Terrill Dicki
01 ноя, 2025 13:41
Ray представляет селекторы меток, расширяя возможности планирования для разработчиков, позволяя более точно размещать рабочие нагрузки на узлах. Функция разработана в сотрудничестве с Google Kubernetes Engine.
Ray, фреймворк для распределенных вычислений, представил значительное обновление с выпуском селекторов меток, функции, направленной на повышение гибкости планирования для разработчиков. Эта новая возможность позволяет более точно размещать рабочие нагрузки на соответствующих узлах, согласно недавнему объявлению Anyscale.
Улучшение размещения рабочих нагрузок
Внедрение селекторов меток является частью сотрудничества с командой Google Kubernetes Engine. Доступная в версии Ray 2.49, новая функция интегрирована в Ray Dashboard, KubeRay и вычислительную платформу ИИ Anyscale. Она позволяет разработчикам назначать определенные метки узлам в кластере Ray, такие как cpu-family=intel или market-type=spot, что может упростить процесс планирования задач, акторов или групп размещения на указанных узлах.
Решение предыдущих ограничений
Ранее разработчики сталкивались с проблемами при попытке планирования задач на конкретных узлах, часто прибегая к обходным путям, которые смешивали количество ресурсов с ограничениями размещения. Новые селекторы меток решают эти ограничения, позволяя более гибко выражать требования к планированию, включая точные совпадения, условия "любой из" и отрицательные совпадения, такие как избегание узлов GPU или указание регионов, например us-west1-a или us-west1-b.
Интеграция с Kubernetes
Селекторы меток Ray черпают вдохновение из меток и селекторов Kubernetes, улучшая взаимодействие между двумя системами. Это разработка является частью текущих усилий по более тесной интеграции Ray с Kubernetes, что позволяет реализовать более продвинутые сценарии использования через знакомые API и семантику.
Практические применения
С помощью селекторов меток разработчики могут достичь различных целей планирования, таких как привязка задач к конкретным узлам, выбор размещений только на CPU, нацеливание на определенные ускорители и удержание рабочих нагрузок в определенных регионах или зонах. Функция также поддерживает как статические, так и автомасштабируемые кластеры, при этом автомасштабирование Anyscale учитывает формы ресурсов и селекторы меток для соответствующего масштабирования рабочих групп.
Будущие разработки
В перспективе Ray планирует расширить функцию селекторов меток дополнительными возможностями, такими как резервные селекторы меток, библиотечная поддержка для общих шаблонов планирования и улучшенная совместимость с Kubernetes. Эти разработки направлены на дальнейшее упрощение планирования рабочих нагрузок и улучшение общего пользовательского опыта.
Для получения более подробных инструкций и деталей API разработчики могут обратиться к руководствам Anyscale и Ray.
Источник изображения: Shutterstock
Источник: https://blockchain.news/news/ray-enhances-scheduling-with-new-label-selectors
