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根据我们的实践，可以在宿主机的Linux kernel层面对低优的大数据作业资源使用进行压制，包括：
CPU抢占：当在线负载较低时，离线任务可以占用空闲的 CPU 资源，当在线负载高时，在线能快速抢占离线的CPU资源。
SMT抗干扰：当在线任务调度到某个逻辑CPU时，其对应的SMT上的离线任务会被立即驱逐，避免共享同一个物理CPU带来的干扰
内存QoS：当整机内存使用紧张的时候，优先回收离线任务使用的内存，而当回收后内存资源还不够的情况下，离线的任务会被优先驱逐
带宽分级：可以限制离线任务的网络带宽使用上限
Cache QoS：限制离线任务对L3 Cache和MBA的使用量
此外，还可以为节点上的低优作业资源使用总量进行限制，比如节点上所有低优作业使用的CPU不能超过节点CPU配置的40%。这方面需要对k8s的cgroup放置机制做改造，为低优作业创建单独的cgroup
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在大数据和生产业务混合部署的情况下，为了保证生产业务不受大数据业务的干扰，可以采取以下手段和方法：
- 资源隔离：使用容器化技术，将大数据和生产业务分别部署在不同的容器中，通过资源隔离来避免彼此之间的干扰。可以使用容器编排工具如Kubernetes来管理和调度容器。
- 资源调整：根据大数据和生产业务的资源需求，合理分配和调整资源。可以通过监控和性能调优工具来实时监测和调整资源使用情况，确保两者之间的资源分配合理，避免争抢资源导致的干扰。
- 网络隔离：在网络层面进行隔离，通过虚拟局域网（VLAN）或软件定义网络（SDN）等技术，将大数据和生产业务划分到不同的网络区域，避免网络拥堵和冲突。
- 优先级调整：通过设置任务优先级，将生产业务的优先级调整为高于大数据业务，确保生产业务的正常运行。可以使用调度器或任务管理器来管理任务的优先级。
- 监控和故障处理：建立完善的监控系统，实时监测大数据和生产业务的运行状态，及时发现和处理潜在的问题和故障。可以使用日志分析工具、异常检测工具等来辅助监控和故障处理。
- 容灾备份：为生产业务和大数据业务分别建立容灾备份机制，确保在发生故障或意外情况时能够快速恢复和切换，减少对生产业务的影响。
需要根据具体的场景和需求来选择和实施上述方法，综合考虑资源、性能、安全等因素，以达到保证生产业务不受大数据业务干扰的目的。