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为了包管体系的在线交易办事顺利运转，最初几年，阿里都是在双 11 大年夜促光降之前大年夜量采购机械贮备计算资本，双 11 之后资本大年夜量闲置。是否能把计算义务与在线办事进行混淆安排，在现有弹性资本基本上晋升集群资本应用率，降低双 11 资本新增成本？阿里巴巴研发效能事业部容器调剂域，测试开辟专家何颖为我们揭秘。

写在前面

Sigma 是阿⾥巴巴全集团范围的 Pouch 容器调剂体系。2017 年是 Sigma 正式上线以来第⼀次介入双 11，在双 11 时代成功⽀撑了全集团所有容器（交易线中心件、数据库、⼴告等⼆⼗多营业）的调配，使双 11IT 成本降低 50%，是阿⾥巴巴运维体系重要的底层基本举措措施。

调剂模仿器设计

Sigma 已经是阿里全网所有机房在线办事管控的核心角色，管控的宿主机资本达到几十万量级，重要程度不问可知，其算法的好坏程度影响了集团整体的营业稳定性，资本应用率。

Sigma-cerebro 体系是 Sigma 体系的调剂模仿体系，可以在无真实宿主机的情况下，以最小成本，最快速度模仿线上 1：1 机械资本和请求请求的调剂需求完成情况，大年夜各个角度进行扩缩容算法的评测。在对抗体系资本碎片化，在有限资本前提下大年夜批量扩缩容，预期外超卖等问题的过程中，系同一步步成长成如今的样子。

在 2017 年双 11 中，依附 cerebro 进行预处理，Sigma 成功完成了双 11 一键建站，30 分钟内完成建站义务，且体系静态分派率大年夜 66% 晋升到 95%，大年夜大年夜晋升了资本应用的有效性。

什么是好的调剂？最幻想的情况若何？

我认为在知足容器的资本运行时，最小化互相干扰的前提下，越可以或许节俭集群整体资本，进步应用率，在固准时光内完成分派的调剂体系，较相符幻想的调剂体系。

那么一个调剂算法仿真评测的体系，要做到什么程度？

• 要可以或许真实模仿临盆的大年夜范围情况和复杂需求；

• 要尽量节俭模仿的开销，避免模仿的风险；

• 大年夜静态和动态的角度都可以或许给第一个问题以定性定量的答复。

在这个基本上，我们来看看 Sigma 的副产品，Sigma-cerebro 调剂模仿器。

总的来说，今朝的模仿器是一个应用 1：1 临盆情况数据来进行调剂分派仿真的对象平台。

模仿器须要同时知足很多需求，是以分成了多套情况，有一个情况池。每个情况池，仅须要 3 个容器即可完成全套义务。

背景数据是存放在 OSS 中的，因为一套背景数据可能异常大年夜，别的解耦和线上的依附将风险降到最低，是以仿真时仅须要大年夜 OSS 取数据即可。在各类仿真下，用户须要的办事是不合的，是以模仿器设计了几个不合的模式来进行支撑。这些模式即可对应前面的 4 个需求。

今朝已有的模式包含：扩、缩容算法评测模式，预分派模式，问题复现模式。

对于若何衡量调剂分派结不雅的好坏问题来说，模仿器支撑将算法设备透出，支撑用户自定义水位设备和调剂器，模仿器会负责将一套线上 1：1 宿主机数据，应用请求设备等写入该情况，并将用户的算法设备写入，然后将每次雷同的请求发送到该情况，待停止后用同样的方法进行打分。

针对同样的一份背景数据，不合的算法设备和版本会产生不合的打分，我们就可以不雅察他们之间的好坏。如下图：

别的，可以快地点模仿器情况下进行资本的预分派，之后精准按照本次预分派，预热少量镜像到宿主机，应用亲和标的方法，解决如安在宿主机 IO 有限情况下应对快速扩容多种容器的需求问题。

为什么须要调剂模仿器？

让我们将这个场景再复杂化一步。

容器调剂中有如下几个营业问题：

1. 幻想的分派结不雅当然是如下图：3 个容器全部被分派成功，总的静态分派率为 100%。如不雅容器的资本本身需求是合理的话，那么浪费会很小。

   若何衡量调剂分派结不雅的好坏？

2. 大年夜批量应用同时一次性建站分派时，若何精确进行资本评估？

3. 如安在测试情况复现线上的调剂问题？

Sigma 调剂模仿器以最低的成本和风险惹人即可给上述问搪一?可行的解答。

大年夜批量应用一键建站时，若何克服镜像拉取慢的问题？