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

引言：云原生时代下的AI工作负载调度挑战

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，机器学习（ML）模型训练已成为企业数字化转型的核心环节。然而，在传统架构中，大规模模型训练往往依赖于专用硬件集群或私有云环境，存在资源利用率低、弹性不足、运维复杂等问题。尤其是在多团队共享计算资源的组织中，如何高效调度复杂的机器学习任务成为关键瓶颈。

在这一背景下，Kubernetes 作为云原生基础设施的事实标准，正在重塑AI工作负载的部署与管理方式。通过将训练任务抽象为Pod、服务和控制器，Kubernetes 提供了强大的编排能力。但其默认调度器（Scheduler）在处理高并发、资源需求动态变化的机器学习任务时仍显不足——例如，无法支持优先级队列、资源预留、抢占机制等高级调度策略。

为此，社区推出了新一代资源调度系统，其中 Kueue 和 Ray Operator 的融合方案正成为解决大规模机器学习任务调度难题的前沿实践。本文将深入探讨 Kueue 与 Ray Operator 如何协同工作，构建一个可扩展、智能、成本可控的 AI 工作负载调度平台。

一、背景知识：理解 Kueue 与 Ray Operator 的核心角色

1.1 什么是 Kueue？

Kueue 是由 Google 开源的集群队列管理系统（Cluster Queue Management System），旨在为 Kubernetes 提供多租户、基于队列的资源调度能力。它并非替代原生调度器，而是作为外部调度协调器，在调度流程中插入“决策层”，实现更精细的资源分配控制。

核心特性：

• 队列管理：支持多个用户/团队创建独立队列，按优先级排队。
• 资源预留与抢占：允许高优先级作业抢占低优先级作业已占用的资源。
• 配额与容量管理：对命名空间或团队设置资源上限，防止资源耗尽。
• 预占（Admission Control）：在任务进入调度前进行准入检查，避免资源浪费。
• 插件化架构：可通过自定义插件扩展功能，如成本感知、时间窗口约束等。

✅ 适用场景：多团队共享集群、混合负载类型（批处理 + 实时服务）、资源争抢频繁的生产环境。

1.2 什么是 Ray Operator？

Ray 是一个高性能分布式计算框架，专为机器学习和强化学习设计。它支持从单机到数千节点的大规模并行计算，具有极低延迟的任务通信能力和自动弹性伸缩能力。

Ray Operator 是一个基于 Kubernetes CRD（Custom Resource Definition）的控制器，用于在 Kubernetes 上部署和管理 Ray 集群。它简化了 Ray 集群的生命周期管理，使开发者能像部署普通应用一样轻松地运行分布式训练任务。

核心功能：

• 自动创建 Head Node 与 Worker Nodes。
• 支持水平自动扩缩容（HPA + Custom Metrics）。
• 内置服务发现与网络配置。
• 可集成 Prometheus 监控与日志收集。
• 提供 RayCluster CRD 定义集群拓扑结构。

📌 示例：通过声明式配置即可启动一个包含 100 个 GPU Worker 节点的 Ray 集群。

二、融合架构设计：构建基于 Kueue + Ray Operator 的 AI 调度平台

2.1 架构概览

我们提出如下融合架构，以实现资源高效利用 + 任务优先级保障 + 成本控制三位一体的目标：

+---------------------+
|   用户提交 ML Job   |
|   (via RayJob CRD)  |
+----------+----------+
           |
           v
+-----------------------------+
|     Kueue Admission         | ← 检查队列权限、资源配额、抢占规则
|    (Queue, Workload,       |
|     Reservation Manager)    |
+----------+------------------+
           |
           v
+-----------------------------+
|  Ray Operator Controller    | ← 创建 RayCluster / RayJob
|    (Handles Cluster Life-Cycle)|
+----------+------------------+
           |
           v
+-----------------------------+
|    Kubernetes Scheduler     | ← 原生调度器执行 Pod 分配
+----------+------------------+
           |
           v
+-----------------------------+
|     Node Pool (GPU/CPU)     |
|     (Physical or Virtual)   |
+-----------------------------+

流程说明：

1. 用户提交一个 RayJob 资源对象，指定所需资源（如 8×GPU、32GB 内存）。
2. Kueue 接收该请求，根据所属队列判断是否允许准入。
3. 若准入成功，生成一个 Workload 并尝试申请资源（即 Reservation）。
4. Kueue 将 Workload 转交至 Ray Operator，后者创建 RayCluster。
5. Ray Operator 启动 Head Node，Head Node 通知 Ray Runtime 扩展集群。
6. 最终由 Kubernetes 原生调度器完成 Pod 的实际调度。

🔍 关键优势：调度逻辑分离 —— Kueue 负责“要不要给”，而 Ray Operator 负责“怎么建”。

三、实战部署：安装与配置 Kueue + Ray Operator

3.1 环境准备

假设你拥有一个至少 4 节点的 Kubernetes 集群（推荐 v1.25+），且已启用以下组件：

• kubectl
• helm（v3.9+）
• cert-manager（用于 TLS 证书）
• GPU 支持（NVIDIA Device Plugin）

# 检查 Kubernetes 版本
kubectl version --short

3.2 安装 Kueue

使用 Helm 安装 Kueue：

# 添加官方仓库
helm repo add kueue https://kubernetes-sigs.github.io/kueue
helm repo update

# 安装 Kueue
helm install kueue kueue/kueue \
  --namespace kueue-system \
  --create-namespace \
  --set admission.enabled=true \
  --set controllerManager.replicas=2

验证安装：

kubectl get pods -n kueue-system
# 应看到：kueue-controller-manager-xxx, kueue-admission-webhook-xxx

3.3 安装 Ray Operator

# 添加 Ray Operator Chart 仓库
helm repo add ray-charts https://ray-project.github.io/ray-operator/helm
helm repo update

# 安装 Ray Operator
helm install ray-operator ray-charts/ray-operator \
  --namespace ray-system \
  --create-namespace \
  --set image.repository=rayproject/ray \
  --set image.tag=2.47.0 \
  --set serviceAccount.create=true

⚠️ 注意：确保你的集群支持 GPU，否则需禁用 GPU 相关配置。

3.4 配置命名空间与队列

步骤 1：创建命名空间

# namespace-ml.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: ml-team-a
---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: ml-team-b

应用：

kubectl apply -f namespace-ml.yaml

步骤 2：创建 Kueue 队列

# queue.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: Queue
metadata:
  name: queue-ml-high-priority
spec:
  namespaceSelector:
    matchLabels:
      team: ml-team-a
  # 仅限 ml-team-a 团队使用
---
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: Queue
metadata:
  name: queue-ml-low-priority
spec:
  namespaceSelector:
    matchLabels:
      team: ml-team-b

应用：

kubectl apply -f queue.yaml

步骤 3：定义配额（Quota）

# quota.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: cluster-queue-gpu
spec:
  namespaceSelector:
    matchLabels:
      team: ml-team-a
  # 只允许 ml-team-a 申请资源
  # 设置总可用资源
  resources:
    - name: nvidia.com/gpu
      nominalCapacity: 32
    - name: memory
      nominalCapacity: "128Gi"
  # 允许抢占
  preemption:
    reclaimable: true
    priorityThreshold: High

💡 nominalCapacity 表示该队列可使用的最大资源总量。若超过则拒绝请求。

应用：

kubectl apply -f quota.yaml

四、Kueue 与 Ray Operator 的深度集成实践

4.1 使用 Kueue 控制 RayJob 的准入

要让 Kueue 管理所有提交到 ml-team-a 的 RayJob，必须为其绑定队列。

示例：定义一个带队列注解的 RayJob

# rayjob-with-kueue.yaml
apiVersion: ray.io/v1alpha1
kind: RayJob
metadata:
  name: training-job-001
  namespace: ml-team-a
  annotations:
    kueue.x-k8s.io/queue-name: queue-ml-high-priority
spec:
  # 指定需要的资源
  head:
    spec:
      containers:
        - name: ray-head
          image: python:3.9-slim
          command: ["python", "-m", "ray.util.placement_group"]
          resources:
            limits:
              nvidia.com/gpu: 4
              memory: "32Gi"
            requests:
              nvidia.com/gpu: 4
              memory: "32Gi"
      nodeSelector:
        kubernetes.io/hostname: gpu-node-01
  workers:
    replicas: 16
    template:
      spec:
        containers:
          - name: ray-worker
            image: python:3.9-slim
            resources:
              limits:
                nvidia.com/gpu: 4
                memory: "32Gi"
              requests:
                nvidia.com/gpu: 4
                memory: "32Gi"

🧠 注解说明：

• kueue.x-k8s.io/queue-name：明确指定此任务应进入哪个队列。
• 若未指定，则任务将被拒绝（除非全局配置默认队列）。

提交后观察状态：

kubectl get rayjob -n ml-team-a
kubectl describe rayjob training-job-001 -n ml-team-a

查看 Kueue 是否接收该请求：

kubectl get workloads -A
# 应看到：training-job-001 位于 kueue-system

4.2 实现资源抢占（Preemption）

当高优先级任务请求资源时，若当前资源已被低优先级任务占用，Kueue 可触发抢占机制。

场景模拟：

1. ml-team-b 提交一个长期运行的模型训练任务，占用了 8×GPU。
2. ml-team-a 提交一个紧急任务，请求 12×GPU。

此时，如果 cluster-queue-gpu 中设置了 preemption.reclaimable: true，Kueue 将尝试终止 ml-team-b 的部分任务，并释放资源。

✅ 抢占行为由 Kueue 决策，不涉及 Ray 框架内部逻辑，因此非常安全。

验证抢占效果：

# 监控 Workload 状态
watch kubectl get workloads -A

# 查看事件日志
kubectl describe workload <workload-name>

输出中应包含类似信息：

Events:
  Type    Reason               Age   From          Message
  ----    ------               ----  ----          -------
  Normal  Preempted            2m    kueue         Preempted lower priority workload to satisfy this request

五、弹性伸缩与性能调优

5.1 基于指标的自动扩缩容（HPA + Custom Metrics）

虽然 Ray Operator 本身支持 HPA，但结合 Kueue 后，需确保扩缩容不会导致资源超限。

示例：配置基于 GPU 利用率的扩缩容

# hpa-ray-cluster.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: ray-worker-hpa
  namespace: ml-team-a
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: ray.io/v1alpha1
    kind: RayCluster
    name: my-ray-cluster
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 32
  metrics:
    - type: Pods
      pods:
        metric:
          name: ray_worker_gpu_utilization
        target:
          type: AverageValue
          averageValue: "0.7"
    - type: Resource
      resource:
        name: nvidia.com/gpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 80

📌 注意：你需要先部署 Prometheus + Node Exporter + Ray Metrics Exporter 才能采集 ray_worker_gpu_utilization 指标。

部署 Ray Metrics Exporter

# metrics-exporter.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ray-metrics-exporter
  namespace: ml-team-a
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: ray-metrics-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ray-metrics-exporter
    spec:
      containers:
        - name: exporter
          image: prometheus/ruby_exporter:v0.1.0
          ports:
            - containerPort: 9100
          env:
            - name: RAY_METRICS_PORT
              value: "8080"

然后通过 ServiceMonitor 将其接入 Prometheus。

5.2 性能调优建议

项目	推荐配置	说明
Head Node CPU	≥ 8 cores	保证调度开销小
Head Node Memory	≥ 64GB	存储大缓存与元数据
Worker Node GPU	8×A100/A10	单节点最大化训练吞吐
Ray Cluster Size	16–128 节点	大模型训练推荐 64+
Kueue Controller Replicas	2–3	提高可用性
Queue Delay Threshold	5min	避免长时间等待

✅ 最佳实践：为不同队列设置不同的 priorityThreshold，例如：

priorityThreshold: High   # 用于紧急任务
priorityThreshold: Normal # 用于常规训练

六、成本优化与资源回收策略

6.1 设置资源回收时间（TTL）

长时间运行的 Ray 集群会持续消耗资源。可通过 TTL 机制自动关闭空闲集群。

# raycluster-ttl.yaml
apiVersion: ray.io/v1alpha1
kind: RayCluster
metadata:
  name: training-cluster-ttl
  namespace: ml-team-a
spec:
  head:
    # ...
  workers:
    # ...
  # 启用自动回收
  ttlSecondsAfterFinished: 3600  # 1 小时后自动删除

✅ 适用场景：实验性任务、短期训练作业。

6.2 使用 Spot Instance（竞价实例）

在 AWS/GCP/Azure 上，可结合 Spot Instance 降低成本。

示例：在 RayCluster 中使用 Spot

# raycluster-spot.yaml
apiVersion: ray.io/v1alpha1
kind: RayCluster
metadata:
  name: ray-spot-cluster
  namespace: ml-team-a
spec:
  head:
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-spot: "true"
      tolerations:
        - key: "cloud.google.com/gke-spot"
          operator: "Equal"
          value: "true"
          effect: "NoSchedule"
  workers:
    template:
      spec:
        nodeSelector:
          cloud.google.com/gke-spot: "true"
        tolerations:
          - key: "cloud.google.com/gke-spot"
            operator: "Equal"
            value: "true"
            effect: "NoSchedule"

⚠️ 注意：Spot Instance 可能被中断，需在 Ray 层面实现容错（如 Checkpointing）。

七、监控与可观测性

7.1 指标收集

推荐使用 Prometheus + Grafana 构建统一监控体系。

Prometheus 配置（部分）：

# prometheus-config.yaml
scrape_configs:
  - job_name: 'ray'
    static_configs:
      - targets: ['ray-head-service.ml-team-a.svc.cluster.local:8080']
    metrics_path: /metrics

常用指标：

指标名	类型	说明
ray_cluster_workers_total	Counter	当前工作节点总数
ray_worker_gpu_utilization	Gauge	GPU 利用率
ray_job_duration_seconds	Histogram	训练任务耗时
kueue_workload_queue_time_seconds	Histogram	任务在队列中等待时间

7.2 日志聚合

使用 Fluent Bit + Elasticsearch + Kibana（EFK）集中管理日志。

# fluent-bit-configmap.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: fluent-bit-config
data:
  inputs.conf: |
    [INPUT]
        Name tail
        Path /var/log/containers/*.log
        Parser docker
        Tag kube.*
  filters.conf: |
    [FILTER]
        Name kubernetes
        Match kube.*
        Merge_Log On
        Keep_Log Off
  outputs.conf: |
    [OUTPUT]
        Name es
        Match *
        Host elasticsearch.default.svc.cluster.local
        Port 9200
        Logstash_Format On

八、最佳实践总结

实践项	推荐做法
队列划分	按团队/项目/优先级划分队列
资源配额	为每个队列设置合理上限，防止滥用
抢占机制	仅对关键任务开启，避免误杀
自动回收	对非生产任务启用 TTL
弹性伸缩	结合自定义指标动态扩缩容
成本控制	优先使用 Spot Instance，配合预算告警
可观测性	统一收集日志、指标、追踪
安全性	使用 RBAC + NetworkPolicy 限制访问

九、未来展望

随着 Kueue 与 Ray 的持续演进，以下方向值得期待：

1. 异构资源支持：如支持 TPU、FPGA 等特殊硬件。
2. 多集群联邦调度：跨多个集群统一调度。
3. 成本感知调度：结合云厂商价格动态调整任务位置。
4. AI Pipeline Orchestration：与 Argo Workflows、Kubeflow 深度整合。
5. AutoML 集成：自动调参 + 自动超参搜索 + 自动调度。

结语

在云原生浪潮下，Kueue 与 Ray Operator 的融合不仅是技术上的创新，更是组织级资源治理模式的变革。通过构建基于队列的调度体系，企业可以在共享集群中实现公平、高效、可预测的机器学习任务调度。

无论你是初创公司想降低算力成本，还是大型企业追求多团队协作效率，这套方案都提供了坚实的技术底座。掌握其原理与实践技巧，意味着你已站在 AI 工作负载调度的前沿。

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标签：Kubernetes, AI部署, Ray Operator, Kueue, 云原生
作者：云原生架构师 | 2025年4月