Kubernetes原生AI应用部署新趋势：Kueue与Kubeflow集成实战，实现机器学习工作负载智能调度

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引言：云原生AI时代的挑战与机遇

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，企业对大规模机器学习（ML）训练任务的需求日益增长。传统的单机或私有集群模式已难以满足复杂、高并发、资源密集型的AI工作负载需求。与此同时，Kubernetes（简称K8s）作为云原生计算的事实标准，正逐步成为支撑AI应用部署的核心基础设施。

然而，在实际落地过程中，AI工程师面临诸多挑战：

• 资源争用：多个训练任务同时运行时，GPU/CPU等关键资源竞争激烈。
• 优先级混乱：重要任务无法及时抢占资源，导致关键项目延期。
• 调度效率低下：默认调度器缺乏对深度学习训练作业的感知能力。
• 扩缩容不灵活：动态调整训练节点规模困难，影响成本与性能平衡。

为应对这些痛点，Kubernetes社区推出了Kueue——一个专为AI和数据科学工作负载设计的原生队列管理系统，并与主流ML平台Kubeflow深度集成，构建出一套完整的“智能调度+自动化训练”体系。

本文将深入解析 Kueue 与 Kubeflow 的协同机制，通过真实场景案例与代码示例，全面展示如何在生产环境中部署并优化 AI 工作负载，实现从任务提交到资源分配、执行监控、自动扩缩容的全链路智能化管理。

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一、Kubernetes生态中的AI工作负载特点

1.1 AI工作负载的核心特征

机器学习训练任务具有以下典型特性：

特性	说明
资源密集型	常需多GPU、大内存（如8×A100/40GB）、高速网络
长周期运行	单次训练可能持续数小时至数天
可中断性	支持检查点恢复，可暂停/重启
并行性要求高	分布式训练需要协调多个Pod
依赖复杂	包括Python环境、框架版本、数据集路径等

因此，简单的 Deployment 或 Job 无法满足其调度需求。

1.2 原生K8s调度器的局限性

Kubernetes 默认调度器基于静态规则（如亲和性、污点容忍），但存在明显不足：

• 不了解AI任务类型：不能识别“这是个PyTorch训练任务”，也无法判断是否应优先调度。
• 无队列管理能力：所有请求直接进入调度流程，容易造成资源饥饿或碎片化。
• 无法进行资源预留：无法为高优先级任务预留资源。
• 缺乏弹性伸缩策略：无法根据负载动态增减节点。

这正是 Kueue 诞生的背景。

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二、Kueue：面向AI/ML工作的先进队列系统

2.1 Kueue 概述

Kueue 是由 Kubernetes SIG-Apps 社区主导开发的一个可扩展的队列管理控制器，旨在解决多租户环境下资源公平分配与优先级调度问题。

它并非替代K8s调度器，而是作为前置层介入任务调度流程，提供如下核心能力：

• ✅ 多队列支持（Queue）
• ✅ 优先级与权重控制（PriorityClass）
• ✅ 资源预留与抢占（Resource Reservation & Preemption）
• ✅ 策略驱动的准入控制（Admission Policies）
• ✅ 与Kubeflow无缝集成（通过Custom Resource）

📌 官方定位：Kueue 是“Kubernetes 中的资源调度代理”，适用于AI、大数据、批处理等复杂工作负载。

2.2 核心组件架构

+-----------------------+
|    User Workloads     |
|   (e.g., Training Job)|
+----------+------------+
           |
           v
+-----------------------+
|      Kueue Controller |
|   (Manages Queues)    |
+----------+------------+
           |
           v
+-----------------------+
|   Admission Controllers|
|   (Policy Enforcement)|
+----------+------------+
           |
           v
+-----------------------+
|    Kubernetes Scheduler|
|   (Actual Pod Binding)|
+-----------------------+

工作流如下：

1. 用户提交 Workload CRD（自定义资源）；
2. Kueue 接收并放入指定队列；
3. Kueue 根据策略决定是否允许该工作负载进入调度阶段；
4. 若允许，则创建对应的 Pod 请求，并交由K8s调度器处理；
5. 调度成功后，Pod启动运行。

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三、Kubeflow与Kueue集成原理

3.1 Kubeflow简介

Kubeflow 是Google发起的开源ML平台，目标是让机器学习在Kubernetes上“开箱即用”。其主要组件包括：

• KFJob: 用于定义机器学习训练任务。
• Katib: 自动超参调优工具。
• TFJob / PyTorchJob: 特定框架的分布式训练CRD。
• Pipeline: ML流水线编排。
• NotebookServer: Jupyter环境托管。

Kubeflow 使用 CRD（Custom Resource Definition）来描述ML任务，例如：

apiVersion: kubeflow.org/v1
kind: TFJob
metadata:
  name: mnist-training
spec:
  tfReplicaSpecs:
    Worker:
      replicas: 2
      template:
        spec:
          containers:
            - name: tensorflow
              image: gcr.io/kubeflow-images/staging/tensorflow:latest
              resources:
                limits:
                  nvidia.com/gpu: 1

3.2 集成方式：Kueue + Kubeflow 的协作模型

Kubeflow 本身不直接支持队列管理，但可通过以下方式接入 Kueue：

✅ 方法一：使用 Kueue.Workload 替代原始Kubeflow CRD

Kueue 提供了一个通用的 Workload 资源类型，可以封装任何类型的Kubeflow任务。

⚠️ 注意：Kubeflow 1.7+ 开始支持通过 Kueue 适配器将 TFJob、PyTorchJob 等转换为 Workload。

✅ 方法二：启用 Kueue Admission Controller + Kubeflow Operator

在Kubeflow部署中启用 Kueue 的准入控制器，使得所有提交的任务都先经过 Kueue 的审查与排队。

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四、实战部署：Kueue + Kubeflow 集成环境搭建

4.1 环境准备

我们将在一个 Kubernetes 集群上部署 Kueue 和 Kubeflow，假设环境如下：

• Kubernetes 版本：v1.27+
• Helm 3.x
• GPU支持（NVIDIA Device Plugin 已安装）
• Ingress Controller（如NGINX）
• 存储类（StorageClass）配置好（如Rook-Ceph或EBS）

4.2 安装 Kueue

使用 Helm 安装 Kueue：

helm repo add kueue https://kubernetes-sigs.github.io/kueue
helm repo update

kubectl create namespace kueue-system

helm install kueue kueue/kueue \
  --namespace kueue-system \
  --set controllerManager.enableAdmissionWebhook=true \
  --set controllerManager.enableController=true

验证安装：

kubectl get pods -n kueue-system
# 应看到 kueue-controller-manager-xxx pod 正常运行

4.3 创建命名空间与队列

为不同团队/项目创建独立命名空间，并绑定队列：

# namespaces.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: data-science-team-a
---
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: ml-research-b

创建队列（Queue）和队列配置（ClusterQueue）：

# clusterqueue.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: production-queue
spec:
  # 优先级顺序：高 > 中 > 低
  priority: 100
  # 允许的最大并发工作负载数
  maxTotalRequeues: 3
  # 资源容量限制
  resourceGroups:
    - name: default
      resources:
        - name: cpu
          min: "1"
          max: "16"
        - name: memory
          min: "2Gi"
          max: "64Gi"
        - name: nvidia.com/gpu
          min: "0"
          max: "8"
  # 启用抢占机制
  preemption:
    enabled: true
    reclaimableResources:
      - name: nvidia.com/gpu
        reclaimable: true

💡 preemption.enabled: true 表示当高优先级任务到来时，可驱逐低优先级任务以释放资源。

绑定命名空间到队列：

# queue-binding.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: QueueBinding
metadata:
  name: ds-team-a-binding
  namespace: data-science-team-a
spec:
  clusterQueue: production-queue
  namespace: data-science-team-a

应用配置：

kubectl apply -f clusterqueue.yaml
kubectl apply -f queue-binding.yaml

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五、Kubeflow集成配置：启用Kueue支持

5.1 安装 Kubeflow with Kueue Support

推荐使用 Kubeflow 1.7+，并启用 Kueue 相关功能。

export KF_NAME=cluster-kf
export KF_DIR=~/kfdir
export CONFIG_URI="https://raw.githubusercontent.com/kubeflow/manifests/v1.7-branch/kfdef/kfctl_k8s_istio.v1.7.0.yaml"

mkdir ${KF_DIR}
cd ${KF_DIR}

# 下载配置文件
curl -L ${CONFIG_URI} -o kfctl.yaml

# 修改 kfctl.yaml，启用 Kueue 支持
vim kfctl.yaml

在 kfctl.yaml 中添加以下内容（若未包含）：

components:
  - kueue

然后使用 kfctl 安装：

kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/kueue/releases/download/v0.9.0/kueue.yaml

# 安装 Kubeflow
kfctl apply platform -f kfctl.yaml

等待所有组件就绪：

kubectl get pods -n kubeflow

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六、提交AI训练任务：从Kubeflow到Kueue

6.1 定义一个 TensorFlow 训练任务（带Kueue支持）

我们编写一个典型的 TFJob，但将其包装为 Workload 类型，由 Kueue 管理。

# tfjob-with-kueue.yaml
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: Workload
metadata:
  name: tf-mnist-training-01
  namespace: data-science-team-a
spec:
  # 关联队列（必须匹配 QueueBinding）
  queue: production-queue
  # 优先级设置
  priorityClassName: high-priority
  # 所需资源
  podSets:
    - name: worker
      replicas: 2
      template:
        spec:
          containers:
            - name: tensorflow
              image: tensorflow/tensorflow:2.13.0-gpu
              resources:
                limits:
                  nvidia.com/gpu: 1
                  cpu: "4"
                  memory: "16Gi"
              command:
                - python3
                - train.py
                - --epochs=50
                - --batch-size=128
          restartPolicy: OnFailure

✅ 注意：这里没有直接使用 TFJob，而是使用 Workload CRD。Kubeflow Operator 会自动将其转换为底层的 TFJob 或 Pod。

6.2 创建优先级类（PriorityClass）

为了实现优先级调度，我们需要定义几个 PriorityClass：

# priorityclass.yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "High priority for critical training jobs"
---
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: medium-priority
value: 100000
globalDefault: false
description: "Medium priority for regular training jobs"
---
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: low-priority
value: 10000
globalDefault: false
description: "Low priority for experimental jobs"

应用：

kubectl apply -f priorityclass.yaml

更新 Workload 文件，引用 high-priority：

spec:
  queue: production-queue
  priorityClassName: high-priority
  ...

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七、Kueue调度行为详解

7.1 调度流程分析

当提交上述 Workload 后，Kueue 的处理逻辑如下：

1. 接收请求：Kueue 控制器监听 Workload 创建事件；
2. 合法性检查：根据 ClusterQueue 的策略验证资源是否充足；
3. 排队等待：如果资源不足，进入队列等待；
4. 准入决策：若当前有低优先级任务正在运行，且高优先级任务到来，则触发抢占；
5. 生成Pod模板：将 Workload 转换为标准 Pod 规范；
6. 传递给调度器：由K8s原生调度器完成最终绑定；
7. 启动执行：Pod被调度到节点并运行。

7.2 抢占机制演示

假设已有两个低优先级任务占用全部GPU资源：

kubectl get pods -n data-science-team-a
# 输出：
# tf-mnist-training-low-01   Running   0/2
# tf-mnist-training-low-02   Running   0/2

此时提交一个高优先级任务：

priorityClassName: high-priority

Kueue 将触发抢占逻辑：

• 查找可驱逐的低优先级任务；
• 发送终止信号（SIGTERM）；
• 等待优雅关闭（默认30秒）；
• 释放GPU资源；
• 重新尝试调度高优先级任务。

✅ 实际测试建议：在 ClusterQueue 中设置 preemption.reclaimableResources 为 true，并启用 preemption.enabled: true。

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八、自动扩缩容与弹性调度

8.1 结合HPA实现动态扩缩容

虽然 Kueue 不直接负责 Pod 数量变化，但它可以与 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）结合，实现更智能的弹性调度。

例如：针对训练任务中的 Worker 组件进行 HPA 控制。

# hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: tf-worker-hpa
  namespace: data-science-team-a
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: tf-worker-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 8
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: nvidia.com/gpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 75

💡 注意：HPA 仅作用于 Deployment，而 Kueue 调度的是 Workload → Pod，因此需确保中间有合适的抽象层。

8.2 使用 Cluster Autoscaler 自动扩容节点

配合 Cluster Autoscaler，Kueue 可以实现“按需扩容”：

• 当队列中积压大量任务且节点资源耗尽时；
• Cluster Autoscaler 自动增加节点；
• 新节点加入后，Kueue 可立即调度新任务。

配置示例（AWS EKS）：

# cluster-autoscaler-values.yaml
cloudProvider: aws
autoDiscovery:
  clusterName: my-cluster
  roleARN: arn:aws:iam::123456789012:role/eks-cluster-autoscaler-role

安装：

helm install cluster-autoscaler eks/charts/cluster-autoscaler \
  --namespace kube-system \
  -f cluster-autoscaler-values.yaml

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九、最佳实践与运维建议

9.1 资源配额与隔离策略

为防止某团队独占资源，建议：

• 为每个团队分配独立命名空间；
• 在 ClusterQueue 中设置最大资源上限；
• 使用 ResourceQuota 限制命名空间内总资源消耗。

# resourcequota.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: team-a-quota
  namespace: data-science-team-a
spec:
  hard:
    pods: "50"
    requests.cpu: "100"
    requests.memory: "500Gi"
    limits.nvidia.com/gpu: "8"

9.2 日志与监控集成

推荐使用 Prometheus + Grafana 监控 Kueue 和 Kubeflow：

• Kueue 指标：kueue_workload_queue_duration_seconds、kueue_workload_scheduled_count
• Kubeflow 指标：kubeflow_tfjob_running, kubeflow_job_status

部署 Prometheus Operator：

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install prometheus prometheus-community/prometheus \
  --namespace monitoring \
  --create-namespace

Grafana Dashboard ID: 17773（Kueue Monitoring）

9.3 安全与RBAC控制

为保障安全性，应严格配置 RBAC：

# rbac.yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: data-science-team-a
  name: kueue-user
rules:
  - apiGroups: ["kueue.x-k8s.io"]
    resources: ["workloads"]
    verbs: ["create", "get", "list", "delete"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: kueue-user-binding
  namespace: data-science-team-a
subjects:
  - kind: User
    name: alice@example.com
    apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
roleRef:
  kind: Role
  name: kueue-user
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

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十、总结与展望

10.1 本文核心价值回顾

本文系统性地介绍了：

• Kubernetes 生态中 AI 工作负载的调度困境；
• Kueue 如何作为“智能队列中枢”解决资源争用与优先级混乱；
• Kueue 与 Kubeflow 的深度集成方案；
• 从环境搭建、资源配置、任务提交到调度行为的完整实战流程；
• 自动扩缩容、安全策略、监控体系等最佳实践。

10.2 未来发展趋势

随着 AI 工程化进程加速，Kueue + Kubeflow 的组合将成为标准配置，未来可能演进为：

• 更细粒度的资源分类（如FP16 vs FP32 GPU）；
• 支持多集群调度（Kueue Multi-Cluster）；
• 与 MLflow、Argo Workflows 深度集成；
• AI Agent 自动化任务调度（基于LLM决策）。

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附录：常用命令清单

# 查看 Workload 状态
kubectl get workloads -n data-science-team-a

# 查看队列状态
kubectl get clusterqueue

# 查看队列绑定
kubectl get queuebinding -A

# 查看 Kueue 控制器日志
kubectl logs -n kueue-system deploy/kueue-controller-manager

# 查看 Pod 调度信息
kubectl describe pod <pod-name>

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参考资料

1. Kueue GitHub
2. Kubeflow Official Docs
3. Kueue Documentation
4. Kubeflow 1.7 Release Notes
5. Prometheus + Grafana for Kueue

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📌 结语：Kueue 与 Kubeflow 的融合，标志着 AI 应用部署正式迈入“智能调度时代”。通过构建标准化、可复用、高可靠的工作流，企业不仅能提升资源利用率，更能加速从实验到生产的转化速度。掌握这一技术栈，即是掌握下一代 AI 工程化的主动权。

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文章撰写于 2025年4月，基于 Kubernetes v1.27+ 与 Kubeflow v1.7+ 实践总结。

本文来自极简博客，作者：黑暗之影姬，转载请注明原文链接：Kubernetes原生AI应用部署新趋势：Kueue与Kubeflow集成实战，实现机器学习工作负载智能调度