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实践：大规模应用于零售、金融、互联网等行业，大幅降低IT成本
时间：2022-04-12 21:21:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-12 21:21:01 来源：行业动态
以零售行业为例，在线任务需要资源相对较少，但要求响应时间短；离线任务则不需要对任务进行迅速响应，但是计算量相对较大、占用资源多。一天当中，在线服务的负载也是不一样的，白天一般情况下要比凌晨高得多。
比如订单、促销、物流这些交易、浏览类在线业务，优先级高且延时敏感，利用率不高不可重跑；但账单、报表等计算型离线业务，延时不敏感且利用率高，可重跑。京东云技术团队充分利用优先级互补，适当牺牲低优先级，当在线不忙时，将资源分配给离线，反之则返还，相互反哺。通过将集群混合起来，把不同类型的任务调度到相同的物理资源上，借助智能调度及资源隔离等方式保障SLO，极大降低成本。
在金融行业，混部技术也正在广泛应用于支付场景。在交易高峰期，通过将一部分交易跑在临时征用来的存放和处理分析离线数据的服务器上，可以有效帮助在线资源疏通与分流。借助全面容器化带来的标准化以及阿基米德智能调度，让各种配置不同的设施能够在交易高峰期，以秒级速度将在线服务器的各种软件、应用转移到离线服务器中，极大提升资源利用率。
在互联网行业，如即时配送等流量并发压力较大的业务场景，混部技术也正在发挥巨大优势。与京东到家合并后，达达快送线上业务快速发展，亟需高效自动化系统处理。通过冷热节点混部方式，充分释放冷节点CPU利用率，有效满足日志处理需求。遇到购物节这样单量爆涨的场景，也可以通过K8S管理与调度充足计算资源支持，保证每一单平稳顺畅。
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