par priorité personnalisée

    • Prise en charge de la configuration de PodAnnotations dans le champ units du fichier de configuration.

    v1.28.12-aliyun-6.8.1.db6cdeb8

    2024-12-02

    • Amélioration des performances de la planification tenant compte de la topologie réseau.

    • Correction d'un problème où des pods basés sur Elastic Container Instance pouvaient être replanifiés sur des nœuds Elastic Compute Service (ECS).

    • Suppression de la restriction appliquée aux pods DaemonSet lors de la planification consciente de la charge de travail.

    v1.28.12-aliyun-6.7.1.44345748

    2024-11-06

    • Planification des ressources par priorité personnalisée

      • Possibilité de configurer le nombre maximal de pods pouvant déclencher une mise à l'échelle. Cela permet d'éviter une mise à l'échelle excessive des nœuds en limitant le nombre de pods initiant le processus.

      • Le paramètre resource: elastic dans Unit est désormais obsolète. Utilisez plutôt k8s.aliyun.com/resource-policy-wait-for-ecs-scaling dans PodLabels.

    • Planification CPU tenant compte de la topologie

      • Correction du problème suivant : des exceptions peuvent survenir lors du changement de type d'instance Elastic Compute Service (ECS).

    v1.28.12-aliyun-6.7.0.b97fca02

    2024-11-04

    • Planification par capacité

      • Correction d'un problème où la préemption de quota élastique s'exécutait sans création préalable d'un ElasticQuotaTree.

    • Planification des ressources par priorité personnalisée

      • Ajout de la prise en charge du type ACS.

    v1.28.12-aliyun-6.6.4.e535a698

    2024-10-22

    Correction de l'erreur Invalid Score apparaissant occasionnellement dans PodTopologySpread.

    v1.28.12-aliyun-6.6.3.188f750b

    2024-10-11

    • Optimisation des événements dans Coscheduling. Le nombre d'échecs de Coscheduling est désormais inclus dans les événements.

    • Amélioration des notifications dans la planification basée sur les nœuds virtuels. Les événements d'avertissement ne sont plus envoyés pendant le processus de planification.

    v1.28.12-aliyun-6.6.2.054ec1f5

    2024-09-23

    • Planification tenant compte de la topologie réseau

      • Correction du problème suivant : impossibilité de planifier des pods après une préemption dans la planification tenant compte de la topologie réseau.

    • Planification tenant compte de la topologie NUMA

      • Correction du problème suivant : la planification tenant compte de la topologie NUMA ne prenait pas effet.

    v1.28.12-aliyun-6.6.1.348b251d

    2024-09-11

    • Prise en charge de la planification d'instances préemptibles dans la planification tenant compte de la topologie réseau.

    • SlurmOperator

      • Prise en charge de la planification hybride entre clusters ACK et clusters Slurm.

    v1.28.12-aliyun-6.5.4.79e08301

    2024-08-20

    Correction du problème suivant introduit par la version v1.30.1-aliyun.6.5.1.5dad3be8 : erreurs de planification PodAffinity/PodAntiaffinity.

    v1.28.12-aliyun-6.5.3.aefde017

    2024-08-01

    • Rebasage sur la version open source 1.28.12.

    v1.28.3-aliyun-6.5.3.79e08301

    2024-08-01

    • CapacityScheduling

      • Correction du problème suivant : calcul incorrect du quota lors de l'utilisation simultanée de Coscheduling et CapacityScheduling.

    • GPUShare

      • Correction du problème suivant : calcul incorrect des ressources restantes lors de la planification de la puissance de calcul sur les nœuds.

    • Planification des ressources par priorité personnalisée

      • Optimisation de l'extension de capacité lors de l'utilisation conjointe de ResourcePolicy et ClusterAutoscaler. Aucun nœud n'est ajouté si toutes les unités ont atteint leur nombre maximal de pods.

    v1.28.3-aliyun-6.5.2.7ff57682

    2024-07-22

    • Coscheduling

      • Correction du problème suivant : statistiques de quota incorrectes lors de l'utilisation d'instances de conteneur élastiques.

    • Correction de l'erreur xxx is in cache, so can't be assumed survenant occasionnellement.

    • Correction du problème suivant introduit par la version v1.30.1-aliyun.6.5.1.5dad3be8 : les pods restaient en attente pendant une durée prolongée.

    v1.28.3-aliyun-6.5.1.364d020b

    2024-06-27

    • Coscheduling

      • Optimisation de Coscheduling pour accélérer la planification.

    • Prise en charge de la planification séquentielle des pods.

    • Amélioration des performances de planification grâce à la spécification du groupe de planification (scheduling-group).

    • Optimisation des performances du plugin de planificateur via PreEnqueue.

    v1.28.3-aliyun-6.4.7.0f47500a

    2024-05-24

    • Planification tenant compte de la topologie réseau

      • Correction d'échecs occasionnels dans la planification tenant compte de la topologie réseau.

    v1.28.3-aliyun-6.4.6.f32dc398

    2024-05-16

    • Partage de GPU

      • Correction du problème suivant : des exceptions de planification GPU surviennent après le changement de la valeur du libellé ack.node.gpu.schedule sur un nœud d'un cluster ACK Lingjun, passant de egpu à default.

    • CapacityScheduling

      • Correction de l'erreur running AddPod on PreFilter plugin survenant occasionnellement.

    • Planification élastique

      • Prise en charge de l'événement wait for eci provisioning. Cet événement est généré lors de l'utilisation de alibabacloud.com/burst-resource pour créer des instances de conteneur élastiques.

    v1.28.3-aliyun-6.4.5.a8b4a599

    2024-05-09

    v1.28.3-aliyun-6.4.3.f57771d7

    2024-03-18

    • Partage de GPU

      • Prise en charge de la soumission d'une ConfigMap pour isoler un GPU spécifique.

    • Planification des ressources par priorité personnalisée

      • Prise en charge des ressources élastiques.

    v1.28.3-aliyun-6.4.2.25bc61fb

    2024-03-01

    Désactivation par défaut de la fonctionnalité SchedulerQueueingHints. Pour plus d'informations, consultez Automated cherry pick of #122289: fix: disable SchedulerQueueingHints feature flag by default #122291.

    v1.28.3-aliyun-6.4.1.c7db7450

    2024-02-21

    • Prise en charge de la co-planification NUMA.

    • Planification des ressources par priorité personnalisée

      • Prise en charge d'un délai d'attente entre les tentatives de planification des unités.

    • Correction du problème suivant : un nombre réduit de pods pouvait être planifié en raison d'un décompte incorrect des adresses IP restantes dans la planification de pods tenant compte des adresses IP.

    v1.28.3-aliyun-6.3.1ab2185e

    2024-01-10

    • Planification des ressources par priorité personnalisée

      • Correction du problème suivant : lors de l'utilisation de la planification des ressources par priorité personnalisée, l'affinité et la répartition des pods basés sur Elastic Container Instance entre les zones ne prenaient pas effet.

    • Planification CPU tenant compte de la topologie

      • Correction du problème suivant : un pod ne parvenait pas à démarrer sur le nœud car le même vCPU lui était attribué plusieurs fois.

    • Planification basée sur Elastic Container Instance

      • Correction du problème suivant : lorsque le tag alibabacloud.com/burst-resource est utilisé pour spécifier une politique, les ressources étaient tout de même planifiées vers une instance de conteneur élastique même si la valeur du tag n'était ni eci ni eci_only.

    v1.28.3-aliyun-6.2.84d57ad9

    2023-12-21

    Prise en charge de MatchLabelKeys pour la planification des ressources par priorité personnalisée. Ainsi, les versions sont automatiquement regroupées lors du déploiement d'une application.

    v1.28.3-aliyun-6.1.ac950aa0

    2023-12-13

    • CapacityScheduling

      • Prise en charge de la spécification de quota. Vous pouvez utiliser quota.scheduling.alibabacloud.com/name pour définir le quota d'un pod.

      • Prise en charge de l'association de files d'attente. Cette fonctionnalité permet de collecter des statistiques sur l'utilisation des ressources uniquement pour les pods gérés par Kube Queue.

      • Optimisation de la logique de préemption. Dans cette nouvelle version, la préemption CapacityScheduling n'entraîne plus une utilisation des pods préemptés inférieure à la valeur minimale ou supérieure à la valeur maximale.

    • Priorités personnalisées des ressources élastiques

      • Mise à jour des libellés permettant de modifier l'unité et le nœud de ResourcePolicy. Après cette mise à jour, le Deletion-Cost du pod est également actualisé.

      • Ajout de IgnoreTerminatingPod. Les pods en cours de suppression peuvent être ignorés lors du décompte des pods d'une unité.

      • Ajout de IgnorePreviousPod. Les pods dont le CreationTimestamp est antérieur à celui de la ResourcePolicy associée peuvent être ignorés lors du décompte des pods d'une unité.

      • Prise en charge de PreemptPolicy pour tenter la préemption de pods entre unités.

    • GPUShare

      • Accélération de la planification basée sur le partage de GPU. La latence de planification au 99e percentile du plugin Filter est passée de quelques millisecondes à quelques microsecondes.

    v1.28.3-aliyun-5.8-89c55520

    2023-10-28

    Prise en charge de l'ensemble des fonctionnalités fournies par les versions précédentes dans kube-scheduler V1.28.

    Notes de version pour v1.26

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.26.3-aliyun-6.8.7.5a563072

    2025-11-27

    Correction d'un problème où NUMAAwareResource retournait un score supérieur à 100, entraînant des échecs de planification.

    v1.26.3-aliyun-6.8.7.fec3f2bc

    2025-05-14

    Résolution d'un problème potentiel de fuite de disques lors de l'utilisation simultanée de disques cloud de type WaitForFirstConsumer et de ressources de calcul serverless.

    v1.26.3-aliyun-6.9.0.293e663c

    2025-02-28

    • Prise en charge de la planification dynamique basée sur les adresses IP disponibles par nœud.

    • Ajout d'un plugin pour valider les ressources avant le retrait des tâches de Kube Queue.

    • Possibilité de changer l'algorithme de préemption via la configuration des composants.

    v1.26.3-aliyun-6.8.5.7838feba

    2025-02-19

    • Correction du problème de création dupliquée de disques pouvant survenir dans les instances de conteneurs élastiques ou les instances ACS.

    • Correction du paramètre max dans la planification des ressources basée sur la priorité lorsque des PodLabels sont déclarés.

    v1.26.3-aliyun-6.8.4.4b180111

    2025-01-02

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Prise en charge des ressources avec GPU dans ACS.

      • Correction d'une fuite potentielle d'instances de conteneurs élastiques lors de l'utilisation d'une demande de volume persistant (PVC) dans un cluster ACK Serverless.

    • Planification de capacité

      • Correction des erreurs d'utilisation dans ElasticQuotaTree pouvant survenir lors de l'ajustement des ressources ACS.

    v1.26.3-aliyun-6.8.3.95c73e0b

    2024-12-16

    Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité :

    • Ajout d'unités prenant en charge plusieurs types ACS.

    v1.26.3-aliyun-6.8.2.9c9fa19f

    2024-12-05

    Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

    • Configuration possible de PodAnnotations dans le champ units du fichier de configuration.

    v1.26.3-aliyun-6.8.1.a12db674

    2024-12-02

    • Correction d'un problème où les pods basés sur Elastic Container Instance pouvaient être replanifiés sur des nœuds Elastic Compute Service (ECS).

    • Suppression de la restriction appliquée aux pods DaemonSet lors de la planification consciente de la charge de travail.

    v1.26.3-aliyun-6.7.1.d466c692

    2024-11-06

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Configuration du nombre maximal de pods pouvant déclencher une mise à l'échelle. Cela évite une extension excessive des nœuds en limitant le nombre de pods initiant le processus.

      • Obsolescence de resource: elastic dans Unit. Utilisez plutôt k8s.aliyun.com/resource-policy-wait-for-ecs-scaling dans PodLabels.

    • Planification CPU consciente de la topologie

      • Correction du problème suivant : des exceptions peuvent survenir lors du changement de type d'instance Elastic Compute Service (ECS).

    v1.26.3-aliyun-6.7.0.9c293fb7

    2024-11-04

    • Planification de capacité

      • Correction d'un problème où la préemption de quota élastique s'exécutait sans création d'ElasticQuotaTree.

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Ajout de la prise en charge du type ACS.

    v1.26.3-aliyun-6.6.4.7a8f3f9d

    2024-10-22

    Optimisation des notifications pour la planification des nœuds virtuels. Les événements d'avertissement ne sont plus envoyés pendant ce processus.

    v1.26.3-aliyun-6.6.3.67f250fe

    2024-09-04

    • SlurmOperator

      • Amélioration des performances de planification des plugins.

    v1.26.3-aliyun-6.6.2.9ea0a6f5

    2024-08-30

    • InterPodAffinity

      • Correction du problème suivant : la replanification des pods ne se déclenche pas lors de la suppression des taints sur des nœuds nouvellement créés.

    v1.26.3-aliyun-6.6.1.605b8a4f

    2024-07-31

    • SlurmOperator

      • Prise en charge de la planification hybride avec des clusters Kubernetes et des clusters Slurm.

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Optimisation de la fonctionnalité pour éviter une augmentation inutile des nœuds lorsqu'elle est utilisée avec un pool de nœuds ayant activé Auto Scaling.

    v1.26.3-aliyun-6.4.7.2a77d106

    2024-06-27

    • Coscheduling

      • Accélération de la planification grâce à l'optimisation du Coscheduling.

    v1.26.3-aliyun-6.4.6.78cacfb4

    2024-05-16

    • CapacityScheduling

      • Correction de l'erreur running AddPod on PreFilter plugin qui survenait occasionnellement.

    • Planification élastique

      • Prise en charge de l'événement wait for eci provisioning. Cet événement est généré lors de l'utilisation de alibabacloud.com/burst-resource pour créer des instances de conteneurs élastiques.

    v1.26.3-aliyun-6.4.5.7f36e9b3

    2024-05-09

    v1.26.3-aliyun-6.4.3.e7de0a1e

    2024-03-18

    • Partage de GPU

      • Soumission d'une ConfigMap pour isoler un GPU spécifique.

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Prise en charge des ressources élastiques.

    v1.26.3-aliyun-6.4.1.d24bc3c3

    2024-02-21

    • Optimisation du scoring du plugin NodeResourceFit pour les nœuds virtuels. Désormais, ce plugin attribue toujours un score de 0 au nœud virtuel, permettant ainsi à Preferred NodeAffinity de planifier prioritairement les nœuds ECS.

    • Prise en charge de la co-planification NUMA.

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Prise en charge de l'attente de tentative entre les unités.

    • Correction du problème suivant : un nombre incorrect d'adresses IP restantes dans la planification de pods consciente des IP réduisait le nombre de pods planifiables.

    v1.26.3-aliyun-6.3.33fdc082

    2024-01-10

    • Priorités personnalisées des ressources élastiques

      • Correction du problème suivant : lors de l'utilisation de la planification personnalisée basée sur la priorité, l'affinité et la répartition des pods basés sur Elastic Container Instance entre les zones ne fonctionnaient pas.

    • Planification CPU consciente de la topologie

      • Correction du problème suivant : un pod ne parvenait pas à démarrer sur le nœud car la même vCPU lui était attribuée plusieurs fois.

    • Planification basée sur Elastic Container Instance

      • Correction du problème suivant : lorsque le tag alibabacloud.com/burst-resource spécifie une politique, les ressources étaient tout de même planifiées sur une instance de conteneur élastique même si la valeur du tag n'était ni eci ni eci_only.

    • CapacityScheduling

      • Prise en charge de la préemption automatique des tâches dans les clusters ACK Lingjun.

    v1.26.3-aliyun-6.2.d9c15270

    2023-12-21

    Prise en charge de MatchLabelKeys pour la planification personnalisée des ressources basée sur la priorité. Ainsi, les versions sont automatiquement regroupées lors du déploiement d'une application.

    v1.26.3-aliyun-6.1.a40b0eef

    2023-12-13

    • CapacityScheduling

      • Spécification du quota possible. Utilisez quota.scheduling.alibabacloud.com/name pour définir le quota d'un pod.

      • Association de files d'attente. Cette fonctionnalité permet de collecter des statistiques sur l'utilisation des ressources uniquement pour les pods gérés par Kube Queue.

      • Optimisation de la logique de préemption. Dans cette nouvelle version, la préemption CapacityScheduling n'entraîne plus une utilisation des pods préemptés inférieure au minimum ou supérieure au maximum.

    • Priorités personnalisées des ressources élastiques

      • Mise à jour des libellés pour actualiser l'unité et le nœud de ResourcePolicy. Après cette mise à jour, le Deletion-Cost du pod est également actualisé.

      • Ajout de IgnoreTerminatingPod. Les pods en cours de suppression peuvent être ignorés lors du décompte des pods d'une unité.

      • Ajout de IgnorePreviousPod. Les pods dont le CreationTimestamp est antérieur à celui de la ResourcePolicy associée peuvent être ignorés lors du décompte des pods d'une unité.

      • Prise en charge de PreemptPolicy pour tenter la préemption de pods entre les unités.

    • GPUShare

      • Accélération de la planification basée sur le partage de GPU. La latence de planification du 99e percentile du plugin Filter passe de quelques millisecondes à quelques microsecondes.

    v1.26.3-aliyun-5.9-cd4f2cc3

    2023-11-16

    • Amélioration de l'affichage de la cause d'échec de planification due à un type de disque invalide.

    v1.26.3-aliyun-5.8-a1482f93

    2023-10-16

    • Planification des pods sur des nœuds Windows désormais possible.

    • Optimisation du Coscheduling pour accélérer la planification de multiples tâches concurrentes et réduire les tâches bloquées.

    v1.26.3-aliyun-5.7-2f57d3ff

    2023-09-20

    • Correction du problème suivant : lors de la planification de pods avec partage de GPU, kube-scheduler échouait occasionnellement à admettre les pods.

    • Ajout d'un plugin à kube-scheduler pour détecter les adresses IP disponibles sur un nœud. Si aucune adresse IP n'est disponible, les pods ne sont plus planifiés sur ce nœud.

    • Intégration d'un plugin de planification consciente de la topologie dans kube-scheduler. Ce plugin peut planifier des pods dans le même domaine topologique et réessayer automatiquement la planification sur plusieurs domaines topologiques.

    • kube-scheduler met à jour les informations d'utilisation et de requête d'ElasticQuotaTree chaque seconde.

    v1.26.3-aliyun-5.5-8b98a1cc

    2023-07-05

    • Correction du problème suivant : les pods restaient parfois longtemps à l'état Pending lors de l'utilisation du Coscheduling.

    • Amélioration de l'expérience utilisateur lors de l'utilisation conjointe du Coscheduling et des pools de nœuds élastiques. Si certains pods d'un groupe ne peuvent pas être planifiés ou créés en raison de configurations de sélecteur de nœud incorrectes, les autres pods du PodGroup ne déclenchent pas d'activités d'extension.

    v1.26.3-aliyun-5.4-21b4da4c

    2023-07-03

    • Correction du problème où le paramètre max d'une ResourcePolicy ne prenait pas effet.

    • Atténuation de l'impact d'un grand nombre de pods en attente sur les performances de kube-scheduler. Cette mise à jour rapproche le débit de kube-scheduler du niveau obtenu lorsque le cluster ne contient aucun pod en attente.

    v1.26.3-aliyun-5.1-58a821bf

    2023-05-26

    Mise à jour possible de champs tels que min-available et Matchpolicy pour les PodGroups.

    v1.26.3-aliyun-5.0-7b1ccc9d

    2023-05-22

    • Spécification du nombre maximal de pods répliqués dans le champ Unit lors de la configuration de la planification des ressources basée sur la priorité.

    • Prise en charge de la planification GPU consciente de la topologie.

    v1.26.3-aliyun-4.1-a520c096

    2023-04-27

    Empêche cluster-autoscaler d'ajouter des nœuds lorsque le quota élastique est épuisé ou lorsque les pods sont insuffisants pour le gang scheduling.

    Notes de version pour v1.24

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.24.6-aliyun-6.4.7.e7ffcda5

    2025-05-06

    • Correction de l'erreur occasionnelle de compteur Max dans ResourcePolicy.

    • Résolution d'un problème potentiel de fuite de disques lors de l'utilisation simultanée de disques cloud de type WaitForFirstConsumer et de ressources de calcul serverless.

    v1.24.6-aliyun-6.5.0.37a567db (Liste d'autorisation activée)

    2024-11-04

    Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

    • Ajout d'unités prenant en charge le type ACS.

    v1.24.6-aliyun-6.4.6.c4d551a0

    2024-05-16

    • CapacityScheduling

      • Correction de l'erreur running AddPod on PreFilter plugin qui survenait occasionnellement.

    v1.24.6-aliyun-6.4.5.aab44b4a

    2024-05-09

    v1.24.6-aliyun-6.4.3.742bd819

    2024-03-18

    • Partage de GPU

      • Soumission d'une ConfigMap pour isoler un GPU spécifique.

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Prise en charge des ressources élastiques.

    v1.24.6-aliyun-6.4.1.14ebc575

    2024-02-21

    • Optimisation du scoring du plugin NodeResourceFit pour les nœuds virtuels. Désormais, ce plugin attribue toujours un score de 0 au nœud virtuel, permettant ainsi à Preferred NodeAffinity de planifier prioritairement les nœuds ECS.

    • Prise en charge du Coscheduling NUMA.

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Prise en charge de l'attente de tentative entre les unités.

    • Correction du problème suivant : un nombre incorrect d'adresses IP restantes dans la planification de pods consciente des IP réduisait le nombre de pods planifiables.

    v1.24.6-aliyun-6.3.548a9e59

    2024-01-10

    • Planification personnalisée des ressources basée sur la priorité

      • Correction du problème suivant : lors de l'utilisation de la planification personnalisée basée sur la priorité, l'affinité et la répartition des pods basés sur Elastic Container Instance entre les zones ne fonctionnaient pas.

    • Planification CPU consciente de la topologie

      • Correction du problème suivant : un pod ne parvenait pas à démarrer sur le nœud car la même vCPU lui était attribuée plusieurs fois.

    • Planification basée sur Elastic Container Instance

      • Correction du problème suivant : lorsque le tag alibabacloud.com/burst-resource spécifie une politique, les ressources étaient tout de même planifiées sur une instance de conteneur élastique même si la valeur du tag n'était ni eci ni eci_only.

    • CapacityScheduling

      • Prise en charge de la préemption automatique des tâches dans les clusters ACK Lingjun.

    v1.24.6-aliyun-6.2.0196baec

    2023-12-21

    Prise en charge de MatchLabelKeys pour la planification personnalisée des ressources basée sur la priorité. Ainsi, les versions sont automatiquement regroupées lors du déploiement d'une application.

    v1.24.6-aliyun-6.1.1900da95

    2023-12-13

    • CapacityScheduling

      • Spécification du quota possible. Utilisez quota.scheduling.alibabacloud.com/name pour définir le quota d'un pod.

      • Association de files d'attente. Cette fonctionnalité permet de collecter des statistiques sur l'utilisation des ressources uniquement pour les pods gérés par Kube Queue.

      • Optimisation de la logique de préemption. Dans cette nouvelle version, la préemption CapacityScheduling n'entraîne plus une utilisation des pods préemptés inférieure au minimum ou supérieure au maximum.

    • Priorités personnalisées des ressources élastiques

      • Mise à jour des libellés pour actualiser l'unité et le nœud de ResourcePolicy. Après cette mise à jour, le Deletion-Cost du pod est également actualisé.

      • Ajout de IgnoreTerminatingPod. Les pods en cours de suppression peuvent être ignorés lors du décompte des pods d'une unité.

      • Ajout de IgnorePreviousPod. Les pods dont le CreationTimestamp est antérieur à celui de la ResourcePolicy associée peuvent être ignorés lors du décompte des pods d'une unité.

      • Prise en charge de PreemptPolicy pour tenter la préemption de pods entre les unités.

    • GPUShare

      • Accélération de la planification basée sur le partage de GPU. La latence de planification du 99e percentile du plugin Filter passe de quelques millisecondes à quelques microsecondes.

    v1.24.6-aliyun-5.9-e777ab5b

    2023-11-16

    • Amélioration de l'affichage de la cause d'échec de planification due à un type de disque invalide.

    v1.24.6-aliyun-5.8-49fd8652

    2023-10-16

    • Planification des pods sur des nœuds Windows désormais possible.

    • Optimisation du Coscheduling pour accélérer la planification de multiples tâches concurrentes et réduire les tâches bloquées.

    v1.24.6-aliyun-5.7-62c7302c

    2023-09-20

    • Correction du problème suivant : lors de la planification de pods avec partage de GPU, kube-scheduler échouait occasionnellement à admettre les pods.

    v1.24.6-aliyun-5.6-2bb99440

    2023-08-31

    • Ajout d'un plugin à kube-scheduler pour détecter les adresses IP disponibles sur un nœud. Si aucune adresse IP n'est disponible, les pods ne sont plus planifiés sur ce nœud.

    • Intégration d'un plugin de planification consciente de la topologie dans kube-scheduler. Ce plugin peut planifier des pods dans le même domaine topologique et réessayer automatiquement la planification sur plusieurs domaines topologiques.

    • kube-scheduler met à jour les informations d'utilisation et de requête d'ElasticQuotaTree chaque seconde.

    v1.24.6-aliyun-5.5-5e8aac79

    2023-07-05

    • Correction du problème suivant : les pods restaient parfois longtemps à l'état Pending lors de l'utilisation du Coscheduling.

    • Amélioration de l'expérience utilisateur lors de l'utilisation conjointe du Coscheduling et des pools de nœuds élastiques. Si certains pods d'un groupe ne peuvent pas être planifiés ou créés en raison de configurations de sélecteur de nœud incorrectes, les autres pods du PodGroup ne déclenchent pas d'activités d'extension.

    v1.24.6-aliyun-5.4-d81e785e

    2023-07-03

    • Correction du problème où le paramètre max d'une ResourcePolicy ne prenait pas effet.

    • Atténuation de l'impact d'un grand nombre de pods en attente sur les performances de kube-scheduler. Cette mise à jour rapproche le débit de kube-scheduler du niveau obtenu lorsque le cluster ne contient aucun pod en attente.

    v1.24.6-aliyun-5.1-95d8a601

    2023-05-26

    Mise à jour possible de champs tels que min-available et Matchpolicy pour le Coscheduling.

    v1.24.6-aliyun-5.0-66224258

    2023-05-22

    • Spécification du nombre maximal de pods répliqués dans le champ Unit lors de la configuration de la planification des ressources basée sur la priorité.

    • Prise en charge de la planification GPU consciente de la topologie.

    v1.24.6-aliyun-4.1-18d8d243

    2023-03-31

    Utilisation de ressources élastiques pour planifier des pods sur des nœuds virtuels basés sur ARM désormais possible.

    v1.24.6-4.0-330eb8b4-aliyun

    2023-03-01

    • Partage de GPU :

      • Correction de l'erreur d'état de kube-scheduler lors de la rétrogradation des nœuds accélérés par GPU.

      • Correction du problème empêchant l'allocation de toute la mémoire GPU d'un nœud accéléré par GPU.

      • Prise en charge de la préemption de pods sur les nœuds accélérés par GPU.

    • Coscheduling :

      • Réclamation de gangs possible via PodGroups ou en appelant l'API Koordinator.

      • Contrôle des tentatives de gang scheduling en réclamant une matchpolicy.

      • Prise en charge des groupes de gangs.

      • La nomenclature des gangs doit respecter les règles des sous-domaines DNS.

    • Ajout de paramètres personnalisés pour prendre en charge les configurations liées à Loadaware.

    v1.24.6-3.2-4f45222b-aliyun

    2023-01-13

    Correction du problème où la mémoire GPU utilisée par les pods ne s'affichait pas correctement en raison d'informations incorrectes sur la mémoire GPU partagée.

    v1.24.6-ack-3.1

    2022-11-14

    • Activation par défaut de la fonctionnalité de score pour le partage de GPU. Elle était désactivée par défaut dans les versions précédentes.

    • Prise en charge de la planification consciente de la charge.

    v1.24.6-ack-3.0

    2022-09-27

    Prise en charge de la planification de capacité.

    v1.24.3-ack-2.0

    2022-09-21

    • Prise en charge du partage de GPU.

    • Prise en charge du Coscheduling.

    • Prise en charge de la planification basée sur Elastic Container Instance.

    • Prise en charge de la planification CPU intelligente.

    Notes de version pour v1.22

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.22.15-aliyun-6.4.5.e54fd757

    2025-05-06

    • Correction d'une erreur occasionnelle de type Max count dans ResourcePolicy.

    • Résolution d'un problème potentiel de fuite de disque lors de l'utilisation simultanée de disques cloud de type WaitForFirstConsumer et de ressources de calcul serverless.

    v1.22.15-aliyun-6.4.4.7fc564f8

    2024-05-16

    • CapacityScheduling

      • Correction de l'erreur running AddPod on PreFilter plugin qui survenait occasionnellement.

    v1.22.15-aliyun-6.4.3.e858447b

    2024-04-22

    • Planification des ressources basée sur une priorité personnalisée

      • Correction du problème suivant : la suppression d'une ResourcePolicy entraînait occasionnellement un état anormal.

    v1.22.15-aliyun-6.4.2.4e00a021

    2024-03-18

    • CapacityScheduling

      • Correction d'échecs occasionnels de préemption dans les clusters ACK Lingjun.

    • Prise en charge de l'ajout de cartes GPU d'un cluster à la liste de blocage via des ConfigMaps.

    v1.22.15-aliyun-6.4.1.1205db85

    2024-02-29

    • Planification des ressources basée sur une priorité personnalisée

      • Résolution de conflits de concurrence occasionnels.

    v1.22.15-aliyun-6.4.0.145bb899

    2024-02-28

    • CapacityScheduling

      • Correction de statistiques de quota incorrectes liées à des fonctionnalités spécifiques de quota.

    v1.22.15-aliyun-6.3.a669ec6f

    2024-01-10

    • Planification des ressources basée sur une priorité personnalisée

      • Correction du problème suivant : lors de l'utilisation de la planification des ressources basée sur une priorité personnalisée, l'affinité et la répartition des pods basés sur Elastic Container Instance entre les zones ne s'appliquaient pas.

      • Prise en charge de MatchLabelKeys.

    • Planification CPU tenant compte de la topologie

      • Correction du problème suivant : une même vCPU était attribuée plusieurs fois à un pod, empêchant son démarrage sur le nœud.

    • Planification basée sur Elastic Container Instance

      • Correction du problème suivant : lorsque le tag alibabacloud.com/burst-resource servait à spécifier une politique, les ressources étaient tout de même planifiées vers une instance de conteneur élastique, même si la valeur du tag n'était ni eci ni eci_only.

    • CapacityScheduling

      • Prise en charge de la préemption automatique des tâches dans les clusters ACK Lingjun.

    v1.22.15-aliyun-6.1.e5bf8b06

    2023-12-13

    • CapacityScheduling

      • Possibilité de spécifier le quota. Utilisez quota.scheduling.alibabacloud.com/name pour définir le quota d'un pod.

      • Association de files d'attente permettant de collecter des statistiques uniquement sur les ressources des pods gérés par Kube Queue.

      • Optimisation de la logique de préemption. Dans cette nouvelle version, la préemption CapacityScheduling ne réduit plus l'utilisation des pods préemptés en dessous de la valeur minimale et ne l'augmente pas au-dessus de la valeur maximale.

    • Priorités élastiques personnalisées pour les ressources

      • Mise à jour des libellés pour l'unité et le nœud de ResourcePolicy. Après cette mise à jour, le Deletion-Cost du pod est également actualisé.

      • Ajout de IgnoreTerminatingPod. Les pods en cours de suppression peuvent désormais être ignorés lors du décompte des pods d'une unité.

      • Ajout de IgnorePreviousPod. Les pods dont le CreationTimestamp est antérieur à celui de la ResourcePolicy associée peuvent être ignorés lors du décompte des pods d'une unité.

      • Prise en charge de PreemptPolicy pour tenter la préemption de pods entre unités.

    • GPUShare

      • Accélération de la planification basée sur le partage de GPU. La latence de planification au 99e percentile du plugin Filter est passée de quelques millisecondes à quelques microsecondes.

    v1.22.15-aliyun-5.9-04a5e6eb

    2023-11-16

    • Amélioration de l'affichage de la cause d'échec de planification liée à un type de disque invalide.

    v1.22.15-aliyun-5.8-29a640ae

    2023-10-16

    • Prise en charge de la planification de pods sur des nœuds Windows.

    • Optimisation de Coscheduling afin d'accélérer la planification de multiples tâches concurrentes et de réduire le nombre de tâches bloquées.

    v1.22.15-aliyun-5.7-bfcffe21

    2023-09-20

    • Correction du problème suivant : lors de la planification de pods avec partage de GPU, kube-scheduler échouait occasionnellement à admettre les pods.

    v1.22.15-aliyun-5.6-6682b487

    2023-08-14

    • Ajout d'un plugin à kube-scheduler pour détecter les adresses IP disponibles sur un nœud. En l'absence d'adresse IP disponible, les pods ne sont plus planifiés sur ce nœud.

    • Intégration d'un plugin de planification tenant compte de la topologie dans kube-scheduler. Ce plugin permet de planifier des pods dans le même domaine topologique et réessaie automatiquement la planification sur plusieurs domaines topologiques.

    • kube-scheduler actualise chaque seconde les informations d'utilisation et de requête concernant ElasticQuotaTree.

    v1.22.15-aliyun-5.5-82f32f68

    2023-07-05

    • Correction du problème suivant : les pods restaient parfois longtemps à l'état Pending lors de l'utilisation de Coscheduling.

    • Amélioration de l'expérience utilisateur pour les PodGroups dans les pools de nœuds élastiques. Si certains pods d'un groupe ne peuvent pas être planifiés ou créés en raison d'une configuration incorrecte du sélecteur de nœud, les autres pods du PodGroup ne déclenchent plus d'activités de mise à l'échelle horizontale.

    v1.22.15-aliyun-5.4-3b914a05

    2023-07-03

    • Correction du problème où le paramètre max d'une ResourcePolicy ne s'appliquait pas.

    • Atténuation de l'impact d'un grand nombre de pods en attente sur les performances de kube-scheduler. Cette mise à jour rapproche le débit de kube-scheduler du niveau obtenu lorsque le cluster ne contient aucun pod en attente.

    v1.22.15-aliyun-5.1-8a479926

    2023-05-26

    Prise en charge de la mise à jour de champs tels que min-available et Matchpolicy pour les PodGroups.

    v1.22.15-aliyun-5.0-d1ab67d9

    2023-05-22

    • Lors de la configuration de la planification des ressources basée sur la priorité, vous pouvez désormais spécifier le nombre maximal de pods répliqués dans le champ Unit.

    • Prise en charge de la planification GPU tenant compte de la topologie.

    v1.22.15-aliyun-4.1-aec17f35

    2023-03-31

    Utilisation de ressources élastiques pour planifier des pods sur des nœuds virtuels basés sur ARM.

    v1.22.15-aliyun-4.0-384ca5d5

    2023-03-03

    • Partage de GPU :

      • Correction de l'erreur d'état de kube-scheduler lors de la rétrogradation de nœuds accélérés par GPU.

      • Résolution du problème empêchant l'allocation de toute la mémoire GPU d'un nœud accéléré par GPU.

      • Prise en charge de la préemption de pods sur des nœuds accélérés par GPU.

    • Coscheduling :

      • Réclamation de gangs possible via des PodGroups ou par appel à l'API Koordinator.

      • Contrôle des tentatives de planification de gangs via la réclamation d'une matchpolicy.

      • Prise en charge des groupes de gangs.

      • La nomenclature des gangs doit respecter les règles applicables aux sous-domaines DNS.

    • Ajout de paramètres personnalisés pour prendre en charge les configurations liées à Loadaware.

    v1.22.15-2.1-a0512525-aliyun

    2023-01-10

    Correction du problème d'affichage anormal de la mémoire GPU utilisée par les pods, dû à des informations incorrectes sur la mémoire GPU partagée.

    v1.22.15-ack-2.0

    2022-11-30

    • Prise en charge de paramètres personnalisés.

    • Prise en charge de la planification sensible à la charge.

    • Planification basée sur la priorité permettant de répartir les pods dans les pools de nœuds selon des priorités définies.

    • Prise en charge du partage de la puissance de calcul des GPU.

    v1.22.3-ack-1.1

    2022-02-27

    Correction du dysfonctionnement du partage et de la planification GPU lorsque le cluster ne comporte qu'un seul nœud.

    v1.22.3-ack-1.0

    2021-01-04

    • Prise en charge de la planification CPU intelligente.

    • Prise en charge de Coscheduling.

    • Prise en charge de la planification de capacité.

    • Prise en charge de la planification basée sur Elastic Container Instance.

    • Prise en charge du partage de GPU.

    Notes de version pour v1.20

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.20.11-aliyun-10.6-f95f7336

    2023-09-22

    • Correction de statistiques occasionnellement incorrectes sur l'utilisation des quotas dans ElasticQuotaTree.

    v1.20.11-aliyun-10.3-416caa03

    2023-05-26

    • Correction d'une erreur de cache survenant occasionnellement lors du partage de GPU dans les versions antérieures de Kubernetes.

    v1.20.11-aliyun-10.2-f4a371d3

    2023-04-27

    • Utilisation de ressources élastiques pour planifier des pods sur des nœuds virtuels basés sur ARM.

    • Correction du problème où la planification sensible à la charge ne fonctionnait pas comme prévu lorsque l'utilisation CPU des pods sur un nœud dépassait leur requête CPU.

    v1.20.11-aliyun-10.0-ae867721

    2023-04-03

    Ajout de la prise en charge du champ Matchpolicy dans Coscheduling.

    v1.20.11-aliyun-9.2-a8f8c908

    2023-03-08

    • CapacityScheduling : correction de l'erreur d'état de kube-scheduler provoquée par des quotas portant le même nom.

    • Prise en charge de la planification de disques cloud.

    • Partage et planification GPU :

      • Correction de l'erreur d'état de kube-scheduler lors de la rétrogradation de nœuds accélérés par GPU.

      • Résolution du problème occasionnel empêchant l'allocation de toute la mémoire GPU d'un nœud accéléré par GPU.

      • Prise en charge de la préemption de pods sur des nœuds accélérés par GPU.

    • Planification CPU tenant compte de la topologie : les pods pour lesquels la planification CPU est activée ne sont plus planifiés sur des nœuds où NUMA est désactivé.

    • Ajout de paramètres personnalisés.

    v1.20.4-ack-8.0

    2022-08-29

    Corrections de bugs.

    v1.20.4-ack-7.0

    2022-02-22

    Planification basée sur la priorité permettant de répartir les pods dans les pools de nœuds selon des priorités définies.

    v1.20.4-ack-4.0

    2021-09-02

    • Prise en charge de la planification sensible à la charge.

    • Prise en charge de la planification basée sur Elastic Container Instance.

    v1.20.4-ack-3.0

    2021-05-26

    Prise en charge de la planification CPU intelligente basée sur les sockets et le cache L3 (cache de dernier niveau).

    v1.20.4-ack-2.0

    2021-05-14

    Prise en charge de la planification de capacité.

    v1.20.4-ack-1.0

    2021-04-07

    • Prise en charge de la planification CPU intelligente.

    • Prise en charge de Coscheduling.

    • Prise en charge de la planification GPU tenant compte de la topologie.

    • Prise en charge du partage de GPU.

    Notes de version pour v1.18

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.18-ack-4.0

    2021-09-02

    Prise en charge de la planification sensible à la charge.

    v1.18-ack-3.1

    2021-06-05

    Prise en charge des pools de nœuds pour la planification basée sur Elastic Container Instance.

    v1.18-ack-3.0

    2021-03-12

    Prise en charge de la planification combinée basée sur Elastic Container Instance et ECS.

    v1.18-ack-2.0

    2020-11-30

    Prise en charge de la planification GPU tenant compte de la topologie et du partage de GPU.

    v1.18-ack-1.0

    2020-09-24

    Prise en charge de la planification CPU intelligente et de Coscheduling.

    Notes de version pour v1.16

    Version

    Date de publication

    Description

    v1.16-ack-1.0

    2020-07-21

    • Prise en charge de la planification CPU intelligente dans les clusters exécutant Kubernetes 1.16.

    • Prise en charge de Coscheduling dans les clusters exécutant Kubernetes 1.16.