一种面向Kubernetes和Slurm算力融合的弹性调度方法

一种面向Kubernetes和Slurm算力融合的作业弹性调度方法，其步骤包括：1)通过统一的网关提交两种集群类型的作业；2)为Slurm作业进行调度请求的委托转发；3)将Kubernetes和Slurm的待调度作业都纳管到统一调度队列中等待调度；4)根据设定阈值以及调度器智能策略决定作业的资源分配和节点选择；5)将shadow pod的调度结果作为被映射Slurm作业的调度结果，根据结果进行作业下发和启动运行；6)作业停止并同步释放作业资源以及删除对应的shadow pod。本发明通过引入shadow pod概念作为Slurm作业在Kubernetes端的映射，并基于此设计了一种调度委托机制，能够在整个物理集群中弹性的调度Slurm作业和Kubernetes作业并保持作业资源隔离的正确性，提高了集群的整体资源利用率和作业的吞吐量。