2023 年 4 月 18-21 日，由 CNCF 主办的 KubeCon + CloudNativeCon 在阿姆斯特丹召开。这个汇聚领先开源社区和领先技术专家的云原生舞台，一直是连接全世界云原生开发者的重要阵地，也进一步推动着云原生的教育和进步。
在本届 KubeCon 上，火山引擎云原生团队和字节跳动编排调度团队为广大开发者带来了 2 个方向的精彩分享： 如何选择/落地原生社区开源项目 ； 如何基于内部技术实践帮助开源项目发现/解决问题 。
源于开源、反哺开源一直是开源社区健康发展的重要精神，我们也希望通过分享更多最佳实践，更积极地参与开源社区、融入开源社区。
议题一： Best Practices for Accelerated Image Distribution Using Dragonfly
分享人 ：Wenbo QI（蚂蚁金服/Dragonfly 社区）；Yingyang Huang（火山引擎/Dragonfly 社区）
议题简介 ：Dragonfly 是一个基于 P2P 的图像和文件分发系统。本次议题主要介绍了 Dragonfly & Nydus 的系统架构以及系统设计，同时也介绍了 Dragonfly 如何在机器学习推理引擎中加速分发模型,并且会提供 Dragonfly & Nydus 在火山引擎（Volcano Engine）进行镜像加速的最佳实践，以及在镜像下载过程中的相关数据。 最后，描述 Dragonfly 如何与生态系统中的其他系统进行融合，例如 Harbor、Nydus 等。
完整内容 ： 《火山引擎基于 Dragonfly 的加速实践》
议题二： Kubernetes Batch Processing at Scale - A Scheduling Perspective
分享人 ：Lim Haw Jia（字节跳动）；Fan Deliang（字节跳动）
议题简介 ：在离线任务处理场景下，原生 Kubernetes 面临着 Pod 类型多元、统一调度约束、扩展性等诸多挑战。在字节跳动庞大的业务底层，Kubernetes 集群每天运行着近百万离线任务的企业，我们在这个问题上积累了一些最佳实践。在本次分享中，我们将深入分析基于 Kubernetes 托管离线任务的原因和收益，介绍如何实现托管规模的进一步提升；将探讨离线场景下一些有趣的发现，比如 Gang Scheduling 和 DRF 等特性，以及如何在 Kubernetes 场景下实现；将介绍如何将调度框架中计算密集型的部分并行，从而提升可扩展性。最后，我们会阐述在线融合调度后，在资源利用率和成本所获取的收益。
相关开源 ： https://github.com/kubewharf
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