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Armada ​

多数の Kubernetes クラスタにまたがるバッチジョブを、クラスタ自体の外側でキューイング・スケジューリングする高スループットスケジューラ。

  • カテゴリ: Orchestration & Scheduling
  • CNCF 成熟度: Sandbox
  • 言語: Go
  • ライセンス: Apache-2.0
  • リポジトリ: armadaproject/armada
  • ドキュメント基準コミット: 85b582d (タグ v0.21.5 直後、commit date 2026-06-25)

何をするものか ​

Armada は Kubernetes 上に構築されたバッチワークロードシステムである。多数の Kubernetes クラスタにまたがる数万ノード上で、1 日あたり数百万ジョブを動かすことを目指して設計されている (README:16)。Armada のジョブは、Kubernetes Pod に加えて任意の補助オブジェクト (Service、Ingress) と、所属キュー名などの Armada 固有メタデータからなる (docs/system_overview.md:7-11)。

Armada が存在するのは、素の Kubernetes が抱える 3 つの限界を超えるためである。単一クラスタは一定ノード数を超えるとスケールしにくく、クラスタ内 etcd ストアは非常に高いジョブスループットを支えられず、デフォルトの kube-scheduler はバッチ向けに作られていない (README:20-22)。Armada はキューとスケジューリングをクラスタ外の専用ストレージ層に保持し、数百万ジョブからなるキューを維持できるようにしている (README:21)。

control plane がジョブを受理・スケジュール・状態追跡する。executor は worker cluster ごとに 1 つ動き、control plane と当該クラスタの Kubernetes API を橋渡しする (docs/system_overview.md:21)。G-Research がプロジェクトを立ち上げ、CNCF に寄贈し、現在は Sandbox プロジェクトである。

いつ使うか ​

  • 機械学習・シミュレーション・データ解析などのバッチワークロードを、単一 Kubernetes クラスタに収まらないノード数にまたがって動かしたいとき。
  • 多数のユーザ・チーム間の fair queuing、関連ジョブの gang-scheduling、preemption、キュー単位のレート制限が必要なとき (README:23-26)。
  • etcd に過負荷をかけず、数百万の待機ジョブを保持するキューが欲しいとき (README:21)。
  • 単一クラスタで規模が足りる場合は適さない。その場合は Volcano や Kueue のようなクラスタ内バッチスケジューラの方が簡潔。
  • 汎用のサービスワークロードオーケストレータではない。有限時間で終わるバッチジョブが対象 (docs/system_overview.md:7)。

このディープダイブの構成 ​

出典 ​

  1. armadaproject/armada リポジトリと README: https://github.com/armadaproject/armada
  2. Armada CNCF プロジェクトページ (Sandbox、受理 2022-07-25): https://www.cncf.io/projects/armada/
  3. CNCF ブログ "Armada - how to run millions of batch jobs over thousands of compute nodes using Kubernetes" (2021-01-25): https://www.cncf.io/blog/2021/01/25/armada-how-to-run-millions-of-batch-jobs-over-thousands-of-compute-nodes-using-kubernetes/
  4. ADOPTERS.md: https://github.com/armadaproject/armada/blob/master/ADOPTERS.md
  5. GitHub REST API リポジトリメタデータ: https://api.github.com/repos/armadaproject/armada
  6. 基準コミット時点のソース: https://github.com/armadaproject/armada/tree/85b582dedbf1e4a0c049ff3255bf23fda83fd3b4