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Volcano 是一个 Kubernetes 原生的批处理调度系统，扩展并增强了标准 kube-scheduler 的功能。它提供了一套全面的功能，专门用于管理和优化各种批处理及弹性工作负载，包括人工智能（AI）/机器学习（ML）/深度学习（DL）、生物信息学/基因组学以及其他“大数据”应用。

这些工作负载通常会使用 AI、大数据和 HPC 框架，如 Spark、Flink、Ray、TensorFlow、PyTorch、Argo、MindSpore、PaddlePaddle、Kubeflow、MPI、Horovod、MXNet、KubeGene 等，而 Volcano 则提供了与这些框架的强大集成能力。

Volcano 汇集了超过十五年的经验，曾在多个系统和平台上大规模运行各类高性能工作负载。它结合了开源社区中经过验证的最佳实践和创新理念，提供了一个强大且灵活的调度解决方案。

截至 2025 年，Volcano 已在全球众多行业中得到广泛应用，涵盖互联网/云计算、金融、制造和医疗等领域。许多组织和机构不仅是最终用户，也是该项目的积极贡献者。数百名贡献者积极参与代码提交、拉取请求评审、问题讨论、文档更新以及设计方案的提出。我们诚挚地邀请您参与到 Volcano 项目的持续开发与成长中来。

[!注意] 该调度器基于 kube-batch 构建； 有关详细信息，请参阅 #241 和 #288。

Volcano 是 云原生计算基金会（CNCF）的孵化项目。如果您所在的组织希望在支持云原生生态系统的成长与演进中发挥积极作用，请考虑加入 CNCF。

总体架构

演讲

• 简介：Kubernetes 批处理调度 @ KubeCon 2019 欧洲站
• Volcano 在 Kubernetes 中运行高性能作业实践 @ ArchSummit 2019
• Volcano：基于云原生的高密计算解决方案 @ 华为连接 2019
• 利用 Volcano 提升深度学习工作负载性能 @ KubeCon 2019 北美站
• Kubernetes 的批处理能力介绍 @ KubeCon 2019 北美站
• 利用 Volcano 优化知识蒸馏训练 @ KubeCon 2021 欧洲站
• 基于 Volcano 探索在线服务与离线作业混合技术 @ KubeCon 2021 中国站
• Volcano - 面向 AI、大数据和 HPC 的云原生批处理系统 @ KubeCon 2022 欧洲站
• 如何利用 Volcano 提升 AI 制药、自动驾驶和智能建筑的资源利用率 @ KubeCon 2023 欧洲站
• 更轻松高效地在 Kubernetes 上运行您的 AI 工作负载和微服务 @ KubeCon 2023 中国站
• 利用 Volcano 增强的智能基础设施优化 LLM 工作流 @ KubeCon 2024 中国站
• Volcano 如何助力下一波智能应用 @ KubeCon 2024 中国站
• 利用拓扑建模与拓扑感知调度加速 LLM 训练 @ KubeCon 2024 中国站

生态系统

• Spark Operator
• 原生 Spark
• Flink
• KubeRay
• PyTorch
• TensorFlow
• kubeflow/training-operator
• kubeflow/arena
• MPI
• Horovod
• PaddlePaddle
• Cromwell
• MindSpore
• MXNet
• Argo
• KubeGene

使用场景

• 为什么 Spark 选择 Volcano 作为 Kubernetes 上的内置批处理调度器？
• ING 银行：Volcano 如何赋能其大数据分析平台
• 在 Amazon EMR on EKS 上将 Volcano 用作 Apache Spark 的自定义调度器
• 在 AKS 或 Arc Kubernetes 集群上部署 Azure 机器学习扩展
• 防止 Volcano 调度器中 GPU 碎片化的实用技巧
• 在大规模分布式离线计算中使用 Volcano
• OpenI-Octopus：如何避免 Kubernetes 集群中的资源抢占
• Volcano 如何赋能小红书的内容推荐引擎
• Ruitian 如何利用 Volcano 运行大规模离线 HPC 作业
• 将 Volcano 集成到雷鸟云操作系统
• Volcano 上的 HPC：容器如何支持气象行业的 HPC 应用程序
• 爱奇艺：基于 Volcano 的云原生迁移实践
• PaddlePaddle 在 Volcano 上的分布式训练

快速入门指南

前提条件

• Kubernetes 1.12 及以上版本，且支持 CRD

您可以通过以下两种方式之一试用 Volcano。

[!NOTE]

• 对于 Kubernetes v1.17 及以上版本，请使用 config/crd/bases 下的 CRD（推荐）
• 对于 Kubernetes v1.16 及以下版本，请使用 config/crd/v1beta1 下的 CRD（已弃用）

使用 YAML 文件安装

在现有的 Kubernetes 集群上安装 Volcano。此方法适用于 x86_64 和 arm64 架构。

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcano-sh/volcano/master/installer/volcano-development.yaml

现在您可以开始使用了！Volcano 将在 volcano-system 命名空间中创建以下资源。

NAME                                       READY   STATUS      RESTARTS   AGE
pod/volcano-admission-5bd5756f79-dnr4l     1/1     Running     0          96s
pod/volcano-controllers-687948d9c8-nw4b4   1/1     Running     0          96s
pod/volcano-scheduler-94998fc64-4z8kh      1/1     Running     0          96s

NAME                                TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
service/volcano-admission-service   ClusterIP   10.98.152.108   <none>        443/TCP   96s

NAME                                  READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/volcano-admission     1/1     1            1           96s
deployment.apps/volcano-controllers   1/1     1            1           96s
deployment.apps/volcano-scheduler     1/1     1            1           96s

NAME                                             DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/volcano-admission-5bd5756f79     1         1         1       96s
replicaset.apps/volcano-controllers-687948d9c8   1         1         1       96s
replicaset.apps/volcano-scheduler-94998fc64      1         1         1       96s

NAME                               COMPLETIONS   DURATION   AGE
job.batch/volcano-admission-init   1/1           48s        96s

通过 Helm 安装

要安装官方发布的版本，请访问 helm-charts 获取详细信息。

helm repo add volcano-sh https://volcano-sh.github.io/helm-charts
helm install volcano volcano-sh/volcano -n volcano-system --create-namespace

开发者从源代码安装：

helm install volcano installer/helm/chart/volcano --namespace volcano-system --create-namespace

# 列出 Helm 发布
helm list -n volcano-system

从代码安装

如果您没有 Kubernetes 集群，可以尝试从代码库一键安装：

./hack/local-up-volcano.sh

目前此方法仅适用于 x86_64 架构。

安装 Volcano 代理

请按照 Volcano 代理 指南安装 Volcano 代理。

安装监控系统

如果您希望在安装 Volcano 后获得 Prometheus 和 Grafana 的 Volcano 仪表板，请尝试以下命令：

kubectl create -f installer/volcano-monitoring.yaml

安装仪表板

请按照 Volcano 仪表板 指南安装 Volcano 仪表板。

Kubernetes 兼容性

	Kubernetes 1.35	Kubernetes 1.34	Kubernetes 1.33	Kubernetes 1.32	Kubernetes 1.31	Kubernetes 1.30	Kubernetes 1.29	Kubernetes 1.28	Kubernetes 1.27	Kubernetes 1.26	Kubernetes 1.25	Kubernetes 1.24	Kubernetes 1.23	Kubernetes 1.22	Kubernetes 1.21
Volcano HEAD (master)	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-	-
Volcano v1.14	-	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-	-
Volcano v1.13	-	-	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-	-
Volcano v1.12	-	-	-	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓
Volcano v1.11	-	-	-	-	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓
Volcano v1.10	-	-	-	-	-	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓

说明：

• ✓ 表示 Volcano 与该 Kubernetes 版本完全兼容。
• + 表示 Volcano 具有某些功能或 API 对象，而该 Kubernetes 版本可能不具备。
• - 表示该 Kubernetes 版本具有某些功能或 API 对象，而 Volcano 无法使用。

引用 Volcano

如果 Volcano 对您的研究有所帮助，我们非常感谢您的引用。以下是 BibTeX 格式的引用条目：

@misc{volcano2025,
  title={Volcano: A Cloud Native Batch System},
  author={Klaus Ma and Kevin Wang and others},
  year={2025},
  howpublished={\url{https://github.com/volcano-sh/volcano}},
}

会议

我们为不同的时区举办社区会议。详情请参阅 Volcano 社区会议信息。

资源：

• 会议记录和议程
• 会议链接
• 会议日历 | 订阅

联系方式

如果您有任何问题，请随时通过以下方式联系我们：

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微信：请添加微信号 k8s2222 并申请加入群聊。

Volcano 快速上手指南

Volcano 是一个构建在 Kubernetes 之上的原生批量调度系统，专为 AI/ML、深度学习、生物信息学及大数据应用设计。它扩展了标准 kube-scheduler 的能力，提供队列管理、作业依赖、弹性伸缩等高级特性，完美支持 TensorFlow、PyTorch、Spark、Flink 等主流框架。

1. 环境准备

在开始之前，请确保满足以下前置条件：

• Kubernetes 集群：版本需为 1.12+ 且支持 CRD（自定义资源定义）。
  • 推荐：Kubernetes v1.17 及以上版本。
  • 注意：若使用 v1.16 及以下版本，需使用旧的 CRD 定义（已弃用）。
• kubectl 工具：已安装并配置好与集群的连接。
• 架构支持：官方安装包同时支持 x86_64 和 arm64 架构。

2. 安装步骤

您可以选择以下任意一种方式进行安装。

方式一：使用 YAML 文件安装（推荐）

这是最快捷的方式，适用于大多数现有 Kubernetes 集群。执行以下命令即可在 volcano-system 命名空间中部署所有组件：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcano-sh/volcano/master/installer/volcano-development.yaml

安装完成后，可通过以下命令验证组件状态（所有 Pod 应处于 Running 状态）：

kubectl get pods -n volcano-system

预期输出示例：

NAME                                       READY   STATUS      RESTARTS   AGE
pod/volcano-admission-5bd5756f79-dnr4l     1/1     Running     0          96s
pod/volcano-controllers-687948d9c8-nw4b4   1/1     Running     0          96s
pod/volcano-scheduler-94998fc64-4z8kh      1/1     Running     0          96s

方式二：使用 Helm 安装

如果您习惯使用 Helm 进行包管理，可以使用官方 Chart 进行安装。

添加仓库并安装：

helm repo add volcano-sh https://volcano-sh.github.io/helm-charts
helm install volcano volcano-sh/volcano -n volcano-system --create-namespace

查看发布状态：

helm list -n volcano-system

方式三：本地开发环境一键安装

如果您没有现成的 Kubernetes 集群，希望在本地代码库中快速搭建测试环境（仅限 x86_64），可运行：

./hack/local-up-volcano.sh

（可选）安装监控与看板

• 监控面板：安装 Prometheus 和 Grafana 监控看板。

  kubectl create -f installer/volcano-monitoring.yaml
  

• Web 控制台：参考 Volcano Dashboard 指南安装可视化管理界面。

3. 基本使用

安装完成后，Volcano 会自动接管集群中的批量作业调度。您可以通过定义 Job 和 Queue 资源来使用其高级功能。

第一步：创建队列 (Queue)

Volcano 使用队列来隔离资源和设置优先级。创建一个名为 default 的队列：

apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1
kind: Queue
metadata:
  name: default
spec:
  weight: 1

应用配置：

kubectl apply -f queue.yaml

第二步：提交批量作业 (Job)

以下是一个简单的 Volcano Job 示例，它启动两个并行任务（类似 MPI 或分布式训练场景）：

apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1
kind: Job
metadata:
  name: volcano-job-example
spec:
  minAvailable: 2
  schedulerName: volcano
  queue: default
  tasks:
    - replicas: 2
      name: "worker"
      template:
        spec:
          containers:
            - image: ubuntu:18.04
              command: ["sleep", "60"]
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              name: worker
          restartPolicy: OnFailure

应用作业：

kubectl apply -f job.yaml

第三步：查看作业状态

使用 kubectl 查看作业运行情况，Volcano 会显示独特的调度状态（如 Pending, Running, Completed）：

kubectl get vcjob volcano-job-example

当 minAvailable 条件满足时，Volcano 才会将任务调度到节点上运行，从而避免资源碎片化并确保分布式任务的完整性。