异步计算平台的资源管理

20/23异步计算平台的资源管理第一部分异步计算平台资源管理の概要 2第二部分资源抽象和管理层级 5第三部分调度算法和任务优先级 8第四部分容器化与轻量级虚拟化 10第五部分资源隔离和配额管理 13第六部分负载均衡和弹性伸缩 16第七部分分布式调度与容错性 19第八部分云原生平台对异步资源管理的影响 20

第一部分异步计算平台资源管理の概要关键词关键要点资源调度的基本原理

1.负载均衡：动态分配资源以优化服务器利用率和响应时间，防止某些服务器过载而另一些服务器空闲。

2.优先级调度：根据任务优先级分配资源，确保关键任务优先获得服务，避免低优先级任务阻塞高优先级任务。

3.公平性调度：确保每个任务获得公平的资源份额，防止少数任务垄断资源，影响其他任务的执行。

资源配额和隔离

1.资源配额：为每个任务或用户定义明确的资源限制，防止单个任务或用户消耗过多的资源，导致系统不稳定。

2.资源隔离：将任务或用户隔离到不同的容器或虚拟机中，防止恶意任务或故障任务影响其他任务的运行。

3.弹性伸缩：根据实际负载自动调整资源分配，在需求高峰时增加资源，在需求低谷时释放资源，优化资源利用率和成本。

资源监控和度量

1.资源监控：实时收集和分析服务器资源使用情况，如CPU利用率、内存使用率和网络带宽，识别资源瓶颈和性能问题。

2.资源度量：定义并测量关键资源指标，如响应时间、吞吐量和错误率，量化平台性能并指导容量规划。

3.告警和通知：当资源使用情况超出预定义阈值时发出告警和通知，及时发现异常情况并采取纠正措施。

自治资源管理

1.基于机器学习的优化：利用机器学习算法预测资源需求，优化资源分配并减少资源浪费。

2.自适应负载均衡：根据实时负载情况自动调整负载均衡策略，优化服务器利用率和任务响应时间。

3.故障检测和恢复：自动检测和恢复资源故障，确保平台的高可用性和任务的可靠执行。

趋势和前沿

1.容器化和微服务：容器化和微服务将应用程序分解为更小的模块，提高资源利用率和可扩展性。

2.无服务器计算：无服务器计算平台提供按需资源，无需管理基础设施，降低开发成本和运维复杂度。

3.边缘计算：边缘计算将计算和存储资源部署在靠近数据源和用户的地方，减少延迟和提高响应能力。异步计算平台资源管理概述

异步计算平台的资源管理涉及在分布式系统中高效地分配和调度计算资源，以满足应用程序的需求并确保平台的整体稳定性。它是一个复杂的过程，需要考虑以下关键方面：

资源需求建模

理解应用程序的资源需求对于有效的管理至关重要。这包括确定应用程序的不同任务或工作负载所需的计算、内存、存储和其他资源数量。准确的资源需求建模可确保资源分配满足应用程序需求，同时防止资源过度配置或不足。

资源分配

在异步计算平台中，资源分配是指将资源动态地分配给应用程序任务或工作负载。分配决策应考虑以下因素：

*公平性：确保所有应用程序公平地获得资源。

*隔离：防止应用程序相互干扰，确保每个应用程序获得其所需的资源。

*动态性：允许应用程序在运行时调整其资源需求，以满足不断变化的负载。

调度

调度是管理应用程序任务执行顺序和分配特定资源的过程。调度算法可优化以下方面：

*吞吐量：最大化平台处理任务的数量。

*延迟：最小化任务等待资源和执行所需的时间。

*成本：优化资源利用，以降低计算成本。

资源监控

持续监视平台资源使用情况对于识别瓶颈和优化资源管理至关重要。监控指标包括：

*资源利用率：记录特定时间段内使用的资源百分比。

*队列长度：跟踪等待资源的任务数量。

*执行时间：测量任务从提交到完成所需的时间。

自动扩展

自动扩展机制允许平台根据应用程序需求动态调整可用资源。这涉及自动添加或删除资源，以保持性能和稳定性。扩展决策应基于以下因素：

*负载预测：利用历史数据预测未来资源需求。

*阈值设置：定义资源利用率或队列长度的阈值，触发扩展操作。

*弹性恢复：确保平台在资源扩展或缩减期间保持可用性和稳定性。

隔离和容错

隔离措施可防止应用程序操作相互干扰。容错机制可处理资源故障或应用程序错误。这些措施包括：

*沙盒：为应用程序提供隔离的环境，防止其影响其他应用程序或系统。

*冗余：通过复制关键资源和组件来提高容错性。

*故障恢复：定义和实施恢复机制，以在资源故障或应用程序错误后恢复平台操作。

性能优化

资源管理算法和机制应针对特定平台和应用程序工作负载进行优化。优化技术包括：

*启发式算法：利用启发式方法来快速有效地做出资源分配和调度决策。

*机器学习：利用机器学习模型来预测资源需求和优化调度决策。

*硬件优化：利用特定硬件功能来提高资源管理效率。

总结

异步计算平台的资源管理是一项复杂且多方面的任务。它涉及资源需求建模、资源分配、调度、资源监控、自动扩展、隔离、容错和性能优化。通过有效地管理资源，平台可以确保应用程序性能、系统稳定性和成本效率。第二部分资源抽象和管理层级关键词关键要点资源抽象

1.将异构底层资源（如计算、存储、网络等）抽象为统一的虚拟资源，形成资源池，以实现资源的动态调配和管理。

2.引入资源描述语言，将资源特性、约束和状态进行形式化描述，实现资源的标准化管理，便于自动化调度和优化。

3.采用分层设计，建立资源抽象与具体实现的隔离，方便资源层的扩展和维护，提升平台的可扩展性和维护性。

资源管理层级

1.中央资源管理器：全局管理和调度资源池，制定资源分配策略，协调各节点间的资源使用。

2.节点资源管理器：负责节点内资源的管理和调度，将中央资源管理器分配的资源分配给容器或进程。

3.容器资源管理器：隔离和管理容器内的资源，提供资源限制和监控，确保容器的稳定性和安全性。

4.应用程序资源管理器：管理应用程序所使用的资源，与容器或进程协作，优化资源利用率，实现应用程序的性能和可用性目标。

5.存储资源管理器：管理存储资源（如文件系统、对象存储等），提供数据持久性和可靠性保证。

6.网络资源管理器：管理网络资源（如带宽、拓扑等），提供网络连接和传输服务，满足应用程序的网络需求。资源抽象和管理层级

异步计算平台中的资源管理依赖于清晰定义的资源抽象和分层管理层级。该层级旨在将底层资源虚拟化为应用程序逻辑可用的更高层次抽象，从而简化资源请求和调度。

资源抽象

资源抽象是将底层系统资源（如CPU、内存、存储）表示为应用程序可理解的实体的过程。这些抽象表示允许应用程序请求所需的资源，而无需了解底层系统实现的复杂性。

管理层级

资源管理层级定义了一个分层的结构，用于资源请求和调度。通常，该层级包括以下级别：

*物理层：包含实际的硬件资源，如CPU、内存和存储。

*虚拟机层：将物理资源虚拟化为虚拟机，每个虚拟机都具有自己的操作系统和应用程序。

*容器层：进一步抽象了虚拟机，隔离了应用程序与其底层环境。

*进程层：在容器或虚拟机内运行单个应用程序或服务。

资源管理策略

在资源管理层级之上，实现了各种策略来优化资源分配和调度。这些策略可以包括以下方面：

*请求管理：管理来自应用程序的资源请求，确定请求的有效性并进行适当的调度。

*调度：确定资源分配给不同请求的顺序和优先级。

*监控和调优：持续监控资源利用，识别瓶颈并根据需要进行调整。

*自动化：利用自动化工具和流程，简化资源管理任务，提高效率。

协同调度

在异步计算平台中，资源管理层级与协同调度机制紧密集成。协同调度涉及协调不同应用程序和服务之间的资源分配，以最大化整体系统性能。

好处

资源抽象和管理层级为异步计算平台提供以下好处：

*提高资源利用：通过细粒度资源抽象和分层调度，可以优化资源分配，最大化利用率。

*简化应用程序开发：使用高级资源抽象允许应用程序开发人员专注于业务逻辑，而不是底层资源管理。

*提高可扩展性和弹性：分层的结构支持动态资源扩展和弹性，以满足不断变化的工作负载需求。

*增强安全性：通过资源隔离和访问控制，可以增强平台安全性，防止未经授权的资源访问。

*降低成本：通过优化资源利用和自动化，可以降低资源管理成本并提高总体效率。

总之，资源抽象和管理层级是异步计算平台资源管理的基础。它提供了资源分配和调度的灵活框架，支持可扩展性、弹性、安全性和成本优化。第三部分调度算法和任务优先级关键词关键要点调度算法：

1.先到先服务(FCFS)：任务以到达顺序执行。简单且易于实现，但不能优先考虑高优先级任务。

2.短任务优先(SJF)：优先执行执行时间最短的任务。提高系统吞吐量，但可能导致长期任务饥饿。

3.轮转时间片(RR)：任务轮流执行固定时间片，超时则被抢占。保证公平性，但可能导致上下文切换开销过高。

任务优先级：

调度算法

在异步计算平台中，调度算法负责分配资源给任务，以优化平台性能和满足任务要求。常见的调度算法包括：

*先到先服务(FIFO)：按照任务进入队列的顺序分配资源。

*最短任务优先(SJF)：优先分配资源给预计运行时间最短的任务。

*优先级调度：根据任务的优先级分配资源，高优先级任务优先获得资源。

*轮转调度：将任务分配到一个队列中，并按照轮流的方式分配资源给队列中的任务。

*公平共享调度：确保所有任务公平地获得资源，即使某些任务的优先级更高。

任务优先级

任务优先级是分配资源时的一个重要考虑因素。优先级高的任务比优先级低的任务有更高的获得资源的优先权。常见的任务优先级定义方法包括：

*原始优先级：由任务本身指定。

*有效优先级：根据原始优先级和任务当前的状态（例如，等待资源或正在执行）动态调整。

*动态优先级：根据任务的实时性能或用户输入动态调整。

任务优先级可以手动分配，也可以由算法自动计算。例如，可以根据任务的预计运行时间、依赖关系和对系统资源的需求来计算优先级。

调度算法和任务优先级的选择

调度算法和任务优先级的选择取决于异步计算平台的具体要求和目标。

*高吞吐量：最短任务优先算法或公平共享调度算法可以最大化处理的任务数量。

*低延迟：优先级调度算法可以确保高优先级任务及时处理。

*可预测性：先到先服务算法或轮转调度算法可以提供可预测的资源分配。

*公平性：公平共享调度算法确保所有任务获得公平的资源分配。

调度算法和任务优先级的实现

调度算法和任务优先级可以在操作系统或中间件层实现。

*操作系统级调度：操作系统直接负责任务调度和资源分配。

*中间件级调度：一个独立的中间件层控制任务调度和资源分配，并与操作系统交互以访问系统资源。

中间件级调度的优势在于它提供了更高的灵活性，允许定制调度策略和优先级算法。

示例

考虑一个拥有以下任务的异步计算平台：

*任务A：高优先级，预计运行时间短

*任务B：中优先级，预计运行时间中等

*任务C：低优先级，预计运行时间长

如果使用最短任务优先算法，则任务A将优先获得资源，其次是任务B，最后是任务C。

如果使用优先级调度，则任务A将始终优先于任务B和任务C，即使任务B或任务C的运行时间更短。

如果使用公平共享调度，则任务A、任务B和任务C都将获得相同比例的资源，即使任务A的优先级更高。

调度算法和任务优先级的选择取决于异步计算平台的目标和需要处理的任务类型。第四部分容器化与轻量级虚拟化关键词关键要点容器化

1.轻量级和可移植性：容器打包了应用程序及其所有依赖项，形成轻量级且可移植的单元，便于跨不同环境部署。

2.隔离性：容器提供了隔离机制，允许应用程序在同一机器上运行，同时保持彼此独立，避免资源冲突和安全漏洞。

3.资源管理：容器引擎可以管理和限制应用程序使用的资源（例如CPU、内存和网络），确保公平且高效的资源分配。

轻量级虚拟化

1.更低的开销：轻量级虚拟化技术，如Linux容器（LXC），仅虚拟化操作系统内核，而非整个硬件平台，从而显著降低了开销和资源消耗。

2.更高的密度：通过轻量级虚拟化，可以在单个服务器上运行更多应用程序实例，从而提高资源利用率和应用程序密度。

3.更好的安全性：轻量级虚拟化提供了隔离层，可防止应用程序干扰主机操作系统或其他虚拟机，增强整体安全性。容器化与轻量级虚拟化

在异步计算平台中，容器化和轻量级虚拟化技术被广泛应用于资源管理，以实现高效的资源隔离、弹性伸缩和轻量级管理。

#容器化

概念：

容器化是一种操作系统级虚拟化技术，它将应用程序及其依赖项打包在一个轻量级的、可移植的容器中。容器共享底层操作系统的内核，但彼此隔离，独立运行。

优势：

*资源隔离：容器通过命名空间和控制组等机制实现资源隔离，确保不同容器之间不互相影响。

*轻量级：容器仅包含应用程序所需的组件，比虚拟机更轻量级，启动和停止速度更快。

*可移植性：容器可在不同主机和操作系统平台上运行，提高应用程序的可移植性。

*弹性伸缩：容器易于创建和销毁，支持动态伸缩，满足业务需求的变化。

容器编排：

容器编排工具，如Kubernetes和DockerSwarm，用于管理和编排容器的集群。这些工具提供容器的生命周期管理、服务发现、负载均衡和自动故障恢复等功能。

#轻量级虚拟化

概念：

轻量级虚拟化是一种虚拟化技术，它仅虚拟化应用程序所需的最低运行时环境。与传统虚拟机相比，轻量级虚拟化具有更少的开销和更快的启动速度。

类型：

*容器化虚拟机（cVM）：基于容器技术的轻量级虚拟机，融合了容器和虚拟化的优点。

*半虚拟化：通过修改操作系统内核，减少虚拟化开销，提高性能。

*硬件辅助虚拟化（HAV）：利用硬件特性，增强虚拟化性能，支持更多的虚拟机密度。

优势：

*隔离性：不同虚拟机之间的完全隔离，确保应用程序的安全性和可靠性。

*较低的开销：比传统虚拟机更轻量级，开销更低。

*更高的性能：通过优化和硬件支持，提供更好的性能。

*兼容性：支持运行传统应用程序，兼容性更广。

#容器化与轻量级虚拟化在资源管理中的应用

在异步计算平台中，容器化和轻量级虚拟化技术用于：

*资源隔离：隔离不同任务或服务，防止资源争用和干扰。

*弹性伸缩：根据负载动态创建或销毁容器或虚拟机，满足业务需求高峰。

*资源配额：限制容器或虚拟机的资源使用，确保公平的资源分配。

*服务发现和负载均衡：通过容器编排或虚拟机管理器提供服务发现和负载均衡，提高应用程序可用性和可扩展性。

选择依据：

选择容器化还是轻量级虚拟化取决于应用程序的具体要求：

*轻量级和快速启动：容器化更适合需要快速启动和低资源开销的应用程序。

*隔离性：轻量级虚拟化提供更高水平的隔离，更适合需要严格隔离的应用程序。

*传统应用程序兼容性：轻量级虚拟化支持运行传统应用程序，而容器化受平台和容器镜像的限制。

*操作复杂度：容器编排工具的管理复杂度高于轻量级虚拟化管理器。第五部分资源隔离和配额管理关键词关键要点主题名称：资源隔离

1.通过虚拟化技术或容器技术，将物理资源划分成多个隔离的虚拟环境，每个环境独立运行特定的应用程序或任务，防止相互干扰和资源争用。

2.采用不同的隔离级别，如进程级隔离、虚拟机级隔离或容器级隔离，以满足不同应用对资源隔离的需要。

3.引入沙箱机制，在隔离的环境中运行不受信任或高风险的代码，防止恶意程序影响其他资源。

主题名称：配额管理

资源隔离和配额管理

概述

资源隔离和配额管理在异步计算平台中至关重要，可确保公平地分配资源，防止用户滥用或恶意行为。

资源隔离

资源隔离是指将计算资源划分为不同的域或容器，确保一个域中的任务不会影响另一个域中的任务。这可防止单个任务独占所有资源，导致其他任务无法执行。

隔离方法

*容器隔离：使用容器将任务与操作系统和彼此隔离开来。

*进程隔离：使用独立的进程运行任务，限制每个进程可访问的资源。

*虚拟机隔离：使用虚拟机创建完全隔离的环境，每个虚拟机运行自己的操作系统和资源。

配额管理

配额管理通过限制特定用户或任务的资源使用量，防止资源被过度消耗。

配额类型

*CPU配额：限制任务可使用的CPU时间。

*内存配额：限制任务可分配的内存量。

*磁盘配额：限制任务可使用的存储空间。

配额管理策略

*限额策略：严格限制资源使用，超出限额时任务将被终止。

*配额优先级：分配不同优先级的配额，根据优先级分配资源。

*公平共享策略：在不同任务之间公平分配资源，确保所有任务都能获得公平的机会。

配额管理工具

*容器管理系统：Kubernetes和Docker等系统提供配额管理功能。

*云提供商服务：AWS、Azure和GCP等提供内置的配额管理服务。

*自研工具：一些平台开发了自己的配额管理工具，以满足特定需求。

好处

资源隔离和配额管理带来了以下好处：

*公平性：确保任务公平地访问资源，防止少数任务独占。

*安全性：限制恶意或滥用行为，保护平台免受攻击。

*性能：防止单个任务影响其他任务的性能，保持平台稳定性。

*成本效率：通过优化资源分配，降低运营成本。

实施挑战

实施资源隔离和配额管理也面临一些挑战：

*开销：隔离技术和配额管理算法会导致额外的开销。

*配置：确定适当的隔离级别和配额需要仔细配置。

*监控：需要密切监控资源使用，以确保遵守配额并检测异常情况。

最佳实践

实施资源隔离和配额管理时，应考虑以下最佳实践：

*选择合适的隔离级别：根据任务类型和安全性要求，选择适当的隔离级别。

*设置合理的配额：基于历史使用模式和服务水平协议设置合理的配额限制。

*持续监控：定期监控资源使用情况，识别并解决任何问题。

*执行惩罚策略：对违反配额的的任务执行惩罚策略，例如暂停或终止。

*自动化管理：利用自动化工具简化资源隔离和配额管理任务。

总结

资源隔离和配额管理是异步计算平台的关键组件，可确保公平、安全和高效的资源利用。通过实施适当的隔离技术和配额策略，平台可以防止资源滥用，并为所有任务提供一致的高性能体验。第六部分负载均衡和弹性伸缩关键词关键要点主题名称：水平扩缩

1.优化资源利用率：水平扩缩可以通过动态增加或减少计算资源来满足应用程序的负载需求，最大限度地提高资源利用率，避免资源浪费和不必要的成本。

2.提高应用程序性能：水平扩缩确保应用程序始终有足够的计算资源来处理负载，从而避免瓶颈和应用程序性能下降，提供无缝的用户体验。

3.降低基础设施成本：通过按需使用计算资源，水平扩缩可以显著降低基础设施成本，企业只需为实际使用的资源付费，避免为未使用的资源付费。

主题名称：自动伸缩

负载均衡和弹性伸缩

在异步计算平台中，负载均衡和弹性伸缩是至关重要的资源管理机制，它们确保了平台能够高效地处理不断变化的工作负载。

#负载均衡

负载均衡是一种将传入请求均匀分布在多个计算节点上的机制。这有助于防止个别节点过载，从而提高系统的整体性能和可靠性。异步计算平台中常见的负载均衡策略包括：

*轮询：请求按顺序分派给可用的节点。

*最小连接：请求分配给连接数最少的节点。

*加权轮询：基于节点的容量或性能对请求进行加权分派。

*DNS轮询：请求通过修改DNS记录来分派到不同节点。

#弹性伸缩

弹性伸缩是一种根据工作负载上下调整计算节点数量的机制。当工作负载增加时，平台会自动增加节点数量以处理额外的请求。同样，当工作负载减少时，平台会缩减节点数量以优化资源利用。

弹性伸缩的主要好处包括：

*成本优化：通过仅在需要时分配节点，可以降低计算成本。

*性能提升：当工作负载增加时，可以快速增加节点数量以满足需求。

*可靠性增强：如果一个节点发生故障，平台可以快速替换它，从而提高系统的整体可靠性。

弹性伸缩算法可以根据各种指标触发，包括：

*CPU利用率：当CPU利用率超过特定阈值时，添加节点。

*队列长度：当请求队列长度超过特定阈值时，添加节点。

*响应时间：当响应时间超过特定阈值时，添加节点。

*预测模型：通过机器学习算法预测未来工作负载，并相应地调整节点数量。

#负载均衡和弹性伸缩的协同作用

负载均衡和弹性伸缩协同工作，以确保异步计算平台的最佳性能和效率。负载均衡将传入请求均匀分布在节点上，而弹性伸缩根据工作负载调整节点数量。这确保了平台能够处理不断变化的工作负载，同时优化资源利用和性能。

#挑战和最佳实践

在异步计算平台中实施负载均衡和弹性伸缩时，需要注意一些挑战：

*节点异构性：节点可能具有不同的容量和性能，这可能会影响负载均衡的有效性。

*故障检测：及时检测和处理节点故障非常重要，以维护系统的可靠性。

*过度伸缩：过度伸缩可能会导致资源浪费和不必要的成本。

为了克服这些挑战，可以使用以下最佳实践：

*节点池：创建具有相同容量和性能的节点池，以简化负载均衡。

*健康检查：定期执行健康检查以检测和隔离故障节点。

*伸缩策略优化：精心调整伸缩策略，以避免过度伸缩或资源瓶颈。

*监控和告警：实施监控和告警系统，以跟踪平台的性能并及时发现问题。

#结论

负载均衡和弹性伸缩是异步计算平台中至关重要的资源管理机制。通过将请求平均分配到节点并根据工作负载调整节点数量，平台可以优化性能、效率和可靠性。理解这些机制并实施最佳实践对于构建和维护高性能、可扩展的异步计算平台至关重要。第七部分分布式调度与容错性分布式调度与容错性

#分布式调度

分布式异步计算平台需要处理大量的任务和资源分配，调度系统负责任务分配和资源管理。分布式调度系统通常采用以下策略：

层次化调度：将调度任务分解为多个层次，例如全局调度和局部调度。全局调度负责任务分配和资源分配，而局部调度负责分配资源给特定任务。这种分层结构有助于提高可扩展性和效率。

动态调度：在运行时动态调整任务分配和资源分配。当资源可用性或任务优先级发生变化时，动态调度可以重新分配资源和任务，以优化平台性能。

公平性调度：确保不同任务可以获得公平的资源分配。公平性调度算法旨在防止优先级高的任务垄断资源，并为低优先级任务提供公平的访问机会。

#容错性

在分布式系统中，容错性至关重要。当机器或网络出现故障时，平台必须能够继续运行并恢复受影响任务。容错性机制通常包括以下方面：

故障检测：及时检测机器或网络故障。这可以通过心跳机制、超时和复制技术等手段实现。

故障隔离：隔离故障机器或组件，以防止故障蔓延。这可以通过故障树分析和隔离机制，例如虚拟化和容器化，来实现。

任务恢复：当故障发生时，自动恢复受影响任务。这可以通过任务恢复机制，例如检查点、快照和重试，来实现。

数据冗余：将数据复制到多个机器上，以避免单点故障。这可以通过数据复制技术，例如RAID、分布式文件系统和分布式数据库，来实现。

容错调度：在发生故障时，将任务重新调度到可用的机器上。这可以通过容错调度算法和动态调度机制来实现。

容错通信：确保故障期间任务之间的通信可靠。这可以通过消息队列、分布式锁和分布式事务等机制来实现。

通过实施有效的分布式调度和容错性机制，异步计算平台可以保持高可用性和性能，即使在故障发生的情况下也是如此。第八部分云原生平台对异步资源管理的影响关键词关键要点主题名称：弹性伸缩

1.云原生平台提供弹性伸缩机制，基于请求负载自动调整资源规模，避免资源浪费或性能瓶颈。

2.通过水平扩容和垂直扩容等策略，实现应用快速响应需求变化，提升系统可用性。

3.弹性伸缩功能可以与自动监控和事件驱动机制相结合，实现自动化资源管理，提升运维效率。

主题名称：容器编排

云原生平台对异步资源管理的影响

云原生平台的兴起对异步资源管理产生了深远的影响。云原生平台为异步计算提供了独特的优势，包括弹性、按需分配和分布式计算能力。

弹性

云原生平台允许按需弹性扩展和缩减资源，这对于处理异步工作负载至关重要。异步工作负载通常具有可变的资源需求，云原生平台可以根据需要动态分配和释放资源，从而优化资源利用率和成本。

按需分配

云原生平台提供按需分配的资源，允许开发人员仅在需要时获取资源。这消除了传统上与异步资源管理相关的资源预留和资源浪费问题。开发人员可以根据工作负载需求动态请求资源，从而