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Awesome GitHub RepositoriesAffinity-Based Placement
Scheduling logic that uses affinity rules to identify the most suitable clusters for specific workload deployments.
Distinct from GPU Affinity Schedulers: Focuses on cluster-level affinity hints rather than GPU-specific node topology.
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- karmada-io/karmada
karmada-io/karmada
5,501在 GitHub 上查看Karmada 是一个 Kubernetes 多集群编排器和多云集群管理器，旨在跨多个集群和云提供商部署和管理云原生应用。它作为一个集中式控制平面，充当资源传播器和工作负载调度器，协调跨公有云、本地数据中心和边缘位置的资源。 该项目通过基于策略的引擎脱颖而出，该引擎使用亲和性、拓扑约束和资源配额来分发应用。它为多区域灾难恢复提供特定功能，包括自动应用故障转移和地理冗余部署，以保持服务可用性。此外，它还允许进行集群感知的资源覆盖，以根据目标集群区域或提供商专门配置参数。 该系统涵盖广泛的运营领域，包括双向状态同步、聚合 API 代理和多维调度。它包括用于集群生命周期管理、全局资源搜索和跨集群流量平衡的工具。 安装和管理可以通过基于 Operator 的安装过程以及用于管理和控制平面操作的专用命令行界面来执行。
Uses affinity rules to provide hints about which specific clusters are most suitable for workload deployment.
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