隨著雲端計算技術的飛速發展，排程技術正日益變成各大基礎設施效能提升所面臨的巨大挑戰，而google釋出的Borg論文更是讓大家看到了排程的巨大潛力。近些年隨著容器技術的崛起，以及任務和容器排程和編排工具Mesos、Kubernetes和Yarn等開源專案的風生水起，更是引領了排程技術領域的新一輪浪潮。

令人欣慰的是在這輪浪潮下，國內技術同行也在齊頭跟進，開始佈局實踐。在剛過去的3個月裡，阿里巴巴釋出了Pouch容器開源專案，並通過雙11場景大規模驗證了Sigma排程技術及混部能力的可行性，促進了該技術領域在國內的進一步發展。此外，我們也在積極建設排程和容器技術的行業交流圈，所以我們在2018年1月20日誠邀您相聚北京，和一眾國內外排程和容器技術領域的同仁一起分享目前行業最佳實踐，共同探討排程和容器技術前沿和發展趨勢。

我們希望將這次沙龍辦成真正的熱愛排程和容器技術，並對排程能力有需求的網際網路企業使用者和開發者的交流會，並藉此機會探討和行業同仁一起建立線下長效可運營的技術組織的可能性，定期在各主要城市線下舉辦排程和容器技術Meetup，加強行業使用者和開發者之間的聯絡。

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時間

1月20日（週六）

13:30--18:00

地點

北京市朝陽區

光華路9號SOHO 3Q

精彩議程

13:00-13:30     簽到
13:30-14:20     Kubernetes中的資源管理及排程
14:20-15:10     阿里巴巴Sigma排程Pouch容器創新實踐
15:10-15:30    茶歇&自由交流
15:30-16:20     基於DockerOnYarn的服務排程系統
16:20-17:10     靈雀雲如何利用CNI介面在 Kubernetes上實現 Pod的靜態IP功能
17:10-18:00     今日頭條Hadoop Yarn排程實踐

議題和嘉賓先睹為快！

Kubernetes中的資源管理及排程

隨著Kubernetes的流行，越來越多的作業希望執行在 Kubernetes上，例如TensorFlow, Spark等；但目前的 Kubernetes排程還無法完美支援這些作業模式。在本次討論中，主要介紹kubernetes社群在支援多種作業模式方面所做的工作，並分享這方面的想法及建議。

馬達：Kubernetes Maintainer，IBM中國系統部軟體架構師；吉林大學碩士畢業，主修網格計算，分散式計算；畢業後加入IBM，專注於叢集管理、資源及作業排程，服務治理等，在分散式領域有超過十年的工作經驗。

阿里巴巴Sigma排程Pouch容器創新實踐

阿里雲化技術戰略是阿里基礎技術團隊近年來一直在努力的方向，是阿里的下一代技術架構。包括混合雲、Pouch容器化、Sigma統一排程、儲存計算分離和混部等多項技術的不斷突破和創新。雲化架構使多個數據中心像一臺計算機一樣來管理，可以跨多個不同的平臺來排程業務發展所需的資源，構建混合雲以極低成本拿到伺服器，通過混合部署大幅提升資源利用率。本分享介紹雲化架構關鍵技術Sigma排程的演進、Pouch容器的路線選擇及後續發展規劃。

丁宇（叔同）：阿里巴巴資深技術專家，阿里高可用架構負責人、雙11穩定性負責人，阿里容器、排程、叢集管理、運維技術負責人。2010年加入淘寶網、8次參與雙11作戰，並推動和參與了雙11幾代技術架構的演進和升級。

基於DockerOnYarn的服務排程系統

DockerOnYarn容器管理系統是大資料平臺部自研的微服務容器管理平臺，包括編譯構建、排程執行、映象儲存等系統工具。結合YARN支援批處理任務與長服務管理，同時支援GPU的板卡隔離和資源排程，目前每天能夠穩定排程近30W+的任務/服務。

申賢強：搜狗大資料平臺部資深開發工程師，主要負責 Hadoop，HBase，Docker 等基礎平臺的開發和建設，以及提供一站式資料分析服務。

靈雀雲如何利用CNI介面在Kubernetes上實現Pod的靜態IP功能

CNI 作為 CNCF 的專案提供了構建容器網路的介面和類庫，可以方便 kubernetes 擴充套件使用不同的網路模型，這次會介紹一下 CNI 的工作方式以及如何進行開發。同時會結合靈雀雲的實踐來介紹現有網路模型在傳統環境存在的一些缺陷以及靈雀雲如何根據 CNI 的介面實現的 pod 靜態 IP 方面的工作。

劉夢馨：靈雀雲k8s首席專家，北京大學碩士研究生，曾在阿里技術保障部擔任系統工程師，後加入靈雀雲從事容器雲平臺排程系統和容器網路相關方向的開發，專注於分散式系統方向的研究和動向。曾翻譯《資料科學實戰手冊》《Mesos：大資料資源排程與大規模容器執行最佳實踐》。

今日頭條Hadoop Yarn排程實踐

1）Hadoop 技術概述：簡要介紹 Hadoop 平臺的架構，發展歷史以及演進；
2）Hadoop 目前在頭條的概況：介紹 Hadoop 平臺是如何支援頭條 1億+ DAU的產品，我們在實踐 Hadoop 時遇到了什麼挑戰，是如何解決的；
3）未來的 Hadoop 在頭條，未來 Hadoop 平臺在頭條的規劃以及思考；

徐鵬：今日頭條基礎架構研發工程師，長期關注大資料處理、分散式系統的研究以及Hadoop相關技術的應用與開發，《HDFS 2.X 原始碼剖析》作者。

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