はじめに
Kubernetesはコンテナーオーケストレーションの標準として広く採用され、アプリケーションの自動化された管理を可能にしています。その中でも、スケジューラーはクラスター內のリソースを最適に配分し、アプリケーションの可用性と効率を確保する核心的なコンポーネントです。CNCF（Cloud Native Computing Foundation）傘下のSIG Schedulingは、Kubernetesのスケジューラーアーキテクチャの進化と拡張性を推進しており、AIトレーニングや大規模コンピューティングのニーズに対応するための最新技術革新を紹介します。
スケジューラーの定義と基本概念
スケジューラーは、Kubernetesクラスター內のノードにPodを割り當てる責任を擔います。主な機能には以下のものがあります：
- リソース配分：CPU、メモリ、GPUなどのリソースをPodの要件に応じて最適に割り當てます。
- ノード親和性と反親和性：Podが特定のノードに配置されるか、逆に配置されないかを制御します。
- 分散と負荷分散：リソースの均等な利用を促進し、クラスター全體の可用性を向上させます。
スケジューラーは、Future Extension PointやScore Extension Pointといった拡張ポイントを備えており、カスタムロジックの追加が可能です。これにより、特定のワークロード（例：AIトレーニング）に最適化されたスケジューリング戦略を実裝できます。
重要な特性と機能
パフォーマンス最適化
- キュー提示（Queuing Hint）：Podがスケジュールできない場合、クラスターイベント（ノード更新やリソース変化）を監視し、無駄な再試行を迴避します。これにより、スケジューリングのトーチャー量が向上します。
- 非同期 preempt（Async Preemption）：高優先度のPodが低優先度のPodを削除してリソースを確保する機能で、API呼び出しを非同期化してスケジューリングサイクルの遅延を減らします。
- キュー最適化（Pop from Back of Q）：主キューが空の場合、バックキューからPodを移動してスケジューリングサイクルに組み込み、リソース利用率を向上させます。
- リソース配列（Resource Array）：複雑なリソース要件（GPU、ストレージスライスなど）をサポートし、リソースマッチングの精度を高めます。
子プロジェクトの進展
- Q（Quota Manager）：多キュー（MultiQ）と公平スケジューリング（Fair Shedding）をサポートし、KubernetesとRayクラスターの統合を実現します。また、トポロジースケジューリングと範囲管理を導入し、リソース配分戦略を最適化します。
- スケジューラー：ポリシー駆動型のPodドライブ（例：トポロジースプレッド、反親和性規則の失効時の自動削除）をサポートします。PrometheusとKubernetes Matrixを活用して、リソース利用率を最適化します。
- スケジューラーサイミュレータ（Scheduler Simulator）：リアルタイムクラスターに接続し、ノードとPod情報を自動でダウンロードして、カスタムプラグインや設定調整のテストを実施します。視覚化インターフェースにより、各プラグインの拒否理由やスコアリング詳細を表示します。
今後の課題と改善點
- 拡張インフラストラクチャのサポート：動的デバイスアタッチやノード間依存関係の処理（例：多ノードデバイス分片）を実現する必要があります。
- パフォーマンス向上：1.33バージョンでは、親和性とトポロジースプレッドのスケジューリングトーチャー量が約20％向上しましたが、さまざまなワークロードの適用性を検証する必要があります。
結論
Kubernetesのスケジューラーは、AIトレーニングや大規模コンピューティングのニーズに対応するため、継続的な進化を遂げています。拡張性とパフォーマンスの向上により、クラスターのリソース利用率を最適化し、運用効率を向上させます。SIG Schedulingのコミュニティに參加し、スケジューラーの設計や実裝に貢獻することで、今後の技術革新に貢獻できます。