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volcano

基于Kubernetes的高性能批处理调度系统

VolcanoKubernetes批处理系统云原生工作负载调度Github开源项目

Volcano是基于Kubernetes构建的批处理系统，为机器学习、深度学习和生物信息学等高性能计算工作负载提供通用机制。它集成TensorFlow、Spark等主流框架，融合了大规模运行高性能工作负载的丰富经验。Volcano支持高效调度和资源管理，适用于大数据分析、人工智能训练等场景，能显著提升集群资源利用率和作业处理效率。Volcano在多个行业广泛应用，获得开源社区积极贡献。作为CNCF孵化项目，Volcano为云原生生态系统提供强大的批处理能力。

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介绍相关项目
K8Studio - 高效可视化的Kubernetes集群管理平台
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K8Studio是一款功能全面的Kubernetes管理工具，通过CloudMaps可视化技术将复杂集群数据转化为清晰洞察。支持多集群管理、资源可视化、YAML编辑、SSH连接和日志访问等功能。适用于不同经验水平的Kubernetes用户，注重性能优化和数据隐私保护。K8Studio能高效处理大型集群，为Kubernetes监控和管理提供流畅、直观的解决方案。
higgsfield - 高容错且可扩展的GPU调度与机器学习框架
GPU管理GithubHiggsfield分布式计算大模型训练开源项目深度学习
Higgsfield是一款开源、高容错、可扩展的GPU调度与机器学习框架，适用于数十亿到数万亿参数的模型（如大型语言模型）。它的主要功能包括分配计算资源、支持高效分片、启动和监控大规模神经网络训练、管理资源竞争，并通过与GitHub的集成实现持续集成。Higgsfield简化了大规模模型训练的流程，提供了多样且强大的开发工具。
nextflow - 基于数据流模型的可扩展工作流系统 支持多平台部署
GithubNextflow可扩展性工作流系统并行计算开源项目数据流编程
Nextflow是一个基于数据流编程模型的工作流系统，用于创建可扩展、可移植和可重现的工作流。它简化了并行和分布式计算管道的编写过程，支持多种执行平台和依赖管理方式。Nextflow适用于本地机器、HPC集群、云平台和Kubernetes等环境，广泛应用于生物信息学等计算密集型领域。该项目拥有活跃的社区和完善的文档支持。
katana-skipper - 机器学习工作流引擎
DockerGithubKatana ML SkipperKubernetes开源项目微服务机器学习
Katana-skipper 是一个灵活的机器学习工作流引擎，它能够在多个微服务之间进行事件调度，并创建可执行的流程来处理请求。该引擎可配置以支持任何微服务，且具有通用的引擎和通信部分。示例服务使用波士顿房价数据进行数据处理和模型训练，支持多种编程语言的微服务容器，包括 Python 和 JavaScript。Skipper 可部署于任何支持 Kubernetes 或 Docker 的云服务商，并支持使用 Kubernetes 命令进行扩展。
kubesphere - 一个用于云原生应用管理的分布式操作系统和多租户容器平台
DevOpsGithubKubeSphereKubernetes云原生多云管理开源项目
KubeSphere是以Kubernetes为核心的分布式操作系统，支持多云、多集群和边缘计算的统一管理。其插拔式架构允许无缝集成第三方应用，提供全栈自动化运维和DevOps工作流。平台具备直观的Web UI，帮助企业构建功能丰富的多租户容器平台，覆盖Kubernetes多集群管理、云原生可观测性、服务网格和边缘计算等关键功能。最新的v3.4.0版本进一步提升了用户体验，并带来了多项功能更新。
kubernetes-learning - Docker和Kubernetes实践指南，从入门到精通
CNCFDockerGithubKubernetes云原生容器编排开源项目
这是一个全面的Docker和Kubernetes学习资源，涵盖从基础到高级的内容。教程包括Docker基础、Kubernetes集群搭建、运行原理、控制器使用、调度策略、运维技巧、Helm工具应用等。还介绍了基于Kubernetes的CI/CD实现，为开发者提供了系统化的容器化和云原生技术学习路径。
dolphinscheduler - 高性能低代码工作流编排平台
Apache DolphinSchedulerGithub云原生工作流调度开源项目数据编排
Apache DolphinScheduler是一款开源的数据工作流编排平台，支持低代码方式创建高性能工作流。该平台提供直观的用户界面，解决数据管道中的复杂任务依赖，并支持多种开箱即用的作业类型。DolphinScheduler易于部署，支持多种工作流管理方式，具有高可靠性和可扩展性。它支持云原生架构、多租户、工作流版本控制、状态管理和细粒度权限控制，适用于各种规模的数据处理需求。
hatchet - 高性能分布式任务队列和工作流编排系统
GithubHatchet任务队列分布式系统容错工作流编排开源项目
Hatchet是一款开源的分布式任务队列系统，旨在替代传统队列和发布/订阅模型。它具备高并发处理能力，支持公平调度和速率限制，同时保证超低延迟和高吞吐量。Hatchet提供任务可观察性、持久化执行和灵活调度等功能，适用于AI推理、大规模批处理和复杂工作流编排等场景。系统支持Python、TypeScript和Go语言SDK，便于与现有技术栈集成。Hatchet简化了任务队列管理，有效提升了系统可靠性和开发效率。
dagster - 全生命周期数据管道编排工具 支持云原生部署
DagsterGithubPython开源开源项目数据管道编排资产管理
Dagster是一款支持云原生部署的数据管道编排工具，覆盖全生命周期开发。该工具集成了数据血缘追踪和可观察性功能，采用声明式编程模型，并提供出色的可测试性。Dagster能够帮助开发和维护各类数据资产，包括数据表、数据集、机器学习模型和报告等。开发者可通过Python函数声明数据资产的构建方式，Dagster会自动管理函数执行时机并保持资产更新。这一工具适用于从本地开发到生产环境的全过程，并与现代数据技术栈广泛集成。
tke - 统一多集群Kubernetes管理平台
DevOpsGithubKubernetesTKEStack容器管理平台开源项目
TKEStack是一个开源的容器管理平台,提供多Kubernetes集群的统一管理。它支持跨环境部署Kubernetes,满足企业IT需求,支持DevOps实践。主要功能包括统一集群管理、应用负载管理、运维管理和插件扩展。TKEStack适配多种Linux操作系统,安装简便,功能丰富,适合各类组织使用。
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