分布式资源管理与调度

23/25分布式资源管理与调度第一部分分布式资源管理概念与架构 2第二部分作业调度算法与策略 4第三部分容错机制与高可用实现 7第四部分资源监控与性能优化 10第五部分云计算中资源管理实践 12第六部分容器编排与调度技术 16第七部分分布式流处理中的资源协调 19第八部分异构资源管理与调度技术 23

第一部分分布式资源管理概念与架构关键词关键要点主题名称：分布式资源管理概念

1.分布式资源管理的定义与目标：是指在分布式系统中，对分布在多个节点上的异构资源（如计算、存储、网络等）进行统一管理，以提高资源利用率、降低成本和简化系统运维。

2.资源抽象：将分布式资源抽象为"虚拟化资源"，屏蔽不同资源的异构性，提供统一的访问和管理接口，简化资源管理难度。

3.资源调度和分配：动态分配资源，满足作业运行需求，并优化资源利用率，保证任务的及时完成。

主题名称：分布式资源管理架构

分布式资源管理概念

分布式资源管理是一种管理和协调分布式计算系统中异构资源的策略。它包含多种技术和方法，用于高效利用计算、存储和网络资源，以满足应用和服务的性能和可用性要求。

分布式资源管理架构

典型的分布式资源管理架构包括以下组件：

*资源管理器：中央组件，负责协调和管理资源的分配和调度。

*资源代理：在每个节点上运行的软件，提供本地资源信息并执行资源管理器的命令。

*框架和库：为应用程序提供高级资源管理API，简化与资源管理系统的交互。

*监控系统：对资源使用情况和系统健康状况进行持续监控，并提供警报和性能分析。

分布式资源管理的优势

*提升资源利用率：通过集中资源管理，可以优化资源分配，避免碎片化和资源浪费。

*简化应用程序开发：框架和库抽象了底层资源管理复杂性，使应用程序开发人员能够专注于业务逻辑。

*提高可扩展性：分布式资源管理系统可以轻松扩展，以支持更大规模的计算环境。

*增强容错能力：通过分布式架构和容错机制，系统可以应对节点故障或网络中断等异常情况。

分布式资源管理的挑战

*异构性：分布式系统通常包含各种各样的硬件、操作系统和应用程序，增加了资源管理的复杂性。

*并发和竞争：多个应用程序和作业竞争资源，可能会导致资源争用和性能问题。

*安全性和隔离：分布式资源管理系统需要提供适当的安全机制，以防止未经授权的访问和资源滥用。

分布式资源管理算法

分布式资源管理系统使用各种算法来分配和调度资源，包括：

*最佳拟合算法：将作业分配给最适合其资源要求的节点。

*优先级调度算法：根据作业优先级分配资源，优先处理关键任务。

*负载均衡算法：在节点之间均匀分配作业，优化系统负载。

分布式资源管理工具

常见的分布式资源管理工具包括：

*HadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator)：为Hadoop生态系统提供分布式资源管理。

*ApacheMesos：通用的分布式资源管理框架，支持多种应用程序和框架。

*Kubernetes：用于容器编排的开源平台，提供高级资源管理功能。

分布式资源管理的未来发展

分布式资源管理正在不断发展，以应对云计算、大数据和人工智能等新兴技术的挑战。未来趋势包括：

*弹性和自动化：资源管理系统变得更加灵活，能够动态适应不断变化的负载和故障。

*资源隔离和安全性：增强对资源的隔离和保护措施，确保应用程序和数据安全。

*人工智能和机器学习：利用人工智能和机器学习技术优化资源分配和调度决策。第二部分作业调度算法与策略关键词关键要点【作业调度策略】：

1.先到先服务(FIFO)：是最简单的调度算法，按作业到达顺序执行，没有任何优先级。优点是简单易于实现，缺点是可能导致“饿死”现象，即一些作业长时间等待而无法执行。

2.短作业优先(SJF)：优先执行估计执行时间最短的作业。优点是平均周转时间低，缺点是需要知道作业的执行时间，这在实际系统中通常是未知的。

3.高优先级优先(PRI)：作业被赋予优先级，优先级高的作业优先执行。优点是可以通过设置优先级来控制作业的执行顺序，缺点是可能导致低优先级作业长时间等待。

【作业调度算法】：

作业调度算法与策略

1.基本调度概念

调度：将任务分配给资源的过程，以满足某个目标（如最大吞吐量或最短完工时间）。

调度算法：确定任务分配规则的数学模型。

调度策略：决定如何使用调度算法的策略。

2.调度算法分类

根据任务属性和系统目标，调度算法可分为以下类型：

2.1先来先服务(FCFS)

按照提交顺序调度任务。简单易用，但可能导致长任务阻塞短任务。

2.2短作业优先(SJF)

优先调度估计执行时间最短的任务。减少平均等待时间，但需要准确估计任务执行时间。

2.3最小完工时间优先(SRPT)

类似于SJF，但根据任务的剩余执行时间进行调度。更充分地利用资源。

2.4轮转调度

每个任务获得一个时间片，在此时间片内执行。公平且简单，但可能导致频繁的上下文切换。

2.5优先级调度

为任务分配优先级，并根据优先级进行调度。可实现差异化服务，但可能导致低优先级任务长时间等待。

3.调度策略

除了调度算法外，调度策略还影响任务的分配方式。常见策略包括：

3.1贪婪策略

在每个决策点上，选择当下看起来最好的选项。简单且快速，但可能导致局部最优。

3.2先知策略

能够预测未来的信息来做出决策。如果预测准确，可获得最佳结果，但需要额外的开销和信息。

3.3分层策略

将调度过程分解为多个层级。高层策略控制低层策略的行为。提高可扩展性和灵活性。

4.优化目标

不同的调度算法和策略可用于优化不同的目标，例如：

4.1吞吐量：处理的任务数量。

4.2响应时间：任务从提交到开始执行的时间。

4.3周转时间：任务从提交到完成的时间。

4.4公平性：不同任务获得资源的公平程度。

5.性能评估

调度算法和策略的性能可通过模拟、实验和分析技术进行评估。指标包括：

5.1平均等待时间

5.2平均周转时间

5.3吞吐量

5.4公平性指数

6.分布式调度

在分布式环境中，调度算法和策略需要考虑节点之间的通信和资源异构性。常见技术包括：

6.1集中式调度：一个中央调度器管理所有任务。

6.2分布式调度：多个调度器协同工作，分配任务。

6.3联邦调度：多个调度器独立操作，并在必要时交换信息。

7.云调度

云环境中的调度面临独特的挑战，如弹性、可扩展性和高并发性。优化云调度策略包括：

7.1负载均衡：平衡不同节点上的任务负载。

7.2自动扩展：根据需求动态调整资源容量。

7.3容错：处理节点故障和任务失败。第三部分容错机制与高可用实现关键词关键要点容错机制与高可用实现

主题名称：冗余部署

1.通过在多台服务器上部署相同的资源副本，确保在单点故障时仍能访问服务。

2.集群技术和负载均衡机制实现故障的自动检测和切换，提高系统可用性。

3.冗余部署方式可分为热备份、冷备份和异地容灾等，满足不同场景下的容错需求。

主题名称：故障检测与隔离

容错机制与高可用实现

在分布式系统中，容错机制和高可用性对于保证系统的稳定性和可靠性至关重要。分布式资源管理与调度系统也不例外，需要采用有效的容错和高可用机制来应对各种故障和异常情况。

#容错机制

容错机制旨在检测、隔离和恢复系统中的故障，以防止故障扩散并保持系统整体可用性。在分布式资源管理与调度系统中，常用的容错机制包括：

1.故障检测和隔离

*心跳机制：通过周期性的心跳消息来检测节点故障。

*监视器机制：外部独立的监视器持续监视系统组件的健康状况，并及时报告故障。

*异常检测：基于统计分析或机器学习算法检测系统异常或潜在故障。

2.故障恢复

*自动故障恢复：系统自动重启或替换故障节点，并恢复其功能。

*手动故障恢复：由管理员手动介入，修复故障并恢复系统。

*冗余备份：通过冗余节点或数据副本来保证数据和功能的可用性。

#高可用实现

高可用性是指系统能够持续向用户提供服务的能力，即使在出现故障或异常情况下。在分布式资源管理与调度系统中，实现高可用的关键措施包括：

1.负载均衡

*通过均衡分布任务和资源负载，避免单点故障。

*使用负载均衡器或调度算法来动态分配任务和资源。

2.故障转移

*当节点发生故障时，系统自动将任务和资源转移到其他可用节点。

*使用基于规则的故障转移机制或仲裁机制来实现无缝转移。

3.数据复制

*通过数据副本或镜像实现数据冗余，确保数据在故障情况下仍然可用。

*使用分布式存储系统或数据库复制机制来保证数据一致性和可用性。

4.过度配置

*为系统提供额外的资源，以应对意外峰值或故障。

*通过冗余节点、额外的内存或处理能力来提高系统的弹性。

5.灾难恢复

*制定灾难恢复计划，以应对大规模故障或灾难。

*备份关键数据，并建立异地灾难恢复站点。

#综合容错和高可用解决方案

在实践中，分布式资源管理与调度系统通常会结合多种容错和高可用机制，以实现高水平的可用性。例如：

*使用心跳机制和监视器来检测故障，采用自动故障恢复机制来恢复故障节点，并结合负载均衡和故障转移机制来提高系统的弹性。

*采用数据复制和过量配置来保证数据可用性和处理能力，并制定灾难恢复计划来应对大规模故障。

通过综合利用这些机制和措施，分布式资源管理与调度系统能够有效地应对故障和异常情况，确保系统的高可用性和稳定性，满足用户不断增长的服务需求。第四部分资源监控与性能优化关键词关键要点【资源利用率监控】

1.跟踪资源利用率指标，如CPU负载、内存使用率和网络带宽；

2.识别资源瓶颈，预测资源耗尽；

3.触发预警并采取行动，防止资源超载和系统中断。

【性能监控】

资源监控与性能优化

#资源监控

分布式资源管理系统中的资源监控至关重要，因为它可以提供系统运行状况的实时视图，并帮助识别潜在问题。监控系统通常包括以下组件：

*指标收集：收集系统中各个组件（例如，计算节点、存储设备、网络链路）的指标数据。这些指标可能包括CPU利用率、内存使用、磁盘I/O和网络流量。

*指标存储和处理：将收集的指标数据存储在一个集中式位置，以便进行分析和处理。

*可视化和告警：提供仪表板和警报以可视化指标数据，并及时通知管理员潜在问题。

#性能优化

通过持续监控系统资源，可以识别性能瓶颈并实施优化措施。常见优化技术包括：

资源利用率优化

*负载均衡：根据不同的负载条件将作业动态分配到不同的资源。

*资源隔离：将不同类型的作业隔离在不同的节点或分区上，以防止相互干扰。

*容器化：使用容器隔离和打包应用程序，以提高资源利用率和隔离性。

存储优化

*存储分层：使用不同类型的存储设备（例如，SSD、HDD）来存储数据，根据访问频率和性能需求优化存储成本和性能。

*数据压缩：压缩数据以减少存储空间并提高传输速度。

*数据复制和冗余：复制数据副本并存储在不同的位置，以提高数据的可用性和可靠性。

网络优化

*网络拓扑优化：优化网络拓扑结构以减少延迟和提高吞吐量。

*流量管理：将不同类型的流量优先级排序并路由到不同的网络路径。

*网络虚拟化：使用网络虚拟化技术隔离和管理不同的网络流量。

作业调度优化

*作业优先级：根据作业的重要性或截止日期对作业进行优先级排序。

*公平调度：确保所有作业公平地获得资源，防止优先级较高的作业垄断资源。

*先进调度算法：使用先进的调度算法（例如，优先级调度、公平调度、动态调度）优化作业调度效率。

#性能基准测试和持续改进

持续监控和优化分布式资源管理系统是一个持续的过程。定期进行性能基准测试非常重要，以评估系统性能并识别改进领域。通过收集基准数据并将其与时间推移后的数据进行比较，可以识别性能下降或瓶颈。根据基准测试结果，可以实施针对性的优化措施并持续改进系统的性能。

#结论

资源监控和性能优化是分布式资源管理系统的关键方面。通过监控关键指标、识别性能瓶颈和实施优化措施，可以确保系统的高效运行、资源利用率最大化和应用程序性能优化。持续的监控和持续改进对于保持分布式系统的健康运行和满足不断变化的工作负载需求至关重要。第五部分云计算中资源管理实践关键词关键要点容器化

1.容器化技术将应用程序及其依赖项打包到一个称为容器的标准化单元中，实现了应用程序的可移植性、快速部署和资源隔离。

2.容器编排工具，如Kubernetes，提供自动化容器管理和编排功能，简化了大规模容器化应用程序的管理。

3.容器技术与微服务架构相辅相成，促进了应用程序的模块化和可扩展性。

Serverless计算

1.Serverless计算是一种按需付费的计算模型，用户只需关注应用程序逻辑，无需管理基础设施，从而降低了运营成本和复杂性。

2.云服务提供商提供托管函数执行环境，如AWSLambda和AzureFunctions，允许开发人员编写和部署无服务器应用程序。

3.Serverless计算提高了应用程序的敏捷性和可扩展性，特别适用于事件驱动的应用程序和临时工作负载。

分布式存储

1.分布式存储系统将数据分布存储在多个服务器上，提供了高可用性、容错性和可扩展性。

2.云服务提供商提供托管分布式存储服务，如AWSS3和AzureBlobStorage，简化了海量数据的存储和管理。

3.分布式存储技术支持对象存储、块存储和文件存储等多种访问模型，满足不同类型应用程序的需求。

弹性伸缩

1.弹性伸缩技术能够自动调整云资源容量以满足应用程序需求，优化资源利用率和成本。

2.云平台提供自动扩展和缩减功能，基于预定义的指标（如CPU利用率、内存使用率）触发资源的自动调整。

3.弹性伸缩提高了应用程序的可扩展性和性能，确保在工作负载高峰期满足需求，并在低负载时释放资源。

资源监控和度量

1.资源监控和度量工具提供了对云资源使用和性能的深入可见性，帮助用户识别瓶颈、优化资源配置和故障排除。

2.云服务提供商提供托管监控和度量服务，如AWSCloudWatch和AzureMonitor，收集和分析云资源的关键指标。

3.通过监控和度量，用户可以提高云资源的利用效率，优化应用程序性能并避免中断。

自动化和编排

1.自动化和编排工具使云资源的管理和配置变得自动化，减少了人为错误并提高了效率。

2.基础设施即代码（IaC）实践使用自动化脚本和配置管理工具来定义和管理云基础设施。

3.云服务提供商提供云形成工具（如AWSCloudFormation和AzureResourceManager），用于模板化和自动部署云资源。云计算中资源管理实践

引言

云计算的普及对资源管理提出了新的挑战，要求灵活、可扩展和高效的解决方案。本节探讨了云计算环境中采用的各种资源管理实践。

虚拟化

虚拟化是一种关键技术，使多个操作系统能够在单一物理服务器上同时运行。通过创建虚拟机（VM），它可以将物理资源（如CPU、内存和存储）抽象为逻辑资源，从而实现资源隔离和灵活配置。虚拟化可提高资源利用率、降低成本和简化管理。

容器化

容器化是另一种隔离和管理应用程序的技术，与虚拟化不同的是，它不提供操作系统层面的隔离。容器共享主机内核，但它们具有自己的文件系统、网络堆栈和进程空间。容器化可提高应用程序的可移植性、效率和密度。

弹性

弹性是指系统自动扩展或缩减资源以满足变化的工作负载和性能要求的能力。云计算平台通常提供自动扩展功能，以便在需求激增时增加资源，在需求下降时减少资源。这可以确保应用程序的可用性和性能，同时优化资源利用。

负载均衡

负载均衡是一种技术，将传入的请求分布到多个服务器或容器，以优化资源利用和应用程序性能。负载均衡器会根据各种因素（例如服务器负载、健康状况和响应时间）将请求路由到最合适的服务器。这有助于防止单个服务器过载并确保应用程序的高可用性。

调度算法

调度算法决定了如何将任务分配给可用的资源。云计算环境中常见的调度算法包括：

*先进先出（FIFO）：任务按到达顺序处理。

*优先级调度：任务根据优先级处理，较高优先级的任务先执行。

*时间片轮转：任务按时间片轮流执行，每个任务在每个时间片中获得一小部分CPU时间。

*最短作业优先（SJF）：任务根据其估计执行时间安排，预计执行时间最短的任务先执行。

监控和度量

资源管理的有效性取决于对系统性能的监控和度量。云计算平台通常提供仪表板和工具，用于监视资源利用、性能指标和应用程序行为。这些数据有助于识别瓶颈、优化配置并确保系统的高效性和可用性。

自动化

自动化是云计算资源管理的关键方面。通过使用编排工具和脚本，可以自动执行资源配置、调度和扩展等任务。自动化可提高效率、减少人为错误并确保系统的一致性。

容器编排

容器编排平台，例如Kubernetes，用于管理和协调云计算环境中的容器化应用程序。这些平台负责容器的生命周期管理、网络配置、负载均衡和故障恢复。容器编排简化了容器化应用程序的部署和管理。

云管理平台

云管理平台（CMP）提供了一套工具和服务，用于管理云计算资源和应用程序。CMP通常包括资源管理、监控、自动化和计费功能。这些平台旨在简化云环境的管理，提高效率和降低成本。

结论

云计算中资源管理实践的发展解决了动态和异构环境中高效利用资源的挑战。通过虚拟化、容器化、弹性、负载均衡、调度算法、监控和度量、自动化、容器编排和云管理平台的结合，云计算平台能够提供灵活、可扩展和高效的资源管理解决方案，以满足不断变化的应用程序和工作负载需求。第六部分容器编排与调度技术关键词关键要点容器编排技术

1.容器抽象和封装：通过容器化技术，将应用及其依赖环境打包成轻量级、可移植的容器，实现应用与底层基础设施的分离，提升应用的可移植性、可扩展性和维护性。

2.灵活资源编排：提供灵活的资源编排机制，允许用户根据应用需求动态分配和管理容器所需的计算、存储、网络等资源，优化资源利用率，降低成本。

3.服务发现和负载均衡：集成服务发现和负载均衡功能，自动发现和注册容器服务，实现服务之间的通信和流量转发，确保应用的高可用性和负载均衡。

容器调度技术

1.调度算法：根据不同的应用需求和集群特性，提供多种调度算法，如最优匹配、加权公平调度、基于亲和性的调度等，实现资源的合理分配和任务的优化执行。

2.资源隔离和保证：通过容器技术和隔离机制，保证不同容器之间资源的相互隔离，防止资源竞争和应用故障的相互影响，确保应用的稳定性和可靠性。

3.自动故障恢复：具备自动故障恢复机制，当容器发生故障时，自动重新启动容器或将任务迁移到其他节点，保证应用的高可用性和业务的持续性。容器编排与调度技术

简介

容器编排与调度技术是分布式资源管理与调度领域的关键技术，负责管理和调度容器化应用，实现应用的高效运行和资源优化。

容器编排平台

容器编排平台提供了一套工具和功能，用于管理和调度容器化应用。常见的容器编排平台包括：

*Kubernetes:一个开源的容器编排系统，由Google开发和维护。

*DockerSwarm:Docker公司开发的容器编排解决方案。

*MesosphereDC/OS:一个开源的分布式操作系统，用于管理容器化应用。

*Rancher:一个企业级容器管理平台，提供容器编排、管理和监控。

调度算法

容器编排平台使用各种调度算法来决定将容器分配到哪些节点上。常见的调度算法包括：

*最优填充:将容器分配到可用资源最充裕的节点。

*散布:将容器分散到多个节点上，以实现负载均衡。

*亲和性:将相互关联的容器（例如，同一服务中的容器）放置在同一节点上。

*反亲和性:将相互独立的容器（例如，不同服务中的容器）放置在不同的节点上。

调度策略

除了调度算法之外，容器编排平台还提供各种调度策略，以优化容器的调度。常见的调度策略包括：

*重试策略:允许在调度失败时重新尝试调度容器。

*亲和性策略:优先将容器调度到与其他容器具有亲和性的节点。

*反亲和性策略:优先将容器调度到与其他容器具有反亲和性的节点。

*资源预留策略:为特定类型或服务的容器预留资源。

容器调度常用工具

kubectl:Kubernetes命令行工具，用于管理和调度容器。

docker-compose:Docker命令行工具，用于定义和管理多容器应用的部署。

Helm:Kubernetes包管理工具，用于部署和管理应用程序。

RancherCLI:Rancher命令行工具，用于管理和调度容器。

容器调度中的挑战

容器调度中面临的主要挑战包括：

*资源约束:管理有限的节点资源，确保容器获得所需的资源。

*动态环境:应对不断变化的容器环境，例如节点故障、负载波动和应用程序更新。

*服务质量(QoS):保证容器的性能和可靠性，满足应用程序的服务等级协议(SLA)。

*安全性:确保容器调度过程的安全性，防止未经授权的访问或恶意活动。

未来趋势

容器编排与调度技术正在不断发展，以应对新的挑战和机遇。未来趋势包括：

*智能调度:利用机器学习和人工智能来优化调度决策。

*边缘计算:在边缘设备上调度和管理容器化应用。

*多云和混合云调度:在跨越多个云提供商和内部部署环境的混合环境中调度容器。

*自动化和编排:进一步自动化容器调度过程，从底层基础设施到应用程序部署。

总结

容器编排与调度技术对于在分布式环境中高效管理和调度容器化应用至关重要。通过使用容器编排平台、调度算法和调度策略，可以优化资源利用、提高应用性能和确保安全性。随着容器技术的不断发展，容器调度技术也在不断演进，以满足新的挑战并提供创新的解决方案。第七部分分布式流处理中的资源协调关键词关键要点主题名称：资源动态管理

1.实时监控流处理集群资源使用情况，识别瓶颈和资源不足。

2.根据工作负载变化自动调整资源分配，确保系统可扩展性和高可用性。

3.利用容器编排和弹性机制，动态部署和销毁流处理任务。

主题名称：故障容错和弹性

分布式流处理中的资源协调

流处理系统处理大量不断涌入的数据，对资源的协调至关重要，以确保系统的高吞吐量、低延迟和容错性。分布式流处理架构中通常采用分布式资源管理和调度机制来管理系统资源。

资源管理

分布式资源管理负责将物理资源（例如CPU、内存和存储）抽象成虚拟资源，并提供统一的接口供应用程序使用。常见的资源管理框架包括：

*Kubernetes:一个容器编排系统，可用于管理容器化应用程序的资源。

*ApacheMesos:一个分布式资源管理器，可为各种框架提供统一的资源抽象。

*YARN:Hadoop生态系统中的资源调度器，可管理作业的资源分配。

调度算法

调度算法负责决定将任务分配给哪些资源。常用的调度算法包括：

*公平调度:向每个作业分配平等的资源份额，以确保公平性。

*容量调度:将资源划分为容量并根据需求分配给作业，以提供服务质量(QoS)保证。

*Gang调度:将相关任务组合成一个组，并一次性分配资源，以提高性能。

*优先级调度:根据任务优先级分配资源，以优先处理关键任务。

资源预留

资源预留允许应用程序预先分配特定数量的资源，以确保其关键任务获得所需的计算能力。常见的资源预留机制包括：

*Kubernetes保留:允许应用程序预留特定节点或节点组上的资源。

*Mesos资源预留:允许应用程序在启动任务时预留资源。

*YARN容量调度器预留:允许应用程序在提交作业时预留资源。

负载均衡

负载均衡通过将任务分布在多个资源上，来平衡系统负载并防止单点故障。常见的负载均衡算法包括：

*随机负载均衡:随机地将任务分配给资源。

*轮询负载均衡:依次地将任务分配给资源。

*加权轮询负载均衡:根据资源容量对资源进行加权，并按权重分配任务。

*最小连接负载均衡:将任务分配给连接数最少的资源。

资源隔离

资源隔离机制可防止不同应用程序或作业相互干扰。常见的资源隔离机制包括：

*容器:轻量级的虚拟化技术，可隔离应用程序与底层系统资源。

*虚拟机:隔离应用程序和操作系统，提供更强的隔离性。

*隔离环境:为每个应用程序或作业创建隔离的执行环境。

容错机制

流处理系统需要能够从资源故障中恢复。常见的容错机制包括：

*任务重新启动:当任务失败时，将其重新启动并在不同的资源上执行。

*作业重新提交:当作业失败时，将其重新提交并分配新的资源。

*冗余执行:同时执行任务的多个实例，以防止单点故障。

*容错流:使用分布式流存储系统，即使发生故障也能保持数据完整性。

监控和自动化

有效的资源协调还需要持续监控系统资源使用情况和任务性能。自动化机制可用于根据监控数据动态调整资源分配。常见的监控和自动化工具包括：

*Prometheus:监控系统指标的开源平台。

*Grafana:用于可视化监控数据的仪表盘。

*KubernetesHPA:用于自动扩展容器化应用程序的水平自动伸缩器。

*MesosAuto