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本文分享自华为云社区《Volcano 社区 v1.7.0 版本正式公布 | 云原生批量计算-云社区-华为云》，作者：华为云云原生团队 。
北京时间2023年1月9日，Volcano社区v1.7.0版本正式公布。此次版本减少了下列新特性：
Pytorch Job插件功用强化Ray on Volcano加强Volcano对Kubernetes通用办事的调度才能反对Volcano的多架构镜像优化队列形态信息等Volcano是业界首个云原生批量计算名目，于2019年6月在上海KubeCon正式开源，并在2020年4月成为CNCF民间名目。2022年4月，Volcano正式晋级为CNCF孵化名目。Volcano社区开源以来，遭到泛滥开发者、协作火伴和用户的认可和反对。截止目前，累计有490+寰球开发者向名目奉献了代码。
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Volcano v1.7.0 症结特性引见
▍1. Pytorch Job强化功用插件
Pytorch是当下最盛行的AI框架之一，已被普遍运用于计算机视觉，天然言语处置等深度学习畛域，而且已有愈来愈多的用户开始以容器化的形式在Kubernetes上运转Pytorch来获取更高资源利用率和并行效力。
本次1.7版本提供了Pytorch Job强化功用插件，，免去了容器端口、MASTER_ADDR、MASTER_PORT、WORLD_SIZE、RANK环境变量等泛滥繁琐的手动配置环节，让用户能够用极简的形式在Volcano上运转Pytorch Job。
Volcano社区以后提供了Tensorflow、MPI和Pytorch等Job强化功用插件，帮忙用户更简洁高效的运转对应的训练框架和计算功课。
另外，Volcano还提供了Job插件的扩展开发框架，知足高阶用户针对繁杂场景定制Job插件的需要。
设计文档：Pytorch-plugin
http://GitHub.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/design/distributed-framework-plugins.md#pytorch-plugin
用户手册：Pytorch-plugin-user-guide
http://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/user-guide/how_to_use_pytorch_plugin.md#pytorch-plugin-user-guide
Issue：#2292
http://github.com/volcano-sh/volcano/issues/2292
▍2. Ray on Volcano
Ray 是一个用于扩展 AI 和 Python 运用顺序的一致框架，能够在任何机器、集群、云提供商和 Kubernetes 上运转，并拥有不停开展完美的社区生态。
以后，机器学习任务负载的计算密集度愈来愈高，单节点开发环境已无奈知足训练工作在资源上的需要，Ray能够将同一套代码从单机运转无缝扩展到集群中运转。Ray是面向通用场景进行的设计，能够高效运转任何类型的任务负载。
该特性完成Volcano和Ray的协同任务，使用Volcano为Ray提供批量调度功用。目前该特性已在KubeRay v0.4（http://github.com/ray-project/kuberay/releases/tag/v0.4.0）版本正式公布。
用户手册：KubeRay-integration-with-Volcano
http://ray-project.github.io/kuberay/guidance/volcano-integration/#kuberay-integration-with-volcano
Issue：
#2429：http://github.com/volcano-sh/volcano/issues/2429#213：http://github.com/ray-project/kuberay/issues/213
▍3. 加强对Kubernetes通用办事的调度才能
在不同的业务场景下，调度器发扬的价值与才能各有不同。好比，在批量计算场景中，Volcano的调度战略和才能更加丰硕；通用办事调度场景中，Kubernetes默许调度器的才能更加平衡。但用户的集群中通常不会只运转一品种型的工作，在既有批量计算工作运转，又需求调度通用办事的场景下，如何统筹不同类型工作的调度是一项值得钻研的任务。
从1.7版本开始，Volcano提供对Kubernetes 默许调度器彻底兼容的才能，可用于调度办理长时间运转的办事。经过本次功用强化，用户能够使用 Volcano 一致调度长期运转的办事和批处置任务负载。
重点加强项如下：
Volcano的 scheduler 和 webhook 反对多调度器
反对 NodeVolumeLimits 插件
反对 VolumeZone 插件
反对 PodTopologySpread 插件
反对 SelectorSpread插件
此外，本次版本将对Kubernetes的反对降级到了v1.25。
Issue：
#2394：http://github.com/volcano-sh/volcano/issues/2394
#2510：http://github.com/volcano-sh/volcano/issues/2510
▍4. 反对Volcano的多架构镜像
该特性经过穿插编译完成一键化编译Volcano多架构镜像功用，好比，能够在amd64架构机器上，一键化编译amd64和arm64架构的Volcano根底镜像，并上传至镜像仓库。用户装置部署时，会按照本身环境中机器架构自动选择适合的镜像运转，对开发者和用户更敌对。
使用手册：building-docker-images
http://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/development/development.md#building-docker-images
Issue：#2435
http://github.com/volcano-sh/volcano/pull/2435
▍5. 优化队列形态信息
该特性在队列形态信息中减少已调配资源实时统计功用，经过该功用，用户能够实时查看队列的资源调配状况，便利办理员静态布局资源，使集群资源失掉最大化利用。Volcano经过队列的形式对集群资源进行调配办理，使用Capability字段来限度每个队列的资源下限，这是咱们进行队列资源调配的硬束缚。以后，在集群运转过程当中，用户无奈分明的理解到队列中已调配资源和Capability中闲暇资源的具体信息，有可能会在队列闲暇资源缺乏时提交少量任务负载，致使功课挂起和autoScaler非预期的触发集群扩容，从而减少云资源的使用本钱。经过该特性中新减少的形态信息，用户能够更明晰无效的办理集群资源，管制使用本钱。
Issue：#2571
http://github.com/volcano-sh/volcano/issues/2571
致谢奉献者
致谢贡
Volcano v1.7.0 版本包孕了来自29位奉献者的数百次代码提交，在此对各位奉献者表现由衷的感激：
奉献者 GitHub ID：
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@zhoumingcheng
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@Thor-wl
@ccchenjiahuan
@zhifanggao
Release note：v1.7.0 http://github.com/volcano-sh/volcano/releases/tag/v1.7.0
Branch：release-1.7 http://github.com/volcano-sh/volcano/tree/release-1.7
深化理解Volcano
Volcano云原生批量计算名目次要用于 AI、大数据、基因、渲染等诸多高机能计算场景，对主流通用计算框架均有很好的反对。社区已吸引2.6万+寰球开发者，并获取2.8k Star和670+ Fork，参预奉献企业包罗华为、AWS、百度、腾讯、京东、小红书等。目前，Volcano在人工智能、大数据、基因测序等海量数据计算和剖析场景已失掉疾速运用，已实现对Spark、Flink、Tensorflow、PyTorch、Argo、MindSpore、Paddlepaddle 、Kubeflow、MPI、Horovod、mxnet、KubeGene、Ray等泛滥主流计算框架的反对，并构建起完美的上上游生态。
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