5 月 27 日截止 | Volcano 社区 2025 夏季 LFX Mentorship 欢迎你的加入
由 Linux Foundation 组织的 LFX Mentorship 计划，从 19 年开始为 CNCF 各个开源社区中的开发人员持续提供带薪实习和指导。往年已获 20K+申请，发起 1300+课题，毕业 1000+实习生，发放超过 310 万美金报酬。
LFX Mentorship 2025 Term 2 Mentee 报名正在进行，截止时间为太平洋夏令时 5 月 27 日星期二上午 11:00 (18:00 UTC)，远程实习将从 6 月 9 日开始为期三个月。参与到 LFX Mentorship 计划中，为开源项目做贡献、获得开源社区的认可同时，完成工作还能获取报酬 (位于中国的开发者报酬为 $3000 美金，约合￥20000 人民币）。
Volcano 社区在 LFX Mentorship 的课题申请正在火热进行中，欢迎前往官方平台申请: https://mentorship.lfx.linuxfoundation.org/
🏷️ 需要留意的是， LFX Mentorship 2025 面向在校及已毕业申请者同时开放，而在校学生可同时关注 Volcano 开源之夏《大咖领路+高额奖金！Volcano社区开源之夏8大课题邀你挑战 》获取更多暑期开源社区工作机会。
Volcano 社区介绍
Volcano 是业界首个云原生批量计算引擎，也是 CNCF 首个和唯一的批量计算项目。Volcano 云原生批量计算项目主要用于 AI、大数据、基因、渲染等诸多高性能计算场景，对主流通用计算框架均有很好的支持。社区已吸引 5.8 万+全球开发者，并获得 4.7k Star 和 1.1K+Fork，参与贡献企业包括华为、AWS、百度、腾讯、博云、京东、小红书、第四范式、bilibili 等。社区地址：https://github.com/volcano-sh/volcano
目前，Volcano 在人工智能、大数据、基因测序等海量数据计算和分析场景已得到广泛应用，完成对 Spark、Flink、Ray 、Tensorflow、PyTorch、Argo、MindSpore、Paddlepaddle 、Kubeflow、MPI、Horovod、Mxnet、KubeGene 等众多主流计算框架的支持，并构建起完善的上下游生态。
在 LFX Mentorship 2025 Term 2 ，Volcano 期待与你协作开拓 AI 大数据等场景调度的更多可能。
面向对象
LFX Mentorship 2025 Term 2 申请者需在 2025 年 5 月 27 日前在 LFX 官网完成 Mentee 注册及项目申请。若被接收作为 Mentee，您将能在开源社区经验丰富、积极贡献的 Mentor 指导下为开源项目做出贡献。依据官方规定[1]，对 Mentee 申请者有以下要求:
计划开始时至少年满 18 周岁
所在单位和组织不禁止该实习
未参加另外的 Linux Mentorship 计划
开发者以个人身份参与（在校或已毕业均可）
具备所注册国家中工作权利且所注册国家未被计划禁止 (中国已获许可)
并非社区中高于最低限度贡献成员（如 Maintainer、Recurring Contributor）
满足具体所属项目中提及的其它前置需求
课题参与方式
根据官方安排 [2]，LFX Mentorship 2025 年夏季活动流程如下：
Mentee 报名申请：5 月 15 日-5 月 27 日
申请者审核期： 5 月 28 日-6 月 3 日
申请者入选通知： 6 月 4 日
实习启动： 6 月 9 日
中期考核：7 月 15 日
首次津贴支付 ：7 月 16 日
结项考核、实习生报告提交，最终津贴支付批准 ：8 月 26 日-27 日
活动结束 ：8 月 29 日
申请指南详见 [3]：https://docs.linuxfoundation.org/lfx/mentorship/mentee-guide/how-to-apply
实习申请结果预计将在 6 月 4 日通知到申请人。主线开发日期为 2025 年 6 月 9 日-8 月 26 日，全程线上协作，无需线下参与。结项需要在 2025 年 8 月 26 日前以 PR 的形式提交到项目所在的开源社区仓库中并完成合并。
Volcano 课题
在 LFX Mentorship 2025 Term 2，CNCF Volcano 社区带来以下课题：
▍Enhance JobFlow Functionality
课题描述：
Volcano 社区引入了 JobFlow 来解决作业间的依赖关系。通过 JobTemplate 和 JobFlow API ，用户可以声明和编排多个 Volcano 作业，并利用顺序执行、并行执行、条件执行、分支执行和循环执行等控制流原语。JobFlow 旨在促进 AI、大数据和 HPC 工作负载向云原生环境的迁移。当前的 JobFlow 功能需要进一步增强，以满足更复杂的实际场景需求。
参考：https://github.com/volcano-sh/volcano/tree/master/docs/design/jobflow
预期成果：
1. 支持在 JobFlow 中引用 JobTemplate 时修改其参数，例如更改容器镜像版本、调整资源限制等。
2. 在 JobFlow 中为失败的作业实现可配置的重试机制，例如支持指数退避重试策略、设置最大重试次数等。
3. 引入更丰富的控制流语句，例如 if、switch 和 for 语句，例如基于上游任务状态的条件分支、特定任务集的迭代执行等。
前置技能：
Kubernetes,Volcano,GO
课题导师：
Xuzheng Chang（@Monokaix ）
2536818783@qq.com
Dong Jiang （@dongjiang1989）
dongjiang2010@gmail.com
课题链接：https://mentorship.lfx.linuxfoundation.org/project/6e853798-e2a3-445f-89f4-63c2e5acc58b
▍Implement Volcano Scheduler Simulator
课题描述：
对于 Kubernetes 和 Volcano 调度器的用户来说，调度过程通常像一个黑盒。理解调度决策的执行过程以及评估调度器的功能和性能（尤其是在引入新的调度功能时）可能颇具挑战性。搭建一个功能齐全的 Kubernetes 集群并生成真实的工作负载来观察调度行为可能非常耗时且比较消耗资源。用户需要一种轻量级且高效的方法来验证调度器变更的正确性和性能影响，无需搭建一个真实集群，即可完成模拟调度。
预期成果：
1. 实现一个能够模拟 Volcano 调度器核心调度逻辑的 Volcano 调度器模拟器。
2. 该模拟器应该能够接收模拟的 Kubernetes 集群状态（例如，节点、Pod、队列）和 Volcano 配置作为输入。
3. 模拟器应输出模拟调度结果，包括 Pod 被调度到的节点，以及决策过程信息（例如，考虑的节点、筛选和评分结果）。
4. （可选）模拟器可以提供基本的性能指标输出，例如模拟调度延迟。
5. 提供清晰的使用文档和示例，方便用户验证功能
前置技能：
Kubernetes, Go, Volcano
课题导师：
Xuzheng Chang（@Monokaix ）
2536818783@qq.com
lowang-bh(@lowang-bh)
lhui_wang@163.com
课题链接：https://mentorship.lfx.linuxfoundation.org/project/017774aa-f821-49c6-b701-fef1a0fae17b
▍Enhance Volcano Dashboard UX and Functionality
课题描述：
Volcano Dashboard 是 Volcano 资源的前端展示平台。目前，它支持 Volcano 作业、队列和 Pod 等资源，但编辑通常需要使用原始 YAML 格式，这对于修改或创建新资源并不方便。为了提升用户体验，本项目旨在增强 Dashboard 的交互性和用户友好性，并支持显示层级队列和超节点 (HyperNode) 资源。
预期成果：
1. 改进资源显示和编辑界面，提供更友好的交互方式，例如使用表单或可视化编辑器代替直接编辑 YAML 格式来创建和修改资源。
2. 支持显示层级队列和超节点资源，并提供鼠标点击展开/折叠功能，以便清晰地可视化资源关系。
3. 优化用户界面设计，提升美观度和易用性。
4. 重构后端代码，提高可维护性和可扩展性。
5. 显示资源的关键信息和完整信息，并可在视图之间切换。
6. （可选）支持更多资源类型的显示和管理。
前置技能：
Kubernetes, React, Node.js, JS
课题导师：
Xuzheng Chang（@Monokaix ）
2536818783@qq.com
Zicong Chen （@JesseStutler ）
jesseincomparable@hotmail.com
课题链接：https://mentorship.lfx.linuxfoundation.org/project/e81c895a-69f9-4c63-b4fe-e9352c3fa2e7
▍Enhance Volcano Official Documentation
课题描述：
随着 Volcano 功能的不断丰富以及与更广泛生态系统集成的不断深入，社区文档需要不断更新迭代，以提供更优质的用户指南和体验。清晰全面的文档有助于用户快速上手 Volcano，并降低使用和配置成本。目前，部分文档分散在 GitHub 仓库中，需要迁移至官网，为用户提供统一的入口。
预期成果：
1. 将 GitHub 仓库中尚未上线的文档迁移至官网。
2. 详细讲解 Volcano Scheduler、Volcano Controller、Volcano Agent 和 Volcano Admission 组件的功能，包括其各自启动参数的含义。
3. 补充核心功能（例如 JobFlow 和 vGPU 虚拟化）的文档。
4. 添加“最佳实践”部分，提供在各种场景下使用 Volcano 的建议和配置示例。
5. 添加“故障排除”部分，用于收集和整理常见问题及其解决方案。
前置技能：
Technical Writing， Markdown，Git，Hugo or other static site generators
课题导师：
Xuzheng Chang（@Monokaix ）
2536818783@qq.com
Zicong Chen （@JesseStutler ）
jesseincomparable@hotmail.com
课题链接：https://mentorship.lfx.linuxfoundation.org/project/a8bafeea-f608-4e73-9a44-ca60c309536f
如果对课题内容有任何问题，欢迎向课题导师发送邮件或在 GitHub 仓库提交 Issue 提问。
参考资料
[1] LFX Mentorship - Application Requirement: https://docs.linuxfoundation.org/lfx/mentorship/mentee-guide/am-i-eligible
[2] LFX Mentorship - Program Readme: https://github.com/cncf/mentoring/tree/main/programs/lfx-mentorship/2025/02-Jun-Aug
[3] LFX Mentorship - Mentee Application Guideline: https://docs.linuxfoundation.org/lfx/mentorship/mentee-guide/how-to-apply
Volcano 是业界首个云原生批量计算引擎，也是 CNCF 首个和唯一的批量计算项目。项目主要用于 AI、大数据、基因、渲染等诸多高性能计算场景，对主流通用计算框架均有很好的支持。目前，Volcano 在人工智能、大数据、基因测序等海量数据计算和分析场景已得到快速应用，已完成对 Spark、Flink、Ray、 Tensorflow、PyTorch、Argo、MindSpore、Paddlepaddle 、Kubeflow、MPI、Horovod、Mxnet、KubeGene 等众多主流计算框架的支持，并构建起完善的上下游生态。
Website：https://volcano.sh
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