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AI 학습·배치 워크로드의 갱 스케줄링은 지금까지 Volcano나 Kueue 같은 외부 스케줄러의 몫이었지만, Kubernetes가 이 기능을 코어로 가져오기 시작했습니다. v1.35가 Workload API와 첫 갱 스케줄링 구현을 알파로 내놨고, 2026년 4월 22일 나온 v1.36은 구조를 갈아엎어 Workload를 정적 템플릿으로, 새 PodGroup을 런타임 객체로 분리하고 그룹 전체를 한 번에 평가하는 PodGroup 스케줄링 사이클을 도입했습니다. 여기에 토폴로지 인지 스케줄링, 워크로드 인지 선점, DRA ResourceClaim 공유, Job 컨트롤러 통합의 첫 이터레이션이 함께 들어갔습니다. 다만 전부 알파이고, 스케줄링 알고리즘은 이종 파드 그룹이나 파드 간 의존성이 있는 그룹에서는 배치가 존재해도 못 찾을 수 있다고 문서가 스스로 명시합니다. API도 v1alpha1에서 v1alpha2로 이미 한 번 깨졌고 v1.37에서 v1alpha3로 또 깨질 예정이라, 지금은 프로덕션이 아니라 테스트 클러스터에서 방향을 읽는 용도입니다. 그리고 공정성과 큐잉은 여전히 Kueue·Volcano의 몫이라고 KEP가 못박습니다.