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

引言：云原生时代下的AI工作负载挑战

随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为企业数字化转型的核心驱动力。然而，在将这些复杂的计算密集型任务部署到生产环境时，传统基础设施面临着前所未有的挑战：资源争用、调度效率低下、作业优先级混乱、弹性伸缩能力不足等问题日益凸显。

在这一背景下，Kubernetes（K8s） 作为现代云原生架构的事实标准，正逐步成为支撑大规模AI工作负载的基础设施底座。通过其强大的容器编排能力、声明式配置模型以及丰富的扩展机制，Kubernetes为AI应用提供了高度可移植、可伸缩且具备容错能力的运行环境。

但仅靠Kubernetes原生能力尚不足以满足复杂AI场景的需求。尤其是在多租户环境中，不同团队或项目之间对计算资源的竞争导致资源浪费、作业延迟甚至失败。此外，像分布式训练框架（如Ray）这样的高性能计算框架虽然强大，但在资源调度层面仍缺乏统一的管理策略。

正是在这种需求驱动下，Kueue 和 Ray Operator 的出现标志着一种全新的技术范式——基于Kubernetes的原生AI调度与管理一体化解决方案。本文将深入剖析这两项关键技术如何协同工作，构建出面向大规模机器学习任务的高效、公平、智能的调度体系。

我们将从架构设计、核心组件原理、集成实践、代码示例到最佳运维建议，全面展示这一前沿技术组合的实际价值，并提供可落地的技术方案。

一、背景：为何需要Kueue + Ray Operator？

1.1 Kubernetes原生调度的局限性

尽管Kubernetes拥有强大的调度器（Scheduler），但它本质上是一个“先到先服务”的系统，依赖于节点亲和性、资源请求/限制等基础指标进行决策。对于以下典型问题，原生调度难以应对：

• 资源争用：多个高优先级训练任务同时申请大量GPU资源，可能导致低优先级任务长期等待。
• 资源碎片化：小任务无法利用大节点上的剩余资源，造成资源浪费。
• 无队列机制：所有作业直接进入调度流程，缺乏排队与优先级控制。
• 缺乏容量预留与配额管理：无法按团队、项目或预算分配资源。

这些问题在大型组织中尤为严重，尤其当多个数据科学团队共享同一集群时。

1.2 Ray Operator 的角色与优势

Ray 是一个开源的分布式计算框架，专为强化学习、超参数调优、大规模模型训练等场景设计。它支持自动弹性扩展、任务级容错、分布式状态管理等功能。

Ray Operator 是一个Kubernetes控制器，用于在K8s环境中部署和管理Ray集群。它的主要功能包括：

• 自动创建和维护Ray Head和Worker节点
• 支持动态扩缩容（Horizontal Pod Autoscaler集成）
• 提供自定义资源（CRD）抽象：RayCluster
• 与K8s网络模型无缝集成（如Head Pod暴露为Service）

# raycluster.yaml
apiVersion: ray.io/v1alpha1
kind: RayCluster
metadata:
  name: my-ray-cluster
spec:
  head:
    replicas: 1
    resources:
      requests:
        cpu: "4"
        memory: "16Gi"
        nvidia.com/gpu: "1"
      limits:
        cpu: "4"
        memory: "16Gi"
        nvidia.com/gpu: "1"
    image: rayproject/ray:2.37.0
    serviceType: ClusterIP
  worker:
    replicas: 4
    resources:
      requests:
        cpu: "4"
        memory: "16Gi"
        nvidia.com/gpu: "1"
      limits:
        cpu: "4"
        memory: "16Gi"
        nvidia.com/gpu: "1"
    image: rayproject/ray:2.37.0

上述配置可在任意K8s集群上快速启动一个包含5个节点（1 Head + 4 Workers）的Ray集群。

1.3 Kueue：Kubernetes原生的队列管理系统

Kueue 是由Google和社区共同开发的一个可插拔的队列管理框架，旨在解决多租户环境下的资源公平分配问题。它引入了“队列”、“工作负载”（Workload）、“抢占”、“资源预留”等高级概念。

核心特性如下：

功能	描述
工作负载队列	将待执行的任务放入队列，按优先级排队处理
资源预留	在任务被调度前预先保留资源，防止资源被其他作业抢占
优先级与抢占	高优先级任务可抢占低优先级任务的已分配资源
多租户隔离	支持按命名空间或团队划分资源配额
策略灵活	可通过自定义控制器实现差异化调度逻辑

✅ 关键点：Kueue并不替换K8s原生调度器，而是作为前置过滤器，决定哪些任务可以进入调度阶段。

二、架构设计：Kueue + Ray Operator 的集成模型

为了实现大规模机器学习任务的高效调度，我们需要构建一个分层的调度架构：

+-----------------------------+
|       AI 应用提交者         |
|   (Data Scientists, CI/CD)  |
+-----------------------------+
             ↓
+-----------------------------+
|       Ray Workload          |
|     (via RayCluster CRD)    |
+-----------------------------+
             ↓
+-----------------------------+
|       Kueue Workload        |
|   (Kueue Workload Custom Resource) |
+-----------------------------+
             ↓
+-----------------------------+
|       Kueue Controller      |
|   (Queue Manager + Admission) |
+-----------------------------+
             ↓
+-----------------------------+
|       Kubernetes Scheduler  |
|   (Original Scheduler)      |
+-----------------------------+
             ↓
+-----------------------------+
|       Ray Operator          |
|   (RayCluster Provisioning) |
+-----------------------------+
             ↓
+-----------------------------+
|       Kubernetes Nodes      |
|   (GPU/CPU/Memory Resources)|
+-----------------------------+

2.1 核心流程说明

1. 用户提交一个 RayCluster 自定义资源（CRD）。
2. Kueue控制器检测到该作业属于某个队列，将其封装为 Workload 对象。
3. Kueue根据队列策略判断是否允许该作业进入调度阶段：
   • 若资源充足 → 保留资源并通知调度器
   • 若资源不足 → 进入队列等待
4. 当资源可用时，Kueue释放预留资源，触发原生调度器调度 RayCluster。
5. Ray Operator监听到新集群创建请求，启动Head与Worker Pods。
6. 训练任务开始执行。

2.2 关键优势总结

特性	原生调度	Kueue + Ray Operator
队列管理	❌ 不支持	✅ 支持
优先级控制	❌ 有限	✅ 支持抢占与优先级
资源预留	❌ 无	✅ 保证资源不被占用
多租户隔离	❌ 依赖RBAC	✅ 基于队列的配额管理
弹性调度	❌ 无	✅ 结合HPA与队列策略

三、安装与配置：部署Kueue与Ray Operator

3.1 准备环境

确保你有一个运行中的Kubernetes集群（推荐v1.24+），并已安装以下工具：

• kubectl
• helm（用于简化部署）
• GPU驱动及NVIDIA Device Plugin已部署

检查GPU支持

kubectl get nodes -o wide
kubectl describe node <node-name> | grep nvidia.com/gpu

确认输出包含类似 nvidia.com/gpu: 4。

3.2 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
# 输出应包含：kueue-controller-manager-xxx

3.3 安装 Ray Operator

官方推荐使用 Helm 安装 Ray Operator：

helm repo add ray-charts https://ray-project.github.io/ray-charts/
helm install ray-operator ray-charts/ray-operator \
  --namespace ray-system \
  --create-namespace \
  --set image.tag=2.37.0

验证安装：

kubectl get pods -n ray-system
# 应看到：ray-operator-xxxxx

3.4 创建队列与配额

接下来，我们定义一个名为 ml-training 的队列，并为其设置资源配额。

# queue.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: Queue
metadata:
  name: ml-training
spec:
  # 可选：添加描述
  description: "Machine Learning Training Jobs"
---
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: ml-cluster-queue
spec:
  # 指定使用的队列
  queues:
    - name: ml-training
  # 设置资源总量
  resources:
    - name: cpu
      default: "100"
    - name: memory
      default: "200Gi"
    - name: nvidia.com/gpu
      default: "8"
  # 启用抢占机制
  preemptable: true

应用配置：

kubectl apply -f queue.yaml

📌 注意：ClusterQueue 是全局级别的队列集合，Queue 是命名空间级别的逻辑队列。

3.5 配置命名空间绑定

为了让特定命名空间的作业进入 ml-training 队列，需创建 ClusterQueue 绑定。

# namespace-binding.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: Namespace
metadata:
  name: data-science-team
spec:
  clusterQueue: ml-cluster-queue

应用：

kubectl apply -f namespace-binding.yaml

现在，任何在 data-science-team 命名空间中提交的作业都将被纳入 ml-training 队列。

四、集成实战：构建带优先级的Ray训练任务

4.1 定义带有优先级的Workload

Kueue通过 Workload 资源来表示待调度的任务。我们可以手动创建一个 Workload，也可以让Ray Operator自动创建。

示例：手动创建Workload（用于测试）

# workload.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: Workload
metadata:
  name: ml-training-job-001
  namespace: data-science-team
spec:
  # 指定所属队列
  queue: ml-training
  # 优先级值越高越优先
  priority: 100
  podSets:
    - name: ray-cluster
      replicas: 1
      template:
        spec:
          containers:
            - name: ray-head
              image: rayproject/ray:2.37.0
              resources:
                requests:
                  cpu: "4"
                  memory: "16Gi"
                  nvidia.com/gpu: "1"
                limits:
                  cpu: "4"
                  memory: "16Gi"
                  nvidia.com/gpu: "1"
              command: ["python", "/app/train.py"]

⚠️ 此处 podSets 用于表达一组相关的Pod，对应Ray集群的Head节点。

应用后，可通过以下命令查看状态：

kubectl get workload -n data-science-team
kubectl describe workload ml-training-job-001 -n data-science-team

输出将显示当前是否处于“Pending”、“Admitted”或“Rejected”状态。

4.2 使用Ray Operator自动创建工作负载

更常见的方式是让Ray Operator自动将 RayCluster 转换为Kueue可识别的 Workload。

为此，需要启用 Kueue集成。

修改Ray Operator配置（Helm values）

# values.yaml
operator:
  enableKueueIntegration: true
  kueue:
    queueName: ml-training
    priority: 90

重新安装或升级：

helm upgrade ray-operator ray-charts/ray-operator \
  --namespace ray-system \
  --set-file values=./values.yaml

现在，当你提交一个 RayCluster 时，它会自动被转换为一个带优先级的 Workload。

# raycluster-with-kueue.yaml
apiVersion: ray.io/v1alpha1
kind: RayCluster
metadata:
  name: high-priority-training
  namespace: data-science-team
spec:
  head:
    replicas: 1
    resources:
      requests:
        cpu: "8"
        memory: "32Gi"
        nvidia.com/gpu: "2"
      limits:
        cpu: "8"
        memory: "32Gi"
        nvidia.com/gpu: "2"
    image: rayproject/ray:2.37.0
  worker:
    replicas: 8
    resources:
      requests:
        cpu: "8"
        memory: "32Gi"
        nvidia.com/gpu: "2"
      limits:
        cpu: "8"
        memory: "32Gi"
        nvidia.com/gpu: "2"
    image: rayproject/ray:2.37.0

提交该文件：

kubectl apply -f raycluster-with-kueue.yaml

观察日志：

kubectl get workload -n data-science-team
kubectl describe workload high-priority-training -n data-science-team

你会看到：

Status:
  Conditions:
    Last Transition Time:  2025-04-05T10:00:00Z
    Message:               Admitted to queue ml-training
    Reason:                Admitted
    Status:                True
    Type:                  Admitted

这表明任务已被成功接纳进队列，并等待资源。

五、高级调度策略与最佳实践

5.1 优先级与抢占机制

在资源紧张时，高优先级任务可以抢占低优先级任务的资源。

示例：设置抢占规则

# priority-class.yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority-ml
value: 1000000
globalDefault: false
description: "High priority ML training jobs"

应用：

kubectl apply -f priority-class.yaml

在 RayCluster 中引用此优先级类：

spec:
  head:
    priorityClassName: high-priority-ml
    ...
  worker:
    priorityClassName: high-priority-ml
    ...

💡 提示：优先级数值越大，越优先。建议范围：1000000 ~ 2000000。

5.2 资源配额与容量控制

避免单个团队或用户耗尽整个集群资源。

# quota.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: ml-cluster-queue
spec:
  queues:
    - name: ml-training
  resources:
    - name: cpu
      default: "100"
      maxAllowed: "150"
    - name: memory
      default: "200Gi"
      maxAllowed: "300Gi"
    - name: nvidia.com/gpu
      default: "8"
      maxAllowed: "12"
  preemptable: true

✅ maxAllowed 限制了集群总资源使用上限。

5.3 自动扩缩容（HPA）与弹性调度

结合K8s HPA，实现动态调整。

# hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: ray-worker-hpa
  namespace: data-science-team
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: ray.io/v1alpha1
    kind: RayCluster
    name: high-priority-training
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 16
  metrics:
    - type: External
      external:
        metric:
          name: ray_worker_cpu_utilization
          selector:
            matchLabels:
              ray_cluster: high-priority-training
        target:
          type: AverageValue
          averageValue: "70%"

🔍 注意：需要在Ray应用中暴露自定义指标（如通过Prometheus Exporter）。

5.4 监控与可观测性

建议集成以下工具：

• Prometheus + Grafana：监控资源使用、队列长度、任务延迟
• OpenTelemetry：追踪任务生命周期
• Kueue Dashboard：可视化队列状态

安装Kueue Dashboard（可选）：

helm install kueue-dashboard kueue/kueue-dashboard --namespace kueue-system

访问仪表盘：

kubectl port-forward svc/kueue-dashboard -n kueue-system 8080:80
# 打开 http://localhost:8080

六、性能调优与故障排查

6.1 常见问题与解决方案

问题	原因	解决方案
任务长时间处于 Pending	资源不足或队列满	检查 ClusterQueue 配额与节点资源
任务被拒绝（Rejected）	超出最大允许数量	调整 maxAllowed
无法抢占资源	未启用 preemptable: true	检查 ClusterQueue 配置
Ray Head无法启动	节点亲和性冲突	添加 nodeSelector 或 tolerations

6.2 日志分析技巧

查看Kueue控制器日志：

kubectl logs -n kueue-system deployment/kueue-controller-manager

查看具体工作负载事件：

kubectl describe workload <name> -n <namespace>

输出示例：

Events:
  Type    Reason           Age   From          Message
  ----    ------           ----  ----          -------
  Normal  Admitted       2m    kueue         Admitted to queue ml-training
  Normal  Reserved         1m    kueue         Reserved resources for this workload
  Warning Rejected       1m    kueue         Insufficient resources in cluster queue

6.3 性能优化建议

• 合理设置队列大小：避免过长队列导致延迟
• 使用缓存镜像：提前拉取Ray镜像以减少启动时间
• 启用Pod Disruption Budget（PDB）：防止训练中断
• 启用Pod Security Policies（PSP）或OPA：增强安全性

七、未来展望：迈向AI原生平台

随着Kueue与Ray Operator的深度融合，我们正迈向一个真正的云原生AI平台。未来的方向包括：

• AI流水线集成：将Kueue用于CI/CD管道中的训练阶段调度
• AutoML集成：在队列中自动调度超参数搜索任务
• 跨集群调度：支持多集群间资源池共享（Kueue Federation）
• AI成本管理：结合账单系统，实现按任务计费

结语：拥抱原生调度新时代

在人工智能加速发展的今天，仅仅“把模型跑起来”已远远不够。我们必须构建可扩展、可治理、可预测的调度体系。

Kueue + Ray Operator 的组合，正是这一愿景的最佳实践。它不仅解决了资源争用与调度效率问题，更赋予了企业构建统一AI平台的能力。

无论你是数据科学家、平台工程师还是SRE，掌握这套技术栈都将为你在云原生时代的竞争中赢得先机。

✅ 行动建议：

1. 在现有集群中部署Kueue与Ray Operator
2. 为你的数据团队创建专属队列
3. 测试高优先级任务抢占机制
4. 接入监控系统，持续优化调度策略

让我们一起，用Kubernetes的力量，驱动下一代人工智能的高效演进。

📌 参考资料：

• Kueue GitHub
• Ray Operator Docs
• Kubernetes Scheduling Guide
• Ray Distributed Training Example

📝 作者：云原生架构师 | 专注AI平台建设
📅 发布日期：2025年4月5日
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