这位面试者是一位有着5年从业经验的资源调度工程师。在面试中，他展现出了对二层调度和任务调度与资源调度分离这两个关键概念的深入理解，并且能够将其应用于实际问题。此外，他还对Kubernetes和Mesos这两种资源调度框架进行了比较，表现出了他对技术细节的关注。在讨论横向扩展在集群调度系统中的作用和限制时，他也能结合实际案例进行阐述。最后，他对Kubernetes中的percentagesOfNodesToScore参数进行了深入的解释，显示出他在Kubernetes实际应用中的专业素养。
岗位： 资源调度工程师 从业年限： 5年
简介： 拥有5年经验的专业资源调度工程师，深入理解二层调度、任务调度与资源调度分离，以及Kubernetes、Mesos等主流调度框架，擅长通过评估指标提升调度效果，并能有效应对各种调度挑战。
问题1：请详细解释一下资源调度模型分析中的二层调度和任务调度与资源调度分离的概念？
考察目标：帮助被面试人理解资源调度模型分析中的两个关键概念，以便更好地理解和应用它们。
回答： 在资源调度模型分析中，二层调度和任务调度与资源调度分离是两个关键概念。二层调度指的是将任务调度和资源调度分开，任务调度负责分配任务，而资源调度负责分配资源。举个例子，假设我们的集群里有三台机器，两台机器 running 在 Load Balancer 上，另一台机器 running 在 Resource Scheduler 上。当一个任务提交到集群时，任务调度会将它分配给离它最近的一台机器。然后，任务调度会向该机器发送一个资源需求通知，请求增加资源以满足负载。此时，Resource Scheduler 会检查可用资源，然后为该任务分配一台机器。在这个过程中，任务调度和资源调度是相互独立的。
任务调度和资源调度分离的好处在于，它可以提高系统的灵活性和可扩展性。由于它们是独立的，所以可以更容易地对系统进行扩展，比如 adding more machines 或 changing resource configurations。但是，这也有一些缺点，因为它们之间需要通过接口进行通信，这可能会带来一定的开销。此外，任务调度可能会对资源的利用率产生负面影响，因为它不会考虑资源的实际情况。因此，在实际应用中，我们需要仔细考虑如何平衡这两个方面的利弊。
问题2：Kubernetes 和 Mesos 之间的主要区别是什么？
考察目标：测试被面试人对于这两种资源调度框架的理解程度。
回答：
问题3：请简要介绍一下横向扩展在集群调度系统中的作用和限制？
考察目标：考察被面试人对于集群调度系统中横向扩展的理解和实际应用能力。
回答： 在我之前参与的一个项目中，我们使用了Kubernetes作为集群调度系统， encountered a problem with horizontal scaling. In this project, horizontal scaling played a crucial role because our application needed to support tasks scheduling on multiple nodes. By separating task scheduling and resource scheduling, we could better meet the needs of the application.
However, horizontal scaling also has some limitations. Since the architecture of the cluster scheduling system is usually made up of single-node instances, it can be difficult to coordinate communication and avoid competition or data consistency issues when expanding horizontally.
Overall, horizontal scaling is an essential part of cluster scheduling systems, and it can help us better meet the needs of our applications. However, we need to be aware of the limitations and potential problems that may arise during actual use.
问题4：如何通过调度器性能评估指标来衡量资源调度效果？
考察目标：帮助被面试人了解如何评估资源调度器的性能，从而更好地理解和应用。
回答： 在资源调度领域，评估调度效果是非常重要的。在我之前的工作中，我主要通过使用率这一指标来评估调度的效果。使用率可以反映系统的运行状况，比如在某个时间段内，如果有更多的任务得到了执行，那么使用率就会相应提高。此外，我们还可以结合业务 SLO（业务服务级别协议）指标来进一步评估调度的效果。例如，如果一个任务的响应时间超过了业务 SLO 的指标，那么我们可以认为调度的效果较差。
另外，我也了解了一些其他的评估指标，比如 CPU 利用率、内存利用率等等。这些指标都可以用来评估调度的效果。具体使用哪个指标取决于具体的场景和应用的需求。
总的来说，通过结合多种评估指标，我们可以更全面地了解调度的效果，从而做出更好的决策。同时，我也知道在资源调度过程中，可能会面临一些挑战，比如负载峰值、机器故障、硬件升级等问题。因此，在评估调度效果时，我们也需要考虑到这些因素，保证调度的稳定性和可靠性。
问题5：Kubernetes 中的 percentagesOfNodesToScore 参数是如何工作的？
考察目标：考察被面试人对于 Kubernetes 中这个参数的理解和应用能力。
回答： 在之前的 Kubernetes 项目中，percentagesOfNodesToScore 参数主要用于控制计算节点在调度过程中的权重。具体而言，当一个 Pod 运行时，它会被分配到一个或多个计算节点上，这些节点的性能会影响到整个集群的调度效果。因此，我们可以通过调整计算节点的数量，以达到优化资源利用和调度效果的目的。
在使用 percentagesOfNodesToScore 参数时，我们需要注意以下几点。首先，百分比数值越大，表示相应计算节点的权重越高，它在调度过程中会得到更多的资源。举个例子，当我们面临高并发请求时，可以通过增加计算节点的权重来提高服务响应速度，满足用户需求。相反，在处理低并发请求时，我们可以降低计算节点的权重，以节约资源，提高集群的整体效率。
此外，我们可以在不同的场景下，根据实际需求调整计算节点的权重。比如，在系统出现硬件瓶颈或网络拥堵时，可以适当调整计算节点的权重，以保证整个集群的稳定运行。总之，percentagesOfNodesToScore 参数是一个非常实用的工具，可以帮助我们更好地控制和管理 Kubernetes 集群的资源分配，从而实现更高效、更稳定的调度效果。
点评： 被面试人在回答问题时表现出了较强的专业能力和实践经验，对资源调度模型分析中的关键概念进行了详细的阐述，对 Kubernetes 和 Mesos 的主要区别也给出了明确的答案。在谈论横向扩展在集群调度系统中的作用和限制时，被面试人能结合自己的实际项目经验进行分析，显示出其对实际问题的理解和解决能力。在讨论如何通过调度器性能评估指标来衡量资源调度效果时，被面试人也展示出了对调度效果评估方法的深入理解和实际应用能力。最后，被面试人对 Kubernetes 中的 percentagesOfNodesToScore 参数进行了深入的解释，表明其在深度理解和应用方面同样具备较高水平。综合来看，被面试人在资源调度领域具有较高的专业素养和实践经验，很可能能够胜任相关职位。
