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caelus

Kubernetes集群空闲资源优化利用方案

CaelusKubernetes资源复用批处理作业资源隔离Github开源项目

Caelus是一个开源项目，旨在优化Kubernetes集群资源利用率。它通过在低负载期间运行批处理任务来充分利用节点空闲资源。该系统动态管理资源隔离，监控性能指标，并在检测到干扰时自动调整或停止批处理任务，确保在线服务的稳定性。Caelus为提高集群资源效率提供了灵活可靠的解决方案。

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介绍相关项目
katib - 增强自动化机器学习，全面支持超参数优化和架构搜索
Katib是专为Kubernetes环境设计的自动化机器学习（AutoML）工具，提供高效的超参数调优和神经架构搜索功能。兼容多种机器学习框架与编程语言，支持TensorFlow、PyTorch和XGBoost等常用框架，适用于各种Kubernetes生态中的机器学习项目，包括但不限于随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化方法。
garden - 加速Kubernetes应用开发测试的智能DevOps平台
DevOpsGardenGithubKubernetes开源项目自动化配置管理
Garden是一个专注于Kubernetes应用的DevOps自动化平台，提供按需创建类生产环境、智能缓存加速和配置一致性管理等功能。其核心Stack Graph技术实现了高效的依赖管理和变更追踪，显著提高了开发效率和DevOps流程自动化程度。Garden支持多种插件，如Kubernetes、Terraform和Pulumi，适用于现代云原生应用的开发和部署。
skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台
GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门
SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架，支持在任意云平台运行，最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列，简化了扩展操作，还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移，使用管理型Spot实例以较低成本运行，同时自动选择成本最优的机型和区域。
Schedulis - 基于Azkaban的高性能工作流调度系统 支持多租户资源隔离
DataSphere StudioGithubLinkisSchedulis任务调度工作流开源项目
Schedulis是基于Azkaban开发的工作流调度系统，具备高性能、高可用和多租户资源隔离特性。支持大数据任务和数据检查任务，与DataSphere Studio和Linkis集成。提供告警机制、执行策略和简洁界面。在高可用性、资源管理和功能特色上优于其他调度系统。
application - 通用Helm图表优化Kubernetes应用部署
DevOpsGithubHelmKubernetes容器化应用部署开源项目
这是一个通用Helm图表，专为部署无状态、仅创建命名空间范围资源的Kubernetes应用设计。支持部署和CronJob运行模式，无需特权容器或自定义资源。图表提供全面配置选项，涵盖部署策略、资源管理、健康检查、存储、服务暴露和入口设置等，简化应用部署流程，提高管理效率。
k8sgpt-operator - 在Kubernetes中实现灵活的工作负载管理
GithubK8sGPTKuberneteshelm安装开源项目监控
该Operator使K8sGPT可在Kubernetes集群中集成与管理。用户可自定义资源以定义K8sGPT工作负载的行为与范围，支持多集群监控及多种AI后端集成，如OpenAI、AzureOpenAI和Amazon Bedrock。配置和输出分析结果可以灵活调整，方便集成到现有工作流中。
cluster.dev - 开源云原生基础设施管理工具
Cluster.devGithub云原生云基础设施基础设施模板开源工具开源项目
Cluster.dev是一个开源的云原生基础设施管理工具，通过整合多种技术简化部署和测试流程。它支持声明式配置，适用于重复使用基础设施模式、开发平台和进行集成测试等场景，有效提高了基础设施管理效率。Cluster.dev整合了Terraform、Kubernetes、Shell脚本和Helm charts等技术，便于部署、测试和分发完整的基础设施模板。
Kubernetes-and-Cloud-Native-Associate-KCNA - KCNA认证全面指南：Kubernetes基础与云原生技术
GithubKCNAKubernetes云原生容器编排开源项目认证考试
KCNA认证指南详解Kubernetes基础、容器编排、云原生架构等核心内容，提供完整备考资料与实践题目，全面提升云原生技术水平。
backend.ai - 灵活高效的容器化计算集群平台 支持多种框架与加速器
APIBackend.AIGithub多租户容器化计算平台开源项目计算资源管理
Backend.AI是一个基于容器的计算集群平台，支持多种计算和机器学习框架及编程语言。平台提供CUDA GPU、ROCm GPU、TPU和IPU等异构加速器支持，可按需分配和隔离计算资源，适合多租户环境。通过REST、GraphQL和WebSocket API暴露功能，为用户提供灵活高效的计算环境。此平台集成了先进的资源调度功能，可实现按需或批量分配计算资源。Backend.AI采用容器技术实现资源隔离，确保多租户环境的安全性和效率。其开放的API架构便于与现有系统集成，为科研、教育和企业用户提供了强大而灵活的计算解决方案。
cloudpods - 云原生开源多云管理平台，兼容多种云资源
CloudpodsGithubGolang云管理平台开源开源项目混合云
Cloudpods是由Golang开发的云原生开源平台，通过统一API管理本地KVM、裸金属及多个云提供商的资源，隐藏不同云提供商之间的差异。适用于需要虚拟化物理服务器为私有云、自动化管理裸金属、将VMware vSphere转化为私有云以及在混合云中统一查看公有云和私有云资源的用户，支持多种资源管理，如服务器、负载均衡、对象存储、NAS、RDS、弹性缓存等，便于实现跨云管理。
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