Terrill Dicki
2025年11月01日 13:41 (UTC +8)
Ray 推出標籤選擇器，增強開發人員的排程能力，允許在節點上更精確地放置工作負載。該功能是與 Google Kubernetes Engine 合作開發的。
分散式運算框架 Ray 推出了重大更新，發布了標籤選擇器，這項功能旨在增強開發人員的排程靈活性。根據 Anyscale 最近的公告，這項新功能允許在適當的節點上更精確地放置工作負載。
增強工作負載放置
標籤選擇器的推出是與 Google Kubernetes Engine 團隊合作的一部分。這項新功能在 Ray 2.49 版本中可用，並已整合到 Ray 儀表板、KubeRay 和 Anyscale 的 AI 運算平台中。它允許開發人員為 Ray 叢集中的節點分配特定標籤，例如 cpu-family=intel 或 market-type=spot，這可以簡化在指定節點上排程任務、執行者或放置群組的過程。
解決先前的限制
之前，開發人員在嘗試在特定節點上排程任務時面臨挑戰，經常採用將資源數量與放置限制混淆的變通方法。新的標籤選擇器通過允許更靈活地表達排程需求來解決這些限制，包括精確匹配、任意條件和負匹配，例如避開 GPU 節點或指定區域如 us-west1-a 或 us-west1-b。
與 Kubernetes 整合
Ray 的標籤選擇器從 Kubernetes 標籤和選擇器中汲取靈感，增強了兩個系統之間的互操作性。這項開發是持續努力將 Ray 更緊密地與 Kubernetes 整合的一部分，通過熟悉的 API 和語義實現更高級的使用案例。
實際應用
使用標籤選擇器，開發人員可以實現各種排程目標，例如將任務固定到特定節點、選擇僅 CPU 放置、針對特定加速器，以及將工作負載保持在特定區域或區域內。該功能還支持靜態和自動擴展叢集，Anyscale 的自動擴展器會考慮資源形狀和標籤選擇器來適當地擴展工作組。
未來發展
展望未來，Ray 計劃通過額外功能增強標籤選擇器，例如備用標籤選擇器、常見排程模式的庫支持以及與 Kubernetes 的改進互操作性。這些發展旨在進一步簡化工作負載排程並增強整體用戶體驗。
有關更詳細的說明和 API 詳細信息，開發人員可以參考 Anyscale 和 Ray 指南。
圖片來源：Shutterstock
來源：https://blockchain.news/news/ray-enhances-scheduling-with-new-label-selectors
