集群调度的发展历程可以追溯到计算机技术初期，随着计算机系统的复杂度增加以及云计算技术的出现，集群调度系统也经历了从单体式调度到分布式调度的演变过程。理解集群调度的发展有助于我们更好地管理和优化大规模计算任务。
在集群调度的早期，单体式调度（Monolithic）是最常见的方式。在这种调度模式下，调度进程在一个独立的机器上运行，负责整个集群的任务分配。单体式调度简单直观，但随着集群规模的扩大和作业种类的增多，单体式调度暴露出严重的可扩展性问题，无法有效应对大规模计算环境的需求。
随后，两级调度（Two-level）模式出现，其特点在于将资源管理和作业调度分离。资源管理器负责资源管理，而调度器则负责作业调度。这种模式灵活性更高，资源管理器与调度器之间的交互使得调度策略更加灵活。两级调度模式解决了单体式调度的一些扩展性问题，但也存在全局资源视图缺失、并发控制限制以及调度策略API复杂化等问题。
共享状态（Shared-state）调度模式的出现，试图通过让每个调度器都拥有集群状态的副本，来解决两级调度中的问题。调度器在本地状态的基础上决定如何调度作业，并将事务提交到集群中。例如，Omega调度框架允许调度器自行决策并处理作业提交，但共享状态模式也存在一个挑战，即当多个调度器同时对同一个作业做决策时，会出现资源冲突的情况，需要复杂的冲突解决机制。
接下来是混合式调度（Hybrid）的出现，它尝试将之前的模式整合在一起，例如将两级调度和共享状态相结合。混合式调度试图在单一框架内提供可扩展性和灵活性的平衡，同时提供全局视角的资源管理和任务调度。
分布式调度（Distributed）是目前较为先进的调度方式，它假设以后的作业都是短作业，并将调度器设计为独立运行的实体，作业可以提交给任意调度器。分布式调度去除了中央控制，简化了调度器间的协调，但作业之间的潜在干扰和冲突可能性依然存在。
集群调度的发展史，从单体式到分布式，反映了我们对资源分配、作业调度和任务处理效率认知的深化。随着云计算技术的发展，调度器的设计也在不断地优化以适应更大规模的计算需求。调度策略的多样化、调度机制的灵活性以及对高优先级作业的支持等都是调度框架设计中需要综合考虑的关键因素。
云计算的出现，为集群调度提供了新的机遇和挑战。云计算强调按需服务、高可扩展性和资源的弹性使用。调度框架需要能够处理各类作业的多样性需求，同时保证资源的合理利用和高效率完成作业。此外，云计算环境中的调度系统还需要具备快速响应能力，以应对动态变化的资源请求。
当前云计算环境中的集群调度框架设计，需要综合考虑如何提高资源利用率、如何处理不同优先级作业、如何减少资源空闲时间、如何避免“吵闹的邻居”问题（即一个作业的行为影响到其他作业的性能）、以及如何实现作业抢占等问题。这些问题的解决将依赖于更智能的调度算法、更灵活的调度架构设计和更有效的资源监控与反馈机制。
云计算下的集群调度仍然处于快速发展阶段，未来将会有更多创新的调度策略和框架设计出现，以满足不断增长的计算需求和业务场景。了解和掌握集群调度的发展历史和现状，对于设计和优化云计算服务具有重要的意义。
