Kubernetes Scheduling 兴趣组联合负责人，Volcano 项目发起人及负责人。曾任职 IBM 架构师，IBM Spectrum Symphony 客户工程及维护负责人。

内容介绍

随着 Kubernetes 的成熟，越来越多的用户希望 Kubernetes 可以作为统一平台同时支持在线业务和离线业务；但在支持离线任务方面 Kubernetes 还有很多不足，例如，Gang-scheduling, Fair-Share, Queue 等。Volcano 是基于 Kubernetes 的，运行离线作业 / 高性能作业的系统；支持主流的高性能作业负载，包括：机器学习 / 深度学习，生物信息学 / 基因组学，以及其他“大数据”应用程序。

在本次演讲中将介绍 Volcano 的总体架构，运行离线作业常见的问题及解决方案，与各个框架的集成情况以及对高性能工作负载的优化，并演示相应的功能和性能提升。