Files
nis2/project-tasks/p17-skypilot.md
T

6.0 KiB
Raw Blame History

P17. SkyPilot: планирование заданий между облаками

  • Версия и дата проверки: 1.1, 07.09.2026.
  • Статус: готово к назначению.

Статья и исходные материалы

  • Основная статья: Zongheng Yang и соавт. — SkyPilot: An Intercloud Broker for Sky Computing. 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 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).
  • Что уже предоставляет артефакт: SkyPilot предоставляет планировщик, каталоги ресурсов и описания заданий. Планировочные компоненты разрешено использовать без запуска платных ресурсов.

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.
  • Обязательное приращение команды: Подготовить предусмотренный автономный стенд с фиксированным каталогом, двумя простыми политиками и собственной проверкой планов. Получить сопоставимое сравнение стоимости и допустимости при ограничениях по сроку, региону и ёмкости и дефиците 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.