专题演讲嘉宾：吴通

美团大数据和机器学习基础设施早期基于 Yarn 构建，随着业务变得复杂和业界云原生蓬勃发展，渐渐暴露出各类问题，对基础设施的架构升级变得有必要。由于机器数量庞大，业务复杂度高，且机器学习场景具备对调度语义要求高、调度吞吐低及功能扩展性高的特征，在实践过程中采取了先对机器学习场景云原生化改造，逐步完成所有场景云原生改造的路径。目前已经完成自研多租户多队列的离线调度器、容器网络改造、存储接入、Training on K8s、Spark on K8s等工作，每天在数万机器、数万张 GPU卡上跑着机器学习训练任务、预测服务、Spark App 和 Presto 查询等各类作业。

演讲提纲：

1. 美团大数据和机器学习基础设施早期形态和架构升级背景介绍
2. 美团大数据和机器学习基础设施云原生改造的实践过程
3. 大规模集群实践过程中的关键问题和思考
4. 未来规划

你将获得：

• 了解大规模集群架构升级的完整过程及关键问题
• 云原生在大规模集群从 0 到 1 落地的经验