直播回顾 | 云原生混部系统 Koordinator 架构脱胎（附完整PPT）

人力资源行政两个一维。在中的心横，Koordiantor 在配备试管内部和均之均别都要用了除此以均的扩张掌控能力极强化；在三台横，Koordinator 缺少了 Koordlet 和 Koord Runtime Proxy 两个模第一组，负责三台人力资源的精凸化行政和 QoS 维护掌控能力。

Koordinator 各模第一组的详凸系统如下

Koord-Manager SLO-Controller：缺少人力资源的大卖、混部 SLO 行政、精凸化配备极强化等两大管控掌控能力。 Recommender：围绕人力资源画为系统都会其设计缺少就其的优点掌控能力。 Colocation Profile Webhook：简化 Koordinator 混部仿真的系统都会其设计于，为系统都会其设计缺少一键网络连接的掌控能力，系统都会都会流经就其必需级、QoS 配备。 Koord extensions for Scheduler：为为中心混部桥段的配备掌控能力极强化。 Koord descheduler：缺少灵活可扩张的助于配备有助于。 Koord Runtime Proxy：作为 Kubelet 和 Runtime 之间的全权负责，受受限制各不相同桥段的人力资源行政需求生产量，缺少该软件化的提出申请前提，缺少就其人力资源表达式的流经有助于。 Koordlet：在三台横负责 Pod 的 QoS 维护，缺少凸尤其大的容试管当前采集，以及抑制检测和通气手段掌控能力，并赞同一系列的 Runtime Proxy 该软件，应用于精凸化的隔绝表达式流经。

在 Koordinator 的其设计仿真中的，一个两大的其设计概念就是必需级（Priority），Koordinator 定义了四个级别，分别是 Product、Mid、Batch、Free ，Pod 并不需要自行决定申请人的人力资源必需级，配备试管都会基于各人力资源必需级增幅和分摊生产量要用配备。各必需级的人力资源增幅都会受很低必需级人力资源的 request 和 usage 严助于影响，例如已申请人但并未系统都会其设计于的 Product 人力资源都会以 Batch 必需级再次分摊。资料流各人力资源必需级的确切生产量，Koordinator 都会以标准化的 extend-resource 注记达方式更是新在 Node 个人信息中的。

下上图展览了一个资料流各人力资源必需级的生产量显然，其中的白色的切线 total 均是由了资料流的物理人力资源增幅，粉红色折线均是由了很低必需级 Product 的真实系统都会其设计于生产量，白色折线到白色切线之间反映了 Batch 必需级的人力资源的大卖变动显然，可以看到当 Product 必需级处于人力资源消耗的极低谷时，Batch 必需级可以获更是多的的大卖人力资源。事实上，人力资源必需级手段的激进派或排斥，提议了集集合起来人力资源的的大卖生产量，这点我们也可以从上图中的深白色切线对应的 Mid 人力资源必需级的大卖显然分析看出。

如记标明，Koordinator 以 K8s 标准化的 PriorityClass 注记达方式对各人力资源必需级开展了定义，均是由 Pod 申请人人力资源的必需级。在多必需级人力资源的大卖显然下，当三台人力资源不安时，极低必需级 Pod 都会被威吓或逐出。此均，Koordinator 还缺少了 Pod 级别的孙子必需级（sub-priority），应用于配备试管层面的精凸化掌控（排队，抢占等）。

Koordinator 的其设计中的另一个两大的概念是第二季度（Quality of Service），Koordinator 将 QoS 仿真在 Pod Annotation 级别开展了扩张定义，它均是由了 Pod 在三台运营过程中的的人力资源数生产量级，主要注记现为系统都会其设计于的隔绝表达式各不相同，当三台人力资源不安则都会必需受受限制很低级别 QoS 的需求生产量。如记标明，Koordinator 将 QoS 连续性分为 System（系统都会级公共服务），Latency Sensitive（延迟反常性的的网站公共服务），Best Effort（人力资源消耗型的其他用户系统都会其设计）三类，根据系统都会其设计机动性反常以往的差异，Latency Sensitive 又凸分为 LSE，LSR 和 LS。

在 Priority 和 QoS 的系统都会其设计于上，二者连续性是正交的两个一维，可以和数系统都会其设计于。不过受仿真定义和基本上的需求生产量显然严助于影响，之均和数普遍存在也就是说。记展览了混部桥段中的之外系统都会其设计于到的一些Pop，其中的“O”注记示常用的和数，“X”注记示基本系统都会其设计于差不多的和数。

各桥段的基本上系统都会其设计于举例如下。

十分相似桥段： Prod + LS：十分相似的的网站系统都会其设计，不一定对系统都会其设计信道尽快较很低，对人力资源数生产量级尽快较很低，也并不需要保证一定的人力资源优点掌控能力。 Batch + BE：应用于混部桥段中的的极低优其他用户，对人力资源数生产量级有相当的心志度，例如GTK型式的 Spark/MR 护航，以及 AI 型式的训练护航 十分相似桥段的极强化： Prod + LSR/LSE：尤其反常的的网站系统都会其设计，可以接受牺牲人力资源优点而换取更是好的确定性（如CPU剪断核反应），对系统都会其设计信道尽快很很低。 Mid/Free + BE：与“Batch + BE”相对主要区别是对人力资源数生产量级尽快的优劣各不相同。 非十分相似的系统都会其设计桥段： Mid/Batch/Free + LS：应用于极低必需级的的网站公共服务、近线计算以及AI推理类等护航，这些护航相对来说于大资料型式护航，它们无法接受过极低的人力资源数生产量级，对其他系统都会其设计的抑制也相对较极低；而相对来说于十分相似的的网站公共服务，它们又可以忍受相对较极低的人力资源数生产量级，例如接受一定以往的逐出。

Quick Start

Koordinator 赞同多种社会活动阻抗的灵活网络连接混部，这里头我们以 Spark 为例，讲解如何系统都会其设计于混部的大卖人力资源。在 K8s 集集合起来中的运营 Spark 护航有两种模式：一种是通过 Spark Submit 提交，也就是在本地系统都会其设计于 Spark 服务器端直接连接 K8s 集集合起来，这种方式尤其简单快捷，不过在连续性的行政掌控能力上大为缺乏，常应用于开发自测；另一种方式是通过 Spark Operator 提交，如下上图标明，它定义了 SparkApplication CRD，应用于 Spark 作业的描绘，用户可以通过 kubectl 服务器端将提交 SparkApplication CR 到 APIServer，随后由 Spark Operator 负责作业生命周期以及 Driver Pod 的行政。

凭借 Koordinator 掌控能力的护持，ColocationProfile Webhook 都会系统都会都会为 Spark 护航的 Pod 流经就其混部配备表达式（包括QoS，Priority，extened-resource等），如下标明。Koordlet 在三台横负责 Spark Pod 在混部后都会严助于影响的网站系统都会其设计机动性注记现，通过将 Spark 与的网站系统都会其设计开展混部，可以有效提很低集集合起来连续性人力资源系统都会其设计于率。

# Spark Driver Pod example

apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

labels:

koordinator.sh/qosClass: BE

spec:

containers:

- args:

- driver

resources:

limits:

koordinator.sh/batch-cpu: "1000"

koordinator.sh/batch-memory: 3456Mi

requests:

koordinator.sh/batch-cpu: "1000"

koordinator.sh/batch-memory: 3456Mi

关键很低效率讲解

人力资源的大发 - Resource Overcommitment

在系统都会其设计于 K8s 集集合起来时，用户不能正确的审计的网站系统都会其设计的人力资源系统都会其设计于显然，不并不知道该怎么更是好的设置 Pod 的 Request 和 Limit，因此不一定为了维护的网站系统都会其设计的耐用性，都都会设置较大的人力资源尺寸。在基本上生产中的，大之均的网站系统都会其设计的基本上 CPU 系统都会其设计于率多数数时候都尤其极低，很低的显然也就百分之十几或者二十几，不必要了大生产量仍未被分摊但并未系统都会其设计于的人力资源。

Koordinator 通过人力资源的大发有助于多余则否这之均分摊但并未被系统都会其设计于的人力资源。Koordinator 根据当前资料审计的网站系统都会其设计的 Pod 有多少人力资源是可以多余的（如上上图标明，标记为 Reclaimed 的之均就是可被多余的人力资源），这些可多余的人力资源就可以的大分送极低必需级的社会活动阻抗系统都会其设计于，例如一些其他用户护航。为了让这些极低必需级社会活动阻抗方便系统都会其设计于这些人力资源，Koordinator 都会把这些的大发人力资源更是新到 NodeStatus 中的（如下面标明的 node info）。当的网站系统都会其设计有心肌梗塞的催促并不需要妥善处理时尽快系统都会其设计于更是多的人力资源，Koordinator 通过丰富多彩的 QoS 极强化有助于尽力的网站系统都会其设计到手这些人力资源以保证第二季度。

# node info

allocatable:

koordinator.sh/bach-cpu: 50k # milli-core

koordinator.sh/bach-memory: 50Gi

# pod info

annotations:

koordinator.sh/resource-limit: {cpu: “5k”}

resources:

requests

koordinator.sh/bach-cpu: 5k # milli-core

koordinator.sh/bach-memory: 5Gi

阻抗最大化配备 - Load-Aware Scheduling

的大发人力资源可以极大的提很低集集合起来的人力资源系统都会其设计于率，但也都会凸显集集合起来内资料流之间人力资源系统都会其设计于率不匀的自然现象。这个自然现象在非混部环境下也是普遍存在的，只是因为 K8s 原生是不赞同人力资源的大发有助于，资料流上的系统都会其设计于率不一定不是很很低，一定以往上掩盖了这个解决办法。但当混部时，人力资源系统都会其设计于率都会上升到尤其很低的潮水时就渗透到了这个解决办法。

系统都会其设计于率不匀一般是资料流之间不匀以及出现局部的阻抗热点，局部的阻抗热点都会显然严助于影响社会活动阻抗的连续性运营效果。另一个是在阻抗很低的资料流上，的网站系统都会其设计和其他用户护航之间显然都会普遍存在的严助于的人力资源冲突，严助于影响到的网站系统都会其设计的运营时数生产量级。

为了解决这个解决办法， Koordinator 的配备试管缺少了一个可配备的配备该软件掌控集集合起来的系统都会其设计于率。该配备掌控能力主要意味着 koordlet 批示的资料流当前资料，在配备则都会过滤器掉阻抗很低于某个反之亦然的资料流，防止 Pod 在这种阻抗较很低的资料流上无法获最好的人力资源维护，另一特别是显然都会阻抗仍未较很低的资料流在此之后缓和。在打分阶段选择系统都会其设计于率更是极低的资料流。该该软件都会基于时间后台和预估有助于规避因瞬间配备太多的 Pod 到冷资料流机试管出现一段时间后冷资料流过热的显然。

系统都会其设计网络连接行政 - ClusterColocationProfile

我们在 Koordinator项目自由软件之初就考虑到，并不需要降极低 Koordinator 混部系统都会的系统都会其设计于门槛，让大家可以简单并能的灰度和系统都会其设计于混部很低效率获收益。因此 Koordinator 缺少了一个 ClusterColocationProfile CRD，通过这个 CRD 和对应的 Webhook ，可以在不大举进攻储备集集合起来内的模第一组的显然下，按需针对各不相同的 Namespace 或者各不相同的社会活动阻抗，一键敞开混部掌控能力，Webhook 都会根据该 CRD 描绘的规范对新创建的 Pod 系统都会都会的流经 Koorinator 必需级、QoS 配备和其他混部协议等。

apiVersion: config.koordinator.sh/v1alpha1

kind: ClusterColocationProfile

metadata:

name: colocation-profile-example

spec:

namespaceSelector:

matchLabels:

koordinator.sh/enable-colocation: "true"

selector:

matchLabels:

sparkoperator.k8s.io/launched-by-spark-operator: "true"

qosClass: BE

priorityClassName: koord-batch

koordinatorPriority: 1000

schedulerName: koord-scheduler

labels:

koordinator.sh/mutated: "true"

annotations:

koordinator.sh/intercepted: "true"

patch:

spec:

terminationGracePeriodSeconds: 30

举个例孙子，上面是 ClusterColocationProfile 的一个实例，注记示所有类似于 koordinator.sh/enable-colocation=true 标识的 Namespace 和该 Namespace 下 SparkOperator 作业创建的 Pod 都可以转为 BE 型式的 Pod（BTW：SparkOperator 创建的 Pod 则都会提很低标识 sparkoperator.k8s.io/launched-by-spark-operator=true 注记示这个 Pod 是 SparkOperator 负责的）。

只并不需要按照如下方式中就可以启动混部网络连接：

$ kubectl apply -f profile.yaml

$ kubectl label ns spark-job -l koordinator.sh/enable-colocation=true

$ # submit Spark Job, the Pods created by SparkOperator are co-located other LS Pods.

QoS 极强化 – CPU Suppress

Koordinator 为维护的网站系统都会其设计在混部桥段下的运营时数生产量级，在三台横缺少了丰富多彩的 QoS 极强化掌控能力。

首先向大家讲解 CPU Suppress（CPU 动态威吓）功用 。此前为为中心大家讲解了，的网站系统都会其设计多数时候并都会完全用完申请人到的人力资源，都会有大生产量的在在人力资源，这些在在人力资源除了可以通过人力资源的大分送新创建的其他用户护航系统都会其设计于均，还可以在资料流上还没有新的其他用户护航并不需要继续执行时，尽显然的把在在的 CPU 人力资源人力协作给储备的其他用户护航。如这个上图中的标明，当 koordlet 推断出的网站系统都会其设计的人力资源在在，并且其他用户护航系统都会其设计于的 CPU 还没有有约必要反之亦然，那么必要反之亦然内的在在 CPU 就可以人力协作给其他用户护航系统都会其设计于，让其他用户护航可以更是快的继续执行。因此的网站系统都会其设计的阻抗的优劣提议了 BE Pod 共有有多少可用 CPU。当的网站阻抗急剧回升时，koordlet 都会通过 CPU Suppress 威吓 BE Pod，把人力协作的 CPU 还给的网站系统都会其设计。

QoS 极强化 – 基于人力资源受受限制度的逐出

CPU Suppress 的网站系统都会其设计的阻抗急剧回升时显然都会频密的威吓其他用户护航，这虽然可以最好的维护的网站系统都会其设计的运营时数生产量级，但是对其他用户护航还是有一些严助于影响的。虽然其他用户护航是极低必需级的，但频密威吓都会致使其他用户护航的机动性得差不多受受限制，严助于的也都会严助于影响到其他用户的第二季度。而且频密的威吓还普遍存在一些反常的显然，如果其他用户护航在被威吓时所持内核反应全局锁等特殊人力资源，那么频密的威吓显然都会致使必需级反转之类的解决办法，反而都会严助于影响的网站系统都会其设计。虽然这种显然并不之外发生。

为了解决这个解决办法，Koordinator 明确提出了一种基于人力资源受受限制度的逐出有助于。我们把基本上分摊的CPU增幅 与 努力分摊的 CPU 增幅的比值视作 CPU 受受限制度。当其他用户护航第一组的 CPU 受受限制度极低于反之亦然，而且其他用户护航第一组的 CPU 系统都会其设计于率有约 90% 时，koordlet 都会逐出一些极低必需级的其他用户护航，被囚出一些人力资源给更是很低必需级的其他用户护航系统都会其设计于。通过这种有助于只能改善其他用户护航的人力资源需求生产量。

QoS 极强化 - CPU Burst

我们并不知道 CPU 系统都会其设计于率是一段时间内 CPU 系统都会其设计于的平均值。而且我们多数数时候都是以一种较粗的时间单位尤其大通过观察统计分析 CPU 系统都会其设计于率，这个时候通过观察到 CPU 系统都会其设计于率的变动是基本稳固的。但如果我们以较凸的时间单位尤其大通过观察统计分析 CPU 系统都会其设计于率，可以看到 CPU 系统都会其设计于的心肌梗塞特点尤其明显，是间歇性。如下上图以 1s 尤其大通过观察系统都会其设计于率（紫色）和 100ms 尤其大通过观察的系统都会其设计于率（深白色）对比。

凸尤其大资料目视注记明CPU 心肌梗塞和威吓是常态。Linux内核反应中的通过 CFS 带宽掌控试管 cgroup CPU 的消耗，它受限制了 cgroup 的 CPU 消耗下限，因此之外都会遇到一些心肌梗塞流生产量下业务部门短时间内内被拳头地 throttle，导致长尾延迟，导致第二季度回升，如下上图标明，Req2 因为 CPU 被威吓，中止到第 200ms 才得到妥善处理。

为了解决这个解决办法，Koordinator 基于 CPU Burst 很低效率尽力的网站系统都会其设计快速反应心肌梗塞显然。CPU Burst 允许社会活动阻抗在有心肌梗塞催促妥善处理系统都会其设计于CPU 人力资源时，系统都会其设计于日常的 CPU 人力资源。比如容试管在日常运营中的系统都会其设计于的 CPU 人力资源并未有约 CPU 限流，空余的CPU人力资源将都会被积累。更进一步当容试管运营并不需要大生产量 CPU 人力资源时，将通过 CPU Burst 系统心肌梗塞系统都会其设计于 CPU 人力资源，这之均心肌梗塞系统都会其设计于的人力资源出自于已积累的人力资源。如下上图标明，心肌梗塞的 Req2 因为有积累的 CPU 人力资源，通过 CPU Burst 系统再次显然都会被 throttle，并能的妥善处理了催促。

QoS 极强化 – Group Identity

在混部桥段下，Linux 内核反应虽然缺少了多种有助于受受限制各不相同必需级的社会活动阻抗的配备需求生产量，但当一个的网站系统都会其设计和一个其他用户护航同时运营在一个物理核反应上时，因为在其他用户护航都人力协作相同的物理人力资源，的网站系统都会其设计的机动性不可显然都会的都会被其他用户护航抑制从而机动性回升。Alibaba Cloud Linux 2 从内核反应旧版 kernel-4.19.91-24.al7 开始赞同 Group Identity 系统，Group Identity 是一种以 cgroup 第一组为单位借助于的配备特殊必需级的手段，简单话说，当的网站系统都会其设计并不需要更是多人力资源时，通过 Group Identity 可以暂时威吓其他用户护航维护的网站系统都会其设计可以并能的响应。

要系统都会其设计于这个功用尤其简单，可以配备 cpu cgroup 的 cpu.bvt_warp_ns 即可。在 Koordinator 里头，BE 类其他用户护航对应配备为 -1，即最极低必需级， LS/LSR 等的网站系统都会其设计型式设置为 2，即最低必需级。

QoS 极强化 – Memory QoS

容试管在系统都会其设计于闪存时主要有不限两个特别的也就是说：

自身闪存受限制：当容试管自身的闪存（含Page Cache）接近容试管下限时，都会诱发内核反应的闪存多余一个系统都会，这个过程都会严助于影响容试管内系统都会其设计的闪存申请人和被囚的机动性。 资料流闪存受限制：当容试管闪存的大卖（Memory Limit>Request）致使整机闪存不足，都会诱发内核反应的全局闪存多余，这个过程对机动性严助于影响较大，反常显然甚至致使整机异常。

为了提很低系统都会其设计运营时机动性和资料流的耐用性，Koordinator 引入Memory QoS 掌控能力，为系统都会其设计提很低闪存机动性。当系统敞开时，koordlet 依据自适应配备闪存一个系统都会（Memcg），在维护资料流闪存人力资源公平竞争的基础上，提很低效率闪存反常型系统都会其设计的机动性。

更进一步演进计划

精凸化 CPU 助于新编订 - Find-grained CPUOrchestration

我们打算其设计和借助于精凸化 CPU 助于新编订有助于。

我们为什么要缺少这个助于新编订有助于呢？随着人力资源系统都会其设计于率的提很低进入到混部的深水区，并不需要对人力资源运营时的机动性要用更是透彻的调优，更是精凸的人力资源助于新编订可以更是好的维护运营时数生产量级，从而通过混部将系统都会其设计于率冲破更是很低的水平。

我们把 Koordinator QoS 的网站系统都会其设计 LS 型式要用了更是凸致的分割，分为 LSE、LSR 和 LS 三种型式。拆分后的 QoS 型式具备更是很低的隔绝性和运营时数生产量级。通过这样的拆分，整个 Koordinator QoS 语句更是加可靠和完整，并且兼容 K8s 仅有的 QoS 语句。

而且我们针对 Koordinator QoS，其设计了一套丰富多彩灵活的 CPU 助于新编订手段，如记标明。

Koordinator QoS 对应的 CPU 助于新编订手段

另均，针对 LSR 型式，还缺少了两种剪断核反应手段，可以尽力用户平衡机动性和经济收益。

SameCore 手段：更是好的隔绝性，但优点密闭小。 Spread 手段：中的等的隔绝性，但可以通过其他隔绝手段提很低效率；系统都会其设计于慎重可以获比 SameCore 手段更是好的机动性；有一定的优点密闭。

Koordinator 的这套精凸化 CPU 助于新编订建议兼容 K8s 仅有的 CPUManager 和 NUMA Topology Manager 有助于的。也就是说储备集集合起来系统都会其设计于 Koordinator 则都会严助于影响储备的 Pod，可以必要着急的灰度系统都会其设计于。

人力资源配套 - Resource Reservation

人力资源配套是我们另一个打算其设计的功用。人力资源配套可以尽力解决人力资源行政的痛点。例如有时候像大家出名的互联网业务部门桥段，都有尤其极强的峰谷特点。那么我们可以在峰值到达此前配套人力资源确保一定有人力资源受受限制峰值催促。另均像大家在现有时显然也都会遇到的解决办法，发起现有后因为没有人力资源 Pod 就 Pending 在集集合起来里头，如果能在现有此前提此前验证没错人力资源，没人力资源时加新机试管就能有更是好的体验。还有像助于配备桥段，可以通过人力资源配套维护被逐出的 Pod 一定有人力资源可以用，可以极大的降极低助于配备的人力资源后果，更是必要着急的系统都会其设计于助于配备掌控能力。

Koordinator 的人力资源配套有助于都会大举进攻 K8s 邻里头仅有的 API 和code。并赞同 PodTemplateSpec，模仿一个Pod 通过配备试管找到比如说的资料流。并赞同声明所有权的方式赞同 Pod 必需系统都会其设计于配套人力资源，例如当一个真正的 Pod 配备时，都会必需尝试根据 Pod 的特点找到适宜的配套人力资源，否则在此之后系统都会其设计于集集合起来内在在的人力资源。

下面是一个 Reservation CRD 的例孙子（最终以 Koordinator 邻里头通过的其设计为准）

kind: Reservation

metadata:

name: my-reservation

namespace: default

spec:

template: ... # a copy of the Pod's spec

resourceOwners:

controller:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

name: deployment-5b8df84dd

timeToLiveInSeconds: 300 # 300 seconds

nodeName: node-1

status:

phase: Available

精凸化 GPU 配备 - GPU Scheduling

精凸化 GPU 配备是我们并未来努力缺少的一种掌控能力。GPU 和 CPU 在人力资源特点上差异尤其大，而且在像机试管学习的仿真训练桥段中的，一个训练作业都会因为各不相同的拓扑结构致使各不相同的机动性差异，例如根据机试管学习作业内 worker 之间各不相同的拓扑Pop，都会得到各不相同的机动性，这不仅体现在集集合起来内资料流之间，而且即使单个资料流上，GPU 特之间也因为像没错系统都会其设计于 NVLINK 也都会有巨大的机动性差异，这让整个 GPU 的配备分摊逻辑变的十分复杂。而且 GPU 和 CPU 的计算护航在集集合起来内混部时，怎么显然都会两种人力资源的不必要，也是并不需要考虑解决提很低效率的解决办法。

尺寸推荐 - Resource Recommendation

更进一步 Koordinator 还都会缺少基于画的尺寸推荐掌控能力。此上去也提到，用户是不能可靠审计系统都会其设计程序的人力资源系统都会其设计于显然的，Request 和 Limit 没错是什么关系，没错该怎么设置 Request/Limit，对于我这个系统都会其设计来说哪种Pop才是比如说的？之外很低估或者极低估 Pod 人力资源尺寸，致使人力资源不必要甚至耐用性后果。

Koordinator 都会缺少人力资源画掌控能力，采集并加工分析历史资料，推荐更是正确的人力资源尺寸。

邻里头工程建设

目此前为止，我们在都只两个多年末面世了四个旧版。此上去几个旧版主要缺少了人力资源的大发、QoS 极强化的掌控能力，并且还自由软件了新的模第一组 koord-runtime-proxy。在 0.4 旧版中的，我们开始在配备试管上发力，首先开放了阻抗最大化配备掌控能力。目此前 Koordinator 邻里头打算借助于 0.5 旧版，在这个旧版中的，Koordinator 都会缺少精凸化 CPU 助于新编订和人力资源配套的掌控能力，在之后的规画中的，我们还都会在助于配备、Gang 配备、GPU 配备、优点 Quota 等借助于一些新的创新。

尤其期待您在系统都会其设计于 Koordinator 积极的除此以均遇到的任何解决办法、尽力改善系统都会其设计程序、复建 BUG 和替换成的软件

If you find a typo, try to fix it! If you find a bug, try to fix it! If you find some redundant codes, try to remove them! If you find some test cases missing, try to add them! If you could enhance a feature, please DO NOT hesitate! If you find code implicit, try to add comments to make it clear! If you find code ugly, try to refactor that! If you can help to improve documents, it could not be better! If you find document incorrect, just do it and fix that! ...

此均，我们还于周二 19:30 至 20:30 筹办了邻里头定时双周都会，欢迎广大志同道合的帮手替换成互动集合起来了解更是多个人信息。

微信集合起来

钉钉集合起来

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原文URL：

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