【发布时间】：2021-01-13 23:04:19
【问题描述】：
是否可以在 Kubernetes 集群上同时调度两个（或更多）Argo 工作流，并在两个 50/50 之间共享集群资源？我正在寻找一种资源感知功能，如果它存在于 Argo 或其他工作流引擎中。
干杯。
【问题讨论】：
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您可以像部署部署一样指定工作流中步骤的资源要求。这会奏效吗，还是您需要更积极地执行分裂的东西？
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我只需要一种方法来保证给定的工作流将保留 x 数量的集群容量以供其使用。请求和限制在这里有效吗？
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我很确定 Argo 没有本地机制来保证这一点。从技术上讲，我什至不确定“50% 的集群容量”是什么意思。 （它是一段时间内的平均 CPU/内存使用率吗？如果是，是什么时间段？如果一个工作流 CPU 使用率高但内存使用率低怎么办？它如何与 CPU 低但内存高的工作流平衡？）但我认为请求和限制肯定会让您有所了解。
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我想我正在寻找并发保证。如果一个工作流占用大量 CPU，那么它只能占用 x% 的容量，这取决于我们正在调度的并发工作流的数量。