# P17. SkyPilot: планирование заданий между облаками

- **Версия и дата проверки:** 1.0, 05.09.2026.
- **Статус:** готово к назначению.

## Статья и исходные материалы

- **Основная статья:** Zongheng Yang и соавт. — [SkyPilot: An Intercloud Broker for Sky Computing](https://www.usenix.org/system/files/nsdi23-yang-zongheng.pdf). NSDI 2023.
- **Кратко о статье:** Облачное задание можно разместить у разных провайдеров, в разных регионах и на разных типах машин, которые различаются ценой и доступностью. SkyPilot выступает межоблачным брокером: подбирает выполнимый план, автоматизирует запуск и при необходимости меняет размещение. В проекте исследуется именно выбор плана по сохранённому каталогу ресурсов без расходов на реальные облачные машины.
- **Почему результат актуален:** система активно развивается и используется как самостоятельный слой управления облачными заданиями. Статья сохраняет ценность как ясная постановка распределённого выбора ресурсов при различиях цен, квот и доступности, хотя конкретные провайдеры и их тарифы требуют свежего снимка перед экспериментом.
- **Артефакты и данные:** [skypilot-org/skypilot](https://github.com/skypilot-org/skypilot) под Apache-2.0, с активно развиваемым планировщиком, каталогами ресурсов и поддержкой нескольких облаков и локальных кластеров. Зафиксированные ревизии: `skypilot-org/skypilot@fff7b16adc0c` (Apache-2.0).

## Обязательный результат

- **Проверяемый вопрос или утверждение:** совместный выбор облака, региона и ресурсов позволяет чаще находить выполнимое и дешёвое размещение, чем фиксированный провайдер или жадный выбор самого дешёвого типа машины.
- **Технический результат:** Подготовить автономный планировочный стенд с зафиксированным открытым или синтетическим каталогом ресурсов и набором CPU-заданий. Добавить две простые политики размещения, единый формат планов и проверку ограничений по сроку, региону и ёмкости без запуска платных облачных ресурсов.
- **Эксперимент:** на зафиксированном каталоге сравнить SkyPilot с двумя простыми политиками для CPU-заданий с ограничениями по сроку, региону и ёмкости, измеряя стоимость плана, долю размещённых заданий и устойчивость решения к дефициту ресурсов.
- **Границы выводов:** качество планов оценивается на зафиксированном каталоге и заданных ограничениях; эксперимент не подтверждает текущие цены и доступность реальных облаков или время исполнения размещённых заданий.
- **Ресурсный профиль:** локально, CPU, 4–8 ГБ памяти; облачная учётная запись и реальные расходы не требуются. Если интерфейс текущей версии изменится, команда независимо реализует оптимизатор по модели статьи и проверяет его на сохранённом каталоге.

## Содержательные направления

- модель заданий и каталог.
- политики выбора и исполнитель.
- сценарии неопределённости, проверка стоимости и собственное расширение.

## Возможное продолжение

Добавить устаревшие сведения о цене и ёмкости, пакет заданий с общей квотой, прерываемые экземпляры, стоимость переноса данных либо онлайн-перепланирование после отказа.