简介：TG@luotuoemo
本文由阿里云代理商【聚搜云】撰写
1. 潮汐计算的概念与应用场景
潮汐计算是一种基于资源潮汐效应（如业务负载的高峰和低谷）进行资源动态调度的技术，适用于云计算和数据中心的资源管理。它通过在业务低谷时释放闲置资源，供其他业务使用，从而提高资源利用率。
2. 资源模型设计的关键要素
（1）潮汐节点池管理
- 引入潮汐节点池的概念，将集群中的节点划分为“在线”和“离线”两种类型。
- 在线节点用于处理高优先级的业务负载，离线节点用于处理低优先级或批处理任务。
- 配置潮汐节点池的资源预留比例，例如为在线节点预留10%的资源，为离线节点预留25%的资源。
（2）动态资源调度
- 使用HPA（Horizontal Pod Autoscaler）和CronHPA等工具动态调整在线业务的实例数。
- 在夜间或其他业务低谷时段，将释放的资源分配给离线业务，提高资源利用率。
（3）超分（Over-commit）管理
- 通过超分技术，允许资源的超额分配，以提高资源利用率。
- 配置资源超分比，例如CPU超分比为2，内存超分比为1。
（4）资源隔离与QoS管理
- 为不同优先级的业务分配差异化的QoS等级，确保高优先级业务的资源需求得到满足。
- 使用污点（Taints）和容忍（Tolerations）机制，避免低优先级任务抢占高优先级任务的资源。
3. 技术实现
（1）使用Katalyst框架
Katalyst是一个开源的资源管理框架，支持潮汐混部和资源超分。它提供了以下功能：
- 潮汐控制器（Tidal Controller） ：基于策略对潮汐节点池中的节点进行动态调度。
- 超分控制器（Over-commit Controller） ：管理资源的超分配置。
- 调度器（Scheduler） ：对需要绑核的Pod进行准入控制，避免超分导致的启动失败。
（2）配置示例
以下是一个潮汐节点池的配置示例：
apiVersion: tide.katalyst.kubewharf.io/v1alpha1
kind: TideNodePool
metadata:
name: tidenodepool-example
spec:
nodeConfigs:
nodeSelector:
tidenodes: "true"
reserve:
offline: 25%
online: 10%
4. 潮汐计算的能源效率与可持续性
- 能源效率：通过动态资源调度和超分技术，潮汐计算可以显著提高数据中心的能源效率。
- 可持续性：减少资源浪费，降低数据中心的碳排放。
5. 实际应用案例
（1）TidalSim工具
TidalSim是一个用于潮汐能资源评估和建模的工具，支持数值模拟和有限元法（FEM）模型。通过TidalSim，可以模拟潮汐流速和方向，评估潮汐能资源的潜力。
（2）Katalyst在实际环境中的应用
Katalyst已经在多个生产环境中落地，通过潮汐混部和资源超分技术，实现了资源利用率的显著提升。
