Kubernetes原生AI部署新趋势：Kueue与Ray Operator结合实现大规模机器学习任务调度优化

引言：云原生AI的演进与挑战

随着人工智能技术的迅猛发展，大规模机器学习（ML）训练任务已成为现代数据科学的核心。然而，传统的AI部署模式往往依赖于孤立的计算集群、手动资源分配和低效的任务调度机制，难以满足动态、弹性、高并发的AI工作负载需求。在此背景下，云原生架构逐渐成为AI工程化的主流范式，而 Kubernetes 作为云原生生态的基石，正逐步从容器编排平台演变为支持复杂AI工作流的统一调度中枢。

在这一演进过程中，Kubernetes不再仅仅是“运行容器”的工具，而是被赋予了智能资源管理、多租户隔离、弹性伸缩、任务队列调度等能力。尤其在AI场景中，如何高效调度大规模分布式训练任务，合理分配GPU/CPU资源，并保障不同团队或项目之间的公平性与隔离性，成为关键挑战。

为应对这些挑战，Kubernetes社区推出了多个核心组件，其中最具代表性的包括：

Ray Operator：用于在Kubernetes上原生部署和管理Ray分布式计算框架。
Kueue：由Google主导开发的可扩展队列管理系统，专为Kubernetes设计，支持多级优先级、资源预留、抢占机制和跨命名空间资源共享。

本文将深入探讨 Kueue 与 Ray Operator 的协同机制，揭示其如何共同构建一个面向大规模机器学习任务的智能调度系统，并提供完整的部署方案、最佳实践与代码示例，帮助开发者实现AI工程化落地的飞跃。

Kueue：Kubernetes原生队列管理系统的架构解析

1. Kueue的核心设计理念

Kueue 是 Kubernetes 生态中首个专注于多租户、多队列、资源公平分配的控制器。它并非替代 Kubernetes 原生调度器，而是作为外部调度层，对 Pod 的调度行为进行干预和优化。其核心目标是解决以下问题：

资源争用：多个用户/团队同时提交任务时，资源被抢占或耗尽。
优先级混乱：高优先级任务无法及时获取资源。
资源浪费：资源未被充分利用，如部分节点空闲但任务因配额限制无法运行。
缺乏队列策略：无统一入口管理任务排队与调度顺序。

Kueue 通过引入“队列（Queue）”和“工作集（Workload）”两个抽象概念，实现了对资源请求的精细化控制。

2. 核心组件与工作流程

Kueue 的核心组件包括：

组件	功能说明
`kueue-controller`	主控制器，负责监听 Workload 和 Queue 资源，执行调度决策
`ClusterQueue`	定义集群范围的资源池与调度策略（如权重、抢占规则）
`LocalQueue`	每个命名空间内的队列，绑定到特定 ClusterQueue
`Workload`	表示一个待调度的任务（如 ML 训练作业），包含 PodTemplate 和资源请求
`AdmissionController`	通过 Webhook 拦截 Pod 创建，延迟调度直到被 Kueue 接管

工作流程如下：

用户创建 Workload 资源，声明所需资源（如 nvidia.com/gpu: 4）。
Kueue 的 Admission Controller 拦截请求，拒绝直接调度。
Workload 被放入对应的 LocalQueue。
kueue-controller 按照 ClusterQueue 的策略（如 FIFO、优先级加权）评估是否可以分配资源。
若资源充足，Kueue 将 Workload 转换为实际的 Pod，并交由 Kubernetes 原生调度器执行。
若资源不足，任务保持在队列中等待，直到资源释放或被更高优先级任务抢占。

✅ 优势：Kueue 实现了“先入队、后调度”，避免了资源过载，提升了资源利用率和任务公平性。

3. 高级功能详解

（1）优先级与抢占机制

Kueue 支持基于 priorityClass 的任务优先级。可通过 ClusterQueue 配置优先级权重：

apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: high-priority-queue
spec:
  weight: 100
  priorityClasses:
    - name: high-priority
      weight: 10
    - name: normal-priority
      weight: 5

当高优先级任务提交时，若当前资源不足，Kueue 可以主动抢占低优先级任务，释放资源。

（2）资源预留与公平共享

Kueue 支持 “资源预留”（Resource Reservation） 机制，确保关键任务不会被其他任务挤占。

apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: ml-training-queue
spec:
  resources:
    - name: nvidia.com/gpu
      min: 4
      max: 16
  # 允许最多16张GPU，最小保证4张

此外，Kueue 还支持 “份额（Share）” 机制，实现多团队间按比例分配资源。

（3）多命名空间支持

每个命名空间可配置独立的 LocalQueue，但所有 LocalQueue 都绑定到同一个 ClusterQueue，实现跨命名空间资源共享与统一调度。

Ray Operator：Kubernetes上的分布式AI计算引擎

1. Ray框架简介

Ray 是一个高性能、通用的分布式计算框架，广泛应用于强化学习、大规模模型训练、推理服务、数据处理等场景。其核心特性包括：

动态任务调度：支持异步任务、Actor 模型。
自动容错：任务失败自动重试。
低延迟通信：内置高效的 GCS（Global Control Service）。
Python-first API：易用性强，适合快速原型开发。

Ray 在 Kubernetes 上的部署面临两大挑战：

如何管理大量节点间的连接与健康检查？
如何动态扩缩容 Ray 集群？

2. Ray Operator 的作用与架构

Ray Operator 是一个 Kubernetes 自定义控制器，专门用于在集群中部署和管理 Ray 集群。它通过 CRD（Custom Resource Definition）抽象出 RayCluster 资源，实现对 Ray 集群生命周期的自动化管理。

核心组件：

组件	作用
`RayCluster` CRD	定义 Ray 集群的规格（Head/Worker 节点数、资源要求等）
`RayOperator` 控制器	监听 `RayCluster` 变更，创建/更新/删除对应 Pod
`RayHead` Pod	集群主节点，运行 GCS、Plasma Store 等服务
`RayWorker` Pod	工作节点，执行任务

示例：定义一个 Ray 集群

apiVersion: ray.io/v1alpha1
kind: RayCluster
metadata:
  name: ml-training-cluster
spec:
  head:
    replicas: 1
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 4
        cpu: "8"
        memory: "32Gi"
      requests:
        nvidia.com/gpu: 4
        cpu: "8"
        memory: "32Gi"
    image: rayproject/ray:2.40.0-gpu
    serviceType: ClusterIP
  worker:
    replicas: 4
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
        cpu: "4"
        memory: "16Gi"
      requests:
        nvidia.com/gpu: 1
        cpu: "4"
        memory: "16Gi"
    image: rayproject/ray:2.40.0-gpu

该配置将启动 1 个 Head 节点（4 GPU）和 4 个 Worker 节点（各 1 GPU），总占用 8 张 GPU。

⚠️ 注意：Ray Operator 默认不支持 GPU 亲和性调度，需配合 Kueue 或自定义调度器。

Kueue + Ray Operator：协同调度的完整解决方案

1. 架构整合设计

要实现大规模 AI 任务的高效调度，必须将 Kueue 与 Ray Operator 深度集成。其核心思想是：

让 Kueue 决定“何时运行”Ray 集群，而 Ray Operator 负责“如何运行”集群。

整体架构图（文字描述）

[用户提交 Workload]
         ↓
[Kueue Admission Controller 拦截]
         ↓
[Workload 被放入 LocalQueue]
         ↓
[Kueue Controller 评估资源可用性]
         ↓
[若资源满足，生成 RayCluster CRD]
         ↓
[Ray Operator 创建 RayCluster Pod]
         ↓
[Ray 集群启动，执行 ML 任务]
         ↓
[任务完成，RayCluster 自动清理]

这种模式实现了 “资源按需申请、集群按需启动”，避免了长期占用 GPU 资源。

2. 部署步骤详解

步骤一：安装 Kueue

使用 Helm 安装 Kueue：

helm repo add kueue https://kubernetes-sigs.github.io/kueue
helm install kueue kueue/kueue --namespace kueue-system --create-namespace

验证安装：

kubectl get pods -n kueue-system

步骤二：安装 Ray Operator

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/ray-project/kuberay/master/operator/config/crds/raycluster_crd.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/ray-project/kuberay/master/operator/config/rbac/ray-operator-rbac.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/ray-project/kuberay/master/operator/config/ray-operator.yaml

验证：

kubectl get deployment -n ray-system

步骤三：配置 ClusterQueue 与 LocalQueue

创建 ClusterQueue，定义资源池：

# cluster-queue.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: ml-training-queue
spec:
  weight: 100
  resources:
    - name: nvidia.com/gpu
      min: 4
      max: 32
  # 支持抢占
  preemption:
    enabled: true
    priorities:
      - name: high-priority
        weight: 10
      - name: normal-priority
        weight: 5

创建 LocalQueue（每个命名空间一个）：

# local-queue.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: LocalQueue
metadata:
  name: default
  namespace: ai-team-a
spec:
  clusterQueue: ml-training-queue

步骤四：创建 Workload 触发 Ray 集群

# ml-workload.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: Workload
metadata:
  name: train-model-v1
  namespace: ai-team-a
spec:
  podSets:
    - name: ray-cluster
      replicas: 1
      template:
        spec:
          containers:
            - name: ray-head
              image: rayproject/ray:2.40.0-gpu
              resources:
                limits:
                  nvidia.com/gpu: 4
                  cpu: "8"
                  memory: "32Gi"
                requests:
                  nvidia.com/gpu: 4
                  cpu: "8"
                  memory: "32Gi"
              command: ["ray", "start", "--head", "--port=6379"]
          nodeSelector:
            kubernetes.io/lifecycle: ephemeral
          tolerations:
            - key: nvidia.com/gpu
              operator: Exists
              effect: NoSchedule

📌 注意：此处 Workload 仅声明 Pod 模板，不直接运行。Kueue 将在资源就绪后，将其转换为真实 Pod 并由 Ray Operator 处理。

步骤五：验证调度过程

查看 Workload 状态：

kubectl get workload -n ai-team-a

输出示例：

NAME           PHASE       AGE
train-model-v1   Running     2m

查看 RayCluster 是否被创建：

kubectl get raycluster -n ai-team-a

输出：

NAME                 STATUS   AGE
ml-training-cluster   Running   1m

查看 Pod 状态：

kubectl get pods -n ai-team-a

输出：

NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
ml-training-cluster-head-xxxxx    1/1     Running   0          1m
ml-training-cluster-worker-xxxxx  1/1     Running   0          1m

实际应用案例：大规模模型训练调度

场景描述

某公司有多个 AI 团队（A/B/C），均需运行大型 LLM 微调任务。每项任务平均需要 8 张 GPU，且运行时间长达 24 小时。集群共 32 张 GPU。

若无调度系统，极易出现资源争抢、任务堆积、长时间等待等问题。

解决方案

使用 Kueue + Ray Operator 实现如下策略：

统一资源池：所有团队共享 ml-training-queue，最大 32 张 GPU。
优先级队列：A 团队任务优先级最高，B 次之，C 最低。
自动抢占：高优先级任务可抢占低优先级任务。
按需启动：只有当资源可用时才启动 Ray 集群。

配置示例

# priority-queues.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: priority-ml-queue
spec:
  weight: 100
  resources:
    - name: nvidia.com/gpu
      min: 4
      max: 32
  preemption:
    enabled: true
    priorities:
      - name: high-priority
        weight: 10
      - name: medium-priority
        weight: 5
      - name: low-priority
        weight: 1

为不同团队创建不同命名空间与 LocalQueue：

# ai-team-a-localqueue.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: LocalQueue
metadata:
  name: a-queue
  namespace: ai-team-a
spec:
  clusterQueue: priority-ml-queue

提交任务时指定优先级：

# train-high-priority.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: Workload
metadata:
  name: train-llm-a
  namespace: ai-team-a
spec:
  priorityClassName: high-priority
  podSets:
    - name: ray-cluster
      replicas: 1
      template:
        spec:
          containers:
            - name: ray-head
              image: rayproject/ray:2.40.0-gpu
              resources:
                limits:
                  nvidia.com/gpu: 8
                  cpu: "16"
                  memory: "64Gi"
                requests:
                  nvidia.com/gpu: 8
                  cpu: "16"
                  memory: "64Gi"
              command: ["ray", "start", "--head", "--port=6379"]

💡 效果：即使 A 团队任务提交时资源紧张，只要 B/C 团队任务正在运行，Kueue 将自动抢占并释放资源，确保高优先级任务优先执行。

最佳实践与性能调优建议

1. 资源请求合理性

避免过度请求：如 requests 与 limits 设置一致，可能导致调度失败。
合理设置 CPU/Memory：Ray 任务对内存敏感，建议至少 2 倍于模型大小。
GPU 单位精确：使用 nvidia.com/gpu: 1 而非 1.0，避免精度问题。

2. 启动延迟优化

Ray 集群启动需时间（约 30-60 秒）。可通过以下方式优化：

使用 预热节点池：提前启动若干 Worker 节点，缓存资源。
结合 Kueue 的资源预留，提前锁定资源。

3. 容错与恢复机制

启用 Ray 的 自动重启 功能（--no-restart 参数可关闭）。
使用 Kueue 的 任务重试机制，失败后重新入队。

4. 日志与监控集成

部署 Prometheus + Grafana，监控 GPU 利用率、任务排队时间。
使用 OpenTelemetry 采集 Ray 任务链路追踪。

5. 安全与权限控制

为每个团队分配独立命名空间。
使用 RBAC 限制对 Workload 和 RayCluster 的操作权限。
启用 Kueue 的 准入控制白名单。

总结：迈向AI工程化的未来之路

Kueue 与 Ray Operator 的结合，标志着 Kubernetes 正从“容器编排平台”向“AI原生调度中枢”跃迁。它们共同构建了一个可扩展、可预测、可治理的大规模机器学习调度体系。

通过本方案，我们实现了：

✅ 资源利用率最大化：按需启动集群，避免闲置
✅ 任务公平性保障：支持多优先级、抢占机制
✅ 多团队协作友好：跨命名空间资源共享
✅ 自动化运维：从提交任务到集群销毁全流程闭环

未来，随着 Kueue 支持更多资源类型（如 FPGAs、TPUs）、Ray Operator 支持更多部署模式（如远程集群、边缘部署），这套架构将成为企业级 AI 中台的标准底座。

附录：完整部署脚本（一键安装）

#!/bin/bash
# install-kueue-ray.sh

echo "🚀 Installing Kueue..."
helm repo add kueue https://kubernetes-sigs.github.io/kueue
helm install kueue kueue/kueue --namespace kueue-system --create-namespace

echo "✅ Kueue installed"

echo "🚀 Installing Ray Operator..."
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/ray-project/kuberay/master/operator/config/crds/raycluster_crd.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/ray-project/kuberay/master/operator/config/rbac/ray-operator-rbac.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/ray-project/kuberay/master/operator/config/ray-operator.yaml

echo "✅ Ray Operator installed"

echo "🚀 Creating ClusterQueue..."
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: ml-training-queue
spec:
  weight: 100
  resources:
    - name: nvidia.com/gpu
      min: 4
      max: 32
  preemption:
    enabled: true
    priorities:
      - name: high-priority
        weight: 10
      - name: normal-priority
        weight: 5
EOF

echo "✅ ClusterQueue created"

echo "🎉 All components deployed successfully!"
echo "💡 Next: Create LocalQueue in your namespace and submit Workload!"

🔗 参考链接：

Kueue GitHub

Ray Operator GitHub

Ray 官方文档

作者：AI 工程化架构师
发布日期：2025年4月5日
标签：Kubernetes, AI部署, Ray Operator, Kueue, 云原生

Kubernetes原生AI部署新趋势：Kueue与Ray Operator结合实现大规模机器学习任务调度优化

Kubernetes原生AI部署新趋势：Kueue与Ray Operator结合实现大规模机器学习任务调度优化

引言：云原生AI的演进与挑战

Kueue：Kubernetes原生队列管理系统的架构解析

1. Kueue的核心设计理念

2. 核心组件与工作流程

工作流程如下：

3. 高级功能详解

（1）优先级与抢占机制

（2）资源预留与公平共享

（3）多命名空间支持

Ray Operator：Kubernetes上的分布式AI计算引擎

1. Ray框架简介

2. Ray Operator 的作用与架构

核心组件：

示例：定义一个 Ray 集群

Kueue + Ray Operator：协同调度的完整解决方案

1. 架构整合设计

整体架构图（文字描述）

2. 部署步骤详解

步骤一：安装 Kueue

步骤二：安装 Ray Operator

步骤三：配置 ClusterQueue 与 LocalQueue

步骤四：创建 Workload 触发 Ray 集群

步骤五：验证调度过程

实际应用案例：大规模模型训练调度

场景描述

解决方案

配置示例

最佳实践与性能调优建议

1. 资源请求合理性

2. 启动延迟优化

3. 容错与恢复机制

4. 日志与监控集成

5. 安全与权限控制

总结：迈向AI工程化的未来之路

附录：完整部署脚本（一键安装）

相似文章

评论 (0)