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Make the scheduler resource aware

Chiusa
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python

Direzione di ricerca

Inizia leggendo l’implementazione dello scheduler e la configurazione esistente di "max parallel jobs" nel progetto Python. Chiarisci innanzitutto quale ambito dei limiti delle risorse è previsto: limiti per risorsa, limiti di build/run, limiti totali, disponibilità variabile nel tempo o polling di servizi esterni. Il completamento deve includere un comportamento di scheduling specifico e verificabile e la configurazione per l’ambito selezionato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

The regression runs require different tools, and those tools have differing number of available licenses. Those licenses are part of a shared pool of licenses, and it would be useful to limit the number of jobs depending on the type of resource they require (for example Tool A, and Tool B). At the moment the only configuration that can be used to influence resource usage is "max parallel jobs".

  • Limit the number of concurrent jobs the scheduler will deploy per resource type. For example, max of X jobs using Tool A, max of Y jobs using Tool B.
  • Limit the number of jobs in the build phase independent of the run phase?
  • Limit the total number of jobs - retain the max parallel functionality
  • Allow for changes in resource availability over time - for example limit license usage in the day, and increase the limits over night?
  • Fully dynamic resource aware scheduling by polling an external service to get the instantaneous resource usage (allow definitions such as use up to 80% of available resources).
Lingua principale
Python
Stelle
15
Fork
22
Merge medio
4g 46m
PR unite (30g)
6

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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