字節(jié)YARN 云原生化演進(jìn)實(shí)踐

　　1. 演進(jìn)背景

　　字節(jié)跳動(dòng)(以下簡(jiǎn)稱字節(jié))內(nèi)部離線業(yè)務(wù)具有龐大的規(guī)模，線上每天有數(shù)十萬(wàn)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行，每天的任務(wù)數(shù)達(dá)到百萬(wàn)量級(jí)，每天使用的資源量達(dá)到千萬(wàn)核量級(jí)。在如此龐大的計(jì)算規(guī)模下，為了能夠高效地處理任務(wù)，提高資源流轉(zhuǎn)效率，調(diào)度系統(tǒng)發(fā)揮了非常重要的作用。

　　如上圖所示，我們可以清楚地看到，字節(jié)內(nèi)部調(diào)度架構(gòu)分為兩大塊 —— 離線調(diào)度系統(tǒng)和在線調(diào)度系統(tǒng)，離線調(diào)度系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)離線資源管理和離線任務(wù)調(diào)度，在線調(diào)度系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)在線資源管理和在線任務(wù)調(diào)度。

　　離線調(diào)度系統(tǒng)基于 YARN 實(shí)現(xiàn)，主要包括 Resource Manager(RM) 和 Node Manager(NM) 兩個(gè)組件，負(fù)責(zé)資源調(diào)度和容器運(yùn)行時(shí)管理。字節(jié)內(nèi)部在 YARN 的基礎(chǔ)上進(jìn)行了很多功能豐富和優(yōu)化工作，針對(duì)不同場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了不同的調(diào)度器，例如：Batch Scheduler，Gang Scheduler 等。

　　在線調(diào)度系統(tǒng)基于 Kubernetes 生態(tài)，進(jìn)行了很多優(yōu)化，支持字節(jié)內(nèi)部多樣化的在線服務(wù)。

　　為了提高字節(jié)內(nèi)部整體的資源利用率，我們也進(jìn)行了混部技術(shù)的探索 。 主要思路是在在線的節(jié)點(diǎn)上同時(shí)部署 Kubelet 和 NM 服務(wù)，當(dāng)在線節(jié)點(diǎn)比較空閑時(shí)可以及時(shí)將空閑資源出讓給離線業(yè)務(wù)使用，以此使得整個(gè)數(shù)據(jù)中心的資源利用率能夠得到比較大的提升。

　　但隨著公司內(nèi)業(yè)務(wù)規(guī)模的持續(xù)發(fā)展 ，這一套系統(tǒng)也暴露出了一些短板 ：

　　首先，在離線屬于兩套系統(tǒng)，一些重大活動(dòng)場(chǎng)景需要通過運(yùn)維方式進(jìn)行在離線資源轉(zhuǎn)換，運(yùn)維負(fù)擔(dān)繁重，轉(zhuǎn)換周期長(zhǎng);

　　其次，現(xiàn)在的混部架構(gòu)只是在部分節(jié)點(diǎn)上同時(shí)部署了 NM 和 Kubelet 兩個(gè) Agent，資源利用率仍有很大的提高空間;

　　最后，在離線是兩套割裂的系統(tǒng)，Quota 平臺(tái)、機(jī)器運(yùn)維等都不能復(fù)用，大數(shù)據(jù)作業(yè)無(wú)法享受到云原生的各種好處，例如：資源池化、更好的單機(jī)隔離特性等。

　　綜上所述， 字節(jié)內(nèi)部有三個(gè)核心訴求：

　　重大活動(dòng)場(chǎng)景(春節(jié) / 雙 11 等)，在離線資源需要能夠高效、靈活地相互轉(zhuǎn)換;

　　整個(gè)數(shù)據(jù)中心的利用率需要得到更全面、充分的提升，進(jìn)一步降本增效;

　　在離線資源共池，Quota 管控、調(diào)度、運(yùn)行、機(jī)器運(yùn)維統(tǒng)一。

　　為了實(shí)現(xiàn)上述訴求，我們進(jìn)行了一些思考和探索。其中一種解決方案是：能不能讓離線作業(yè)直接遷移到 Kubernetes? 即：大數(shù)據(jù)生態(tài)下的各個(gè)計(jì)算引擎(包括：Spark、Flink 等)進(jìn)行深度改造去適配 Kubernetes。在探索過程中發(fā)現(xiàn)這種方式有比較大的缺陷，主要有以下三點(diǎn)：

　　對(duì)計(jì)算引擎侵入較深，計(jì)算引擎?zhèn)刃枰�做大量改造才能支持原先�?YARN 的各種特性;

　　生產(chǎn)環(huán)境的作業(yè)(百萬(wàn)級(jí))非常多，如何從 YARN 平滑遷移到 Kubernetes 也是個(gè)比較大的問題;

　　特別地，部分比較古老的計(jì)算引擎，比如 MapReduce，目前處于 Maintain 狀態(tài)，已經(jīng)無(wú)法進(jìn)行大的改造來(lái)遷移。

　　基于以上思考，我們提出了一種全新的解決方案——Yodel。Yodel 的全稱是 YARN on Gödel(Gödel 是公司內(nèi)部增強(qiáng)版 Kubernetes，它對(duì) API Server、Gödel 調(diào)度器以及底層運(yùn)行時(shí)都進(jìn)行了增強(qiáng))，是字節(jié)跳動(dòng)提出的 Hadoop YARN 云原生化演進(jìn)實(shí)踐方案。通過 Yodel 我們將公司內(nèi)的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)(Spark、Flink 等)、訓(xùn)練業(yè)務(wù)(Primus)平滑遷移到了 Kubernetes ，實(shí)現(xiàn)了在離線資源池統(tǒng)一，提升了整體資源利用率。

　　2. 解決方案

　　下面將從 Yodel 整體架構(gòu)、Remote Godel Scheduler(RGS) 服務(wù)、Remote Kubelete Service(RKS) 服務(wù)、持久化服務(wù)、平滑遷移及重要優(yōu)化六個(gè)方面來(lái)詳細(xì)介紹我們的解決方案。

　　2.1 Yodel 整體架構(gòu)

　　Yodel 基于 YARN 實(shí)現(xiàn)，新增 ZK / ETCD / KV State Store、Remote Godel Scheduler 、Remote Kubelet Service 服務(wù)。ZK / ETCD / KV State Store 主要用于持久化存儲(chǔ)、Remote Godel Scheduler 維護(hù)資源請(qǐng)求并與 API Server 交互，將調(diào)度能力統(tǒng)一到 Godel Scheduler;Remote Kubelet Service 實(shí)現(xiàn)了 YARN NM 所有接口，對(duì)用戶和作業(yè)透明的前提下，把 NM 的 Container 管理能力平滑下沉到 Kubelet。

　　Yodel 整體架構(gòu)圖

　　從上面的架構(gòu)圖可以清楚看到 Yodel 的整體架構(gòu)， 圖中藍(lán)色組件是進(jìn)行了適配改造的組件，藍(lán)色中標(biāo)紅的組件是新增組件，黃色組件是 Gödel 生態(tài)下的組件，關(guān)于新增組件：

　　ZK / ETCD / KV State Store：支持將集群元數(shù)據(jù)信息持久化到 ZK、 ETCD 和 KV 等持久化存儲(chǔ)，可以通過 API Server 方便地進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)查詢和更新;

　　Remote Godel Scheduler：維護(hù)集群所有任務(wù)的資源請(qǐng)求，通過該服務(wù)將任務(wù)的資源請(qǐng)求轉(zhuǎn)化為 Pod 寫入 API Server，同時(shí)與 API Server 交互獲取已調(diào)度的 Pod，最終將調(diào)度能力下沉到底層的 Godel Scheduler;

　　Remote Kubelet Service：實(shí)現(xiàn)了原來(lái) YARN 中 NM 的所有接口，例如：?jiǎn)��?dòng)容器、停止容器、獲取容器狀態(tài)的接口。通過這個(gè)服務(wù)容器啟動(dòng)從 NM 切換到 Kubelet，最終將容器運(yùn)行時(shí)的管理下沉到底層的 Kubelet。

　　下面介紹在 Yodel 架構(gòu)下一個(gè)離線任務(wù)的提交和運(yùn)行流程 ：

　　用戶從開發(fā)機(jī)或任務(wù)托管平臺(tái)向集群提交一個(gè)任務(wù);

　　當(dāng)任務(wù)經(jīng)過校驗(yàn)后，Yodel RM 會(huì)新建一個(gè) App 對(duì)象并持久化至 API Server;

　　Yodel RM 創(chuàng)建 AM Pod 并寫入 API Server，等待底層調(diào)度器調(diào)度;

　　Yodel RM 收到已經(jīng)調(diào)度完成的 AM Pod 并進(jìn)行相關(guān)轉(zhuǎn)化操作;

　　Yodel RM 將相關(guān)啟動(dòng)信息豐富至 AM Pod 中并 Patch 至 API Server 由 Kubelet 拉起相關(guān)進(jìn)程;

　　AM 啟動(dòng)成功后，隨心跳主動(dòng)向 Yodel RM 申請(qǐng)資源;

　　Yodel RM 收到任務(wù)的資源請(qǐng)求后，通過 RGS 服務(wù)將資源請(qǐng)求轉(zhuǎn)化為 Pod 對(duì)象或 PodGroup 對(duì)象并寫入到 API Server;

　　底層調(diào)度器 Watch 到相關(guān)對(duì)象后，按照一定策略進(jìn)行調(diào)度，同時(shí) Yodel RM 也會(huì)及時(shí)地 Watch 到已經(jīng)調(diào)度的 Pod;

　　Yodel RM 會(huì)將已經(jīng)調(diào)度的 Pod 轉(zhuǎn)化為 Container，隨心跳返回給對(duì)應(yīng)的 AM;

　　AM 收到已經(jīng)調(diào)度的 Container 后，會(huì)再跟 Yodel RM 進(jìn)行交互，來(lái)啟動(dòng)對(duì)應(yīng)的容器;

　　Yodel RM 收到容器啟動(dòng)請(qǐng)求后，通過 RKS 服務(wù)將容器啟動(dòng)所需要的信息豐富到 Pod 對(duì)象里并 Patch 到 API Server。Kubelet Watch 到待啟動(dòng)的 Pod 后，會(huì)進(jìn)行這個(gè) Pod 的啟動(dòng)。

　　Yodel 架構(gòu) Pod 生命周期

　　上面講了 Yodel 架構(gòu)下任務(wù)的啟動(dòng)流程，下面我們來(lái)看一下對(duì)于一個(gè) Pod 來(lái)說(shuō)，它的生命周期是怎么樣的 ，核心流程如上圖所示：

　　首先，AM 啟動(dòng)起來(lái)后會(huì)隨心跳申請(qǐng)資源;

　　Yodel RM 收到資源請(qǐng)求后，會(huì)基于該資源請(qǐng)求的資源量、優(yōu)先級(jí)等創(chuàng)建一個(gè) Pod 對(duì)象寫入 API Server。創(chuàng)建完成后，該 Pod 對(duì)象處于 Pending-Unscheduled 狀態(tài)，等待底層調(diào)度器進(jìn)行調(diào)度;

　　底層調(diào)度器 Watch 到新創(chuàng)建的 Pod 后，根據(jù)一定策略進(jìn)行調(diào)度，調(diào)度完成后會(huì)將調(diào)度結(jié)果寫入 API Server。寫入完成后，該 Pod 對(duì)象的狀態(tài)會(huì)變?yōu)?Pending-Scheduled 狀態(tài);

　　Yodel RM Watch 到已經(jīng)調(diào)度完成的 Pod 后會(huì)轉(zhuǎn)化為 Container，該 Pod 對(duì)象的狀態(tài)會(huì)變?yōu)?Allocated 狀態(tài);

　　新分配的 Container 會(huì)隨心跳返回給 AM，Container 被對(duì)應(yīng) AM 拿走后，該 Pod 對(duì)象的狀態(tài)會(huì)變?yōu)?Acquired 狀態(tài);

　　AM 獲取到容器后會(huì)與 Yodel RM 交互進(jìn)行啟動(dòng)操作;

　　Yodel RM 收到容器拉起請(qǐng)求后，會(huì)把容器啟動(dòng)所需的信息填充到 Pod 對(duì)象中并 Patch 到 API Server ;

　　Kubelet Watch 到需要啟動(dòng)的 Pod 后，會(huì)啟動(dòng)相關(guān)進(jìn)程，容器運(yùn)行時(shí)由 Kubelet 維護(hù)。

　　2.2 Remote Godel Scheduler

　　下面來(lái)介紹調(diào)度模塊比較重要的一個(gè)服務(wù) —— RGS 服務(wù)。由上圖可以看到，RGS 服務(wù)主要分為三大部分：

　　最上層是 Quota Manager 負(fù)責(zé)進(jìn)行 Quota 管理： Quota Manager 部分在 YARN 基礎(chǔ)上進(jìn)行了增強(qiáng)。在 YARN 中有隊(duì)列的概念，但隊(duì)列只支持一種資源類型。在 Yodel 中對(duì)此進(jìn)行了擴(kuò)展，一個(gè)隊(duì)列可以同時(shí)支持兩種類型的資源 —— Guaranteed Resource 和 Best-effort Resource。單隊(duì)列支持兩種資源類型后可以顯著簡(jiǎn)化用戶的隊(duì)列管理成本，對(duì)用戶使用更友好。

　　Guaranteed Resource ：穩(wěn)定資源，使用 Guaranteed Resource 的容器一般情況下不會(huì)被搶占也不會(huì)被驅(qū)逐;

　　Best-effort Resource：混部資源， 是在線節(jié)點(diǎn)出讓的暫時(shí)空閑不用的資源，資源會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況動(dòng)態(tài)波動(dòng)，使用 Best-effort Resource 的容器可能會(huì)被搶占或驅(qū)逐;

　　中間層是 Allocate Service 負(fù)責(zé)進(jìn)行請(qǐng)求轉(zhuǎn)換和狀態(tài)維護(hù)： 主要包括四個(gè)子服務(wù)，Convert Reqeust To Pod Service 負(fù)責(zé)將任務(wù)的資源請(qǐng)求轉(zhuǎn)化為 Pod 對(duì)象并寫入 API Server;Convert Pod To Container Service 負(fù)責(zé)將已經(jīng)調(diào)度的 Pod 轉(zhuǎn)化為 Container 并返回給 AM;Update Pod Status Service 負(fù)責(zé)及時(shí)更新 Pod 狀態(tài)并持久化至 API Server ;Delete Pod Service 負(fù)責(zé)在容器或任務(wù)結(jié)束時(shí)，及時(shí)刪除 API Server 中的相關(guān)對(duì)象。

　　最下層是 Remote Scheduler 負(fù)責(zé)進(jìn)行調(diào)度和關(guān)鍵信息持久化。

　　通過上述各個(gè)服務(wù)的協(xié)調(diào)配合， Yodel 能夠?qū)崿F(xiàn)：

　　100% 兼容 Hadoop 協(xié)議，用戶無(wú)需要做任何改動(dòng)，可以像原來(lái)使用 YARN 一樣來(lái)使用 Yodel;

　　支持 GT 和 BE 兩種資源類型，方便上層用戶對(duì)平臺(tái)的使用。

　　2.3 Remote Kubelet Service

　　接下來(lái)介紹 RKS 服務(wù)。RKS 部署在 Yodel RM 內(nèi)部，實(shí)現(xiàn)了 YARN NM 的所有接口，把 NM 的 Container 管理能力平滑下沉到 Kubelet。它主要由兩部分組成：

　　Patch Pod Service ： 主要負(fù)責(zé)收到 AM 拉起請(qǐng)求后，將容器啟動(dòng)所需的信息豐富到 Pod 對(duì)象中，這些信息包括：容器的 ENV 、 HDFS 自研列表、啟動(dòng)命令等;

　　Pod Status Update Service ： 該服務(wù)會(huì)及時(shí)從 API Server Watch Pod 的最新狀態(tài)，并將狀態(tài)返回給對(duì)應(yīng) AM。

　　此外，為了補(bǔ)齊 NM 上的運(yùn)行體驗(yàn)，底層以 daemonset 方式部署了一些其他服務(wù)。這些 daemonset 補(bǔ)齊了 NM 的能力，使得離線作業(yè)只需要升級(jí) hadoop 依賴，不用做太多改動(dòng)，就能讓容器運(yùn)行在 Kubelet 上。這些服務(wù)包括：

　　LocalizationService ： 用于下載 Pod 所需的 HDFS 資源;

　　Log Serving ： 用于方便用戶查看 Pod 日志;

　　Shuffle Service ： 主要有 Spark Shuffle Service 及 MR Shuffle Service，這些 Shuffle Service 是從 NM 的進(jìn)程解耦出來(lái)的，單獨(dú)部署用于提供計(jì)算框架的 Shuffle 服務(wù);

　　Metrics Collector ： 用于收集離線 Pod 運(yùn)行時(shí)的各維度監(jiān)控信息;

　　Webshell ： 方便用戶通過 Web 端進(jìn)入到容器的 Shell，方便排查問題。

　　下面看一個(gè)容器是怎么運(yùn)行在 Kubelet 上的：

　　改造了 NM Client SDK，使 AM 調(diào)用 startContainer 時(shí)能直連 RKS;

　　RKS 收到啟動(dòng)請(qǐng)求后，會(huì)把 containerLaunch 上下文等信息寫入到 Pod 并 Patch 到 API Server;

　　Kubelet Watch 到離線 Pod 后，會(huì)通過本機(jī)的 LocalizationService 下載 Pod 對(duì)應(yīng)的 HDFS 資源;

　　下載完成后， Kubelet 通過 Containerd 把對(duì)應(yīng)的 HDFS 資源掛載到容器的 Pod 里，之后通過 Containerd 啟動(dòng) Pod;

　　啟動(dòng)完成后，Kubelet 會(huì)把 Pod 的狀態(tài)更新回 API Server;

　　RKS watch 到 Pod 狀態(tài)變化后，同步更新內(nèi)存中的 Container 狀態(tài)，之后等待 AM 心跳時(shí)同步 Container 最新狀態(tài)。

　　2.4 持久化服務(wù)

　　YARN 架構(gòu)是通過 ZKRMStateStore 將元數(shù)據(jù)信息持久化到 ZooKeeper，而 Yodel 架構(gòu)，我們自己實(shí)現(xiàn)了一個(gè) KVStateStore 存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)到 API Server，存儲(chǔ)的元數(shù)據(jù)包括 MetaData，Queue，Application，Appattempt 和 Pod。現(xiàn)在線上的一個(gè) API Server 可以支持存儲(chǔ) 300 queue，2w 個(gè) application，10w 個(gè) app attempt，以及支持 30W 離線 Pod 同時(shí)運(yùn)行。

　　MetaData：集群元數(shù)據(jù)信息、集群默認(rèn)配置等;

　　Queue (~300 / cluster) ：隊(duì)列 Quota、ACL 信息等;

　　Application(~2W / cluster) ：Name、User、State 等;

　　AppAttempt(~10W / cluster) ：Name、User、State 等;

　　Pod (~30W / cluster) ：State、Annotation、ENV、HDFS 自研列表、啟動(dòng)命令等。

　　2.5 平滑遷移

　　字節(jié)內(nèi)每天運(yùn)行著百萬(wàn)量級(jí)的任務(wù)，如何平滑地把作業(yè)從 YARN 架構(gòu)遷移到 Yodel 架構(gòu)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)，整體上我們是通過 ResLake 來(lái)完成的，首先介紹幾個(gè)關(guān)鍵組件：

　　WorkFlow Hosting：作業(yè)托管平臺(tái)，負(fù)責(zé)進(jìn)行作業(yè)提交;

　　ResLake：是 RM Proxy，可以根據(jù)一定策略把作業(yè)路由到不同集群;

　　Quota Platform：用于同步隊(duì)列的 Quota 信息;

　　AutoMigration：負(fù)責(zé)從 YARN 集群下線節(jié)點(diǎn)，搬遷到 Yodel 集群上。

　　ResLake 在 YARN 集群和 Yodel 集群上有同名的隊(duì)列，如上圖中的 root.queueA 和 root.queueB，這兩個(gè)集群上的隊(duì)列有著相同的元數(shù)據(jù)信息。AutoMigration 服務(wù)會(huì)不斷地從 YARN 搬遷節(jié)點(diǎn)到 Yodel 集群，搬遷信息會(huì)同步給 Quota Platform，Quota Platform 會(huì)進(jìn)一步將隊(duì)列 Quota 信息同步給 Reslake。作業(yè)托管平臺(tái)提交作業(yè)到 ResLake 時(shí)，ResLake 會(huì)根據(jù) YARN/Yodel 上隊(duì)列的 Quota 信息，決定作業(yè)是提交到 YARN 集群還是 Yodel 集群。隨著機(jī)器不斷地往 Yodel 搬遷，最終作業(yè)也平滑遷移到了 Yodel 集群上。

　　2.6 重要優(yōu)化

　　在 Yodel 架構(gòu)升級(jí)上線過程中，也遇到了很多問題，我們也做了非常多的優(yōu)化，主要包括性能優(yōu)化和運(yùn)行優(yōu)化。

　　2.6.1 性能優(yōu)化

　　Recover 階段異步恢復(fù) Pod 狀態(tài)降低切主時(shí)間(秒級(jí))：起初為了確保切主后集群、隊(duì)列和任務(wù)的各維度統(tǒng)計(jì)信息準(zhǔn)確，采用同步方式恢復(fù) Pod，但上線時(shí)發(fā)現(xiàn)恢復(fù)過程非常耗時(shí)。為此通過優(yōu)化，在確保各維度信息統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確的前提下異步恢復(fù) Pod 狀態(tài)，將切主時(shí)間縮短到秒級(jí);

　　異步多線程操作 Pod 以提高調(diào)度吞吐(～2K / s)：通過異步多線程方式將已經(jīng)調(diào)度 Pod 轉(zhuǎn)化為 Container 后，調(diào)度吞吐得到顯著提升，目前調(diào)度吞吐可以達(dá)到每秒 2000 個(gè) Pod;

　　PodName 散列優(yōu)化助力底層存儲(chǔ)寫延遲降低為原來(lái)的 1 / 100(百分之一) ： 因 API Server 底層采用基于 range 的 KV 存儲(chǔ)，若 PodName 有序會(huì)頻繁產(chǎn)生分區(qū)裂變，導(dǎo)致 API Server 的相關(guān)處理延遲顯著增加。通過將 PodName 進(jìn)行散列優(yōu)化，將 Pod 打散存儲(chǔ)在不同的分區(qū)中，底層存儲(chǔ)寫延遲下降 100 倍;

　　與 API Server 交互增強(qiáng)，Java Fabric8 Kubernetes Client 優(yōu)化：

　　支持指數(shù)退讓重試，增強(qiáng) API Server 故障容錯(cuò);

　　List 操作默認(rèn)添加 ResourceVersion 參數(shù)，避免擊穿到底層存儲(chǔ);

　　將 Informer Resync 設(shè)置為 0，避免頻繁內(nèi)存拷貝造成 OOM。

　　2.6.2 運(yùn)行優(yōu)化

　　AM 容器運(yùn)行在單獨(dú)資源池，獨(dú)立優(yōu)先級(jí)不可搶占：對(duì)于使用 BE 資源的容器有被搶占或驅(qū)逐的風(fēng)險(xiǎn)，而 AM 作為任務(wù)的 Master 一旦失敗就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)任務(wù)失敗。為了避免此問題，將 AM 容器運(yùn)行在單獨(dú)的資源池，確保 AM 可以穩(wěn)定運(yùn)行避免任務(wù)失敗;

　　支持鏡像本地化約束，平均拉起速度提升約 1000 倍：一些離線任務(wù)的鏡像比較大，在容器啟動(dòng)時(shí)拉取鏡像會(huì)花費(fèi)較多時(shí)間，進(jìn)而導(dǎo)致啟動(dòng)時(shí)間變長(zhǎng)。為了解決該問題，支持了鏡像本地化約束，讓容器可以盡量調(diào)度到有鏡像的節(jié)點(diǎn)，該功能上線后容器平均拉起速度提升 1000 倍;

　　支持雙棧節(jié)點(diǎn)和 v6 only 節(jié)點(diǎn)在單集群混跑：通過將雙棧節(jié)點(diǎn)和 v6 only 節(jié)點(diǎn)混跑在同一個(gè)集群中顯著降低了運(yùn)維成本，同時(shí)也有利于資源利用率提升;

　　Shuffle 數(shù)據(jù)寫遠(yuǎn)程，避免打爆本地磁盤：shuffle 數(shù)據(jù)通常較大很容易將本地磁盤打滿，將 shuffle 數(shù)據(jù)寫遠(yuǎn)程后，可以避免因本地磁盤打滿而導(dǎo)致任務(wù)運(yùn)行異常;

　　大量引入 SSD 和 Nvme 磁盤，加速作業(yè)運(yùn)行。

　　3. 上線收益

　　Yodel 架構(gòu)已經(jīng)在字節(jié)內(nèi)部上線，上線后帶來(lái)了如下收益：

　　高效資源切換：實(shí)現(xiàn)了 2022 元旦/春節(jié) 約 50 萬(wàn)核離線資源分鐘級(jí)出讓，顯著提高了在離線資源轉(zhuǎn)化效率，為重大活動(dòng)場(chǎng)景下的資源切換提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐;

　　利用率提升：NM 和周邊單機(jī)組件下線，降低 Overhead，帶來(lái)單機(jī) 2% 利用率提升;

　　在離線統(tǒng)一：在離線資源全量共池，Quota 管控、調(diào)度、運(yùn)行、機(jī)器運(yùn)維統(tǒng)一。

　　4. 未來(lái)規(guī)劃

　　RGS & RKS 部署云原生化

　　接入服務(wù)發(fā)現(xiàn)

　　支持容器化部署

　　可彈性擴(kuò)展

　　開源 Yodel 回饋社區(qū)