云原生操作系统怎么提供对异构算力和工作负载优化的高效调度？

云原生操作系统通过以下方式提供对异构算力和工作负载的高效调度：

1. AI数据编排与加速：

   • 引入Fluid组件，实现弹性数据集管理，支持跨存储服务的数据聚合，包括OSS、NAS等，以及混合云环境下的数据访问加速。
   • 支持为每个数据集配置分布式缓存服务，具备数据预热、缓存监控与弹性伸缩能力，显著降低GPU计算远程数据拉取成本，提升效率。

2. AI作业生命周期管理：

   • 集成Arena工具简化AI任务流程，覆盖从数据管理至推理服务部署，兼容TensorFlow、PyTorch等多种技术栈，提升易用性和部署速度。
   • 提供可视化运维控制台，便于快速查看集群状态、提交训练任务，优化开发运维体验。

3. 资源统一抽象与管理：

   • 对CPU、GPU、NPU等异构资源及存储、网络资源进行统一抽象与管理，实现弹性和软硬协同优化，持续提高资源利用率。

4. 支持多样计算引擎与运行时：

   • 内置对主流开源框架如TensorFlow、PyTorch的支持，以及Kubeflow、KServe等，确保异构工作负载的高效运行与统一调度。

5. 工作负载精细化管理（针对AnalyticDB for MySQL）：

   • 提供SQL命令行工具配置工作负载规则，如创建、修改、查询、屏蔽、启用和删除规则，以实现不同场景下的性能调控。
   • 支持小查询自动识别与加速功能，通过智能识别并优化响应时间，提升系统整体性能。
   • 实现作业投递功能，根据执行时间阈值将查询作业分配到指定资源组，进一步优化资源利用与作业处理效率。

6. DDL操作优化（针对PolarDB）：

   • 通过物理复制优化减少主键或二级索引创建等DDL操作的时间，并在并发DDL操作时保持只读节点性能稳定。
   • 防止长事务阻塞DDL操作，通过调整参数允许只读节点在非阻塞MDL模式下工作，保障业务连续性与稳定性。

综上所述，云原生操作系统通过集成的高级组件和服务，实现了对异构算力资源的灵活调度与优化，同时提供了丰富的工作负载管理工具，确保了各类AI及数据库工作负载的高效执行。