ai-infra-interview-305

第 225 题：训练平台的multi-tenancy隔离？namespace、cgroup？

题目

训练平台的multi-tenancy隔离？namespace、cgroup？

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完整讲解

一、多租户隔离需求

多租户：多团队/多项目共享同一集群；需 资源隔离（某租户不能占满）、故障与噪声隔离（某任务异常不影响他人）、安全与权限（只能看/用自己资源）。

二、Namespace 与 cgroup

Namespace（K8s）：逻辑隔离；每个租户一个 namespace，Pod、PVC、ConfigMap 等归属其下；RBAC 限制谁只能操作哪些 namespace。ResourceQuota 在 namespace 级限 CPU/内存/GPU 总量；LimitRange 限单 Pod 上下界。Cgroup：内核级 资源限制；K8s 通过 requests/limits 落到 CPU/memory cgroup；可扩展 GPU、IO 等。隔离效果：CPU/内存/GPU 硬限、避免某 Pod 吃满节点；网络 可配 NetworkPolicy；存储 可按 namespace 或 PVC 隔离。

三、与调度、计费配合

队列：租户对应 queue 或 namespace；调度器按 queue 做 fair share 或 cap。计费：按 namespace/queue 统计 GPU 小时 等，做 chargeback。噪声：多租户同节点时可能 CPU/内存/网络 争抢；GPU 独占 或 MIG 可做更细 GPU 隔离；优先级与抢占 保证高优租户不受低优拖累。

面试要点

• 多租户：资源隔离、故障隔离、权限；Namespace 做逻辑隔离 + Quota/LimitRange。
• Cgroup 做 CPU/内存等硬限；K8s 通过 requests/limits 落 cgroup。
• 队列 + 计费按 namespace；GPU 独占/MIG 做细粒度隔离。

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记忆要点

1. Namespace = 逻辑隔离 + Quota；cgroup = 内核资源限。
2. ResourceQuota、LimitRange、RBAC 配合。
3. 队列、计费、GPU 隔离（MIG/独占）。

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