聚焦AI大数据，Volcano社区开源之夏课题邀你挑战！

📮滴，学生卡！您已收到来自Volcano社区的开源之夏邀请~

Volcano是业界首个云原生批量计算社区，也是 CNCF 首个及唯一孵化级批量计算项目。Volcano主要用于 AI、大数据、基因、渲染等诸多高性能计算场景，对主流通用计算框架均有很好的支持。社区已吸引5.8万+全球开发者，并获得3.8k+Star 和800+ Fork，参与贡献企业包括华为、AWS、百度、腾讯、博云、京东、小红书、第四范式、bilibili等。

🏷️社区地址：https://github.com/volcano-sh/volcano

目前，Volcano在人工智能、大数据、基因测序等海量数据计算和分析场景已得到广泛应用，完成对 Spark、Flink、Tensorflow、PyTorch、Argo、MindSpore、Paddlepaddle 、Kubeflow、MPI、Horovod、Mxnet、KubeGene、Ray 等众多主流计算框架的支持，并构建起完善的上下游生态。

Volcano社区已连续4年加入开源之夏，并在今年带来5项课题，欢迎高校同学选报，报名时间4月30日-6月4日。开源之夏是由中国科学院软件研究所“开源软件供应链点亮计划”发起并长期支持的一项暑期开源活动，旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护，培养和发掘更多优秀的开发者，促进优秀开源软件社区的蓬勃发展，助力开源软件供应链建设。

▍Volcano社区开源之夏2024课题

课题一：Volcano支持Pod Scheduling Readiness调度

项目编号：243ba0503

项目难度：基础/Basic

项目社区导师：常旭征

导师联系邮箱：cxz2536818783@gmail.com

项目简述：Pod 一旦创建就被认为已准备好进行调度。在 kube-scheduler 中，它会尽职尽责地寻找节点来放置所有待处理的 Pod。然而，在现实情况下，某些 Pod 可能会长时间处于“缺少必要资源”状态。这些 Pod 实际上以不必要的方式干扰调度程序（以及 Cluster AutoScaler 等下游组件），造成资源浪费等问题。Pod Scheduling Readiness是 kube-sheduler 的一项稳定功能。它通过设置Pod的schedulingGates字段来控制Pod的调度时机。Volcano也应该支持该功能，以增强调度功能，避免无意义的调度，提升调度效率，进行调度准入等。

参考：https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling-eviction/pod-scheduling-readiness/

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/243ba0503?list=org&navpage=org

课题二：Volcano支持多集群AI任务调度中的队列容量管理能力

项目编号：243ba0505

项目难度：进阶/Advanced

项目社区导师：王龙辉（lowang-bh）

导师联系邮箱：lhui_wang@163.com

项目简述：随着AI大模型的迅速发展，单个K8s集群由于资源和性能瓶颈，已越来越不能满足大模型AI作业训练的需求，越来越多的用户使用多集群来管理和运行AI作业，Volcano正在支持多集群AI作业的任务调度，这其中涉及到多集群的作业管理、多租户任务公平调度，队列管理等系列需求。多集群编排系统Karmada已逐渐成为业界标准，Volcano需要基于Karmada现有的能力，构建多集群场景下的AI作业调度能力，弥补Karmada调度方面缺失的队列管理等能力，以解决多集群场景下AI作业任务调度、队列管理、多租户配额管理问题。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/243ba0505?list=org&navpage=org

课题三：Volcano支持弹性层级队列管理

项目编号：243ba0509

项目难度：进阶/Advanced

项目社区导师：李鑫

导师联系邮箱：hwdefcom@outlook.com

项目简述：在云原生AI任务调度场景下，公平调度和资源利用率是用户比较关注的问题，Volcano社区已经构建了弹性队列管理插件capacity，以支持细粒度的资源借入借出和队列管理，提升资源利用率，但在实际场景中，队列通常是层级的，对应公司团队的层级组织架构，为了更加符合实际的队列使用场景，进一步提升AI任务调度的资源利用率，Volcano需要在capacity的基础上支持层级队列管理能力。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/243ba0509?list=org&navpage=org

课题四：云原生批量计算项目Volcano UI & Monitor系统

项目编号：243ba0574

项目难度：基础/Basic

项目社区导师：王雷博

导师联系邮箱：wangleibo1@huawei.com

项目简述：作为首个云原生批量计算项目Volcano，提供了丰富的功能和优异的性能，帮助用户提升AI和大数据的性能以及提升整体资源利用率，然而对于很多用户来说，Volcano因为缺少前端UI以及监控，整体的使用成本以及学习曲线较高，尤其是对于集群管理员，无法通过UI对队列、作业进行管理以及无法直观的查看资源的总量、余量以及作业的进度等。

该项目将设计和实现一套Volcano项目的前端UI，该UI具体包含如下内容：

1. 集群资源信息查看

2. 队列管理

2.1 查看队列 （ reservation, min, max, allocated resource， job数量等）

2.2 配置队列（reservation,min, max）

3. 工作负载

3.1 查看Job状态

3.2 配置Job的关键属性

4. 配置调度器的调度策略

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/243ba0574?list=org&navpage=org

课题五：Volcano 性能基准测试和压力测试

项目难度：243ba0576

项目难度：进阶/Advanced

项目社区导师：汪洋

导师联系邮箱：wysea1990@163.com

项目简述：Volcano开源项目提供了丰富的作业管理、队列管理、调度策略等功能，目前缺少一套公开的性能测试和压力基准测试。如果有一份性能基准测试报告，它将会帮助大数据用户以及HPC用户快速评估是否可以将他们的业务从传统软件迁移到Kubernetes和Volcano系统。同时也有利于新研发算法的有效性评估。

本课题目标是设计和实现一套性能测试的方法以及标准，然后进行充分的性能及压力测试，最终提供一份报告。

项目链接：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/243ba0576?list=org&navpage=org

▍如何报名开源之夏Volcano课题？

报名对象

• 本活动面向年满 18 周岁的高校在校学生。
• 暑期即将毕业的学生，只要申请时学生证处在有效期内，就可以报名活动。
• 中国籍学生参与活动时需提供身份证、学生证、教育部学籍在线验证报告（学信网）或在读证明。
• 外籍学生参与活动时需提供护照，同时提供录取通知书、学生卡、在读证明等文件用于证明学生身份。