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需要几个关键能力，包括serverless yarn，大数据作业专用调度器，内核级别的资源优先级控制能力，计算节点资源超卖能力，裸机计算节点，underlay容器网络。
收起要实现业务容器与大数据容器的混合调度部署，可以考虑以下步骤和策略：
资源评估与规划：
首先，评估现有计算资源的容量和性能，包括CPU、内存、存储和网络等。
根据业务容器和大数据容器的需求，规划资源的分配和预留。
容器编排与调度工具选择：
选择一个适合的容器编排工具，如Kubernetes，它提供了强大的容器编排和调度能力。
Kubernetes的调度器可以根据资源的需求和可用性，自动将容器部署到最合适的节点上。
策略配置：
在Kubernetes中，你可以通过配置各种调度策略来满足不同的需求。
例如，你可以设置亲和性和反亲和性规则，指定哪些容器应该被部署到同一节点或不同节点上。
你还可以配置资源限制和请求，确保容器在运行时获得足够的资源。
监控与调优：
使用监控工具（如Prometheus、Grafana等）来监控业务容器和大数据容器的运行状态和性能指标。
根据监控数据，对容器进行调优，包括调整资源配额、优化查询性能等。
存储与网络：
为大数据容器配置高性能的存储解决方案，如分布式文件系统（HDFS）或对象存储（S3）。
确保容器之间的网络通信顺畅，配置好网络策略和防火墙规则。
安全性：
确保容器之间的通信加密，使用安全的认证和授权机制。
遵循最小权限原则，为每个容器分配必要的权限和资源。
备份与恢复：
为业务容器和大数据容器制定备份和恢复策略，确保数据的安全性和可靠性。
使用快照、镜像或其他备份工具来定期备份容器和数据。
持续集成与持续部署（CI/CD）：
配置CI/CD管道，自动构建、测试和部署业务容器和大数据容器。
这可以确保快速迭代和交付新的功能或修复错误。
文档与培训：
编写详细的文档，记录混合调度部署的步骤、配置和最佳实践。
为团队成员提供培训和支持，确保他们熟悉和使用新的容器化解决方案。
通过遵循以上步骤和策略，你可以实现业务容器与大数据容器的混合调度部署，并充分利用现有计算资源来满足不同的业务需求。
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在证券行业中，实现业务容器与大数据容器的混合调度部署可以通过以下步骤来实现：
- 构建容器化基础设施：首先，您需要构建一个容器化基础设施，例如使用Kubernetes作为容器编排平台。Kubernetes可以帮助您管理和调度容器，提供高可用性和弹性。
- 定义业务容器和大数据容器：根据您的需求，将业务应用程序和大数据处理任务分别打包成容器镜像。确保容器镜像包含所需的依赖项和配置。
- 配置混合调度策略：使用Kubernetes的调度器功能，您可以定义混合调度策略，以便将业务容器和大数据容器分配到合适的节点上。您可以根据资源需求、性能要求、数据亲和性等因素来制定调度策略。
- 资源管理和调优：确保您的集群具有足够的计算、存储和网络资源来支持业务容器和大数据容器的同时运行。您可以通过水平扩展节点、调整资源配额和限制等方式来管理和优化资源。
- 监控和日志管理：为了保证容器化环境的稳定性和可靠性，您需要设置适当的监控和日志管理系统。这将帮助您及时发现和解决潜在的问题，并提供性能和运行状况的可视化指标。
- 安全和权限管理：在容器化环境中，安全性是非常重要的。确保您的容器化平台具有适当的安全措施，例如访问控制、身份验证和授权机制，以保护敏感数据和应用程序。
总体而言，实现业务容器与大数据容器的混合调度部署需要综合考虑资源管理、调度策略、监控和安全等方面的因素。根据您的具体需求和环境，可以进一步优化和调整上述步骤。建议您在实施前进行充分的规划和测试，以确保系统的稳定性和可靠性。