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2022-05-30
华为云原生Kubernetes之运行Volcano高性能作业的深度使用和实践【与云原生的故事】
一、Volcano 简介
① 什么是 Volcano ？
Volcano 是 CNCF 下首个也是唯一的基于 Kubernetes 的容器批量计算平台，主要用于高性能计算场景，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而 Kubernetes 当前缺失的一系列特性。
Volcano 提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入 AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户。
Volcano 针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能，主要特性包括：
丰富的计算框架支持：通过 CRD 提供了批量计算任务的通用 API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持 TensorFlow，MPI，Spark 等计算框架容器化运行在 Kubernetes 上；
高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，包括成组调度，优先级抢占、装箱、资源预留、任务拓扑关系等；
队列管理：支持分队列调度，提供队列优先级、多级队列等复杂任务调度能力。
② Volcano 的特性
Volcano 支持各种调度策略，包括 Gang-scheduling、Fair-share scheduling、Queue scheduling、Preemption scheduling、Topology-based scheduling、Reclaims、Backfill、Resource Reservation 等，得益于可扩展性的架构设计，Volcano 支持用户自定义 plugin 和 action 以支持更多调度算法；
Volcano 提供了增强型的 Job 管理能力以适配高性能计算场景，如多 pod 类型job、增强型的异常处理、可索引 Job；
Volcano 提供了基于多种架构的计算资源的混合调度能力：如 x86、ARM、鲲鹏、昇腾、GPU；
Volcano 已经支持几乎所有的主流计算框架：Spark、TensorFlow、PyTorch、Flink、Argo、MindSpore、PaddlePaddle、OpenMPI、Horovod、mxnet、Kubeflow、KubeGene、Cromwell 等。
③ Volcano 的系统架构
Volcano 与 Kubernetes 天然兼容，并为高性能计算而生，它遵循 Kubernetes 的设计理念和风格，如下所示：
Volcano 由 scheduler、controllermanager、admission 和 vcctl 组成：
Scheduler Volcano scheduler 通过一系列的 action 和 plugin 调度Job，并为它找到一个最适合的节点，与 Kubernetes default-scheduler 相比，Volcano 与众不同的地方是它支持针对 Job 的多种调度算法；
Controllermanager Volcano controllermanager 管理 CRD 资源的生命周期，它主要由 Queue ControllerManager、 PodGroupControllerManager、 VCJob ControllerManager 构成；
Admission Volcano admission 负责对 CRD API 资源进行校验；
Vcctl Volcano vcctl 是 Volcano 的命令行客户端工具。
④ Volcano 的应用场景
⑤ Volcano 的安装
Deployment Yaml 安装方式支持 x86_64/arm64 两种架构，在 kubernetes 集群上，执行如下的 kubectl 指令：
For x86_64: kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcano-sh/volcano/master/installer/volcano-development.yaml For arm64: kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcano-sh/volcano/master/installer/volcano-development-arm64.yaml
也可以将 master 替换为指定的标签或者分支（比如 release-1.5 分支表示最新的 v1.5.x 版本，v1.5.1 标签表示 v1.5.1 版本）以安装指定的 Volcano 版本。
如果没有 kubernetes 集群，可以选择在 github 下载 volcano 源代码压缩包，解压后运行 volcano 的安装脚本，这种安装方式暂时只支持 x86_64 平台：
# git clone https://github.com/volcano-sh/volcano.git # tar -xvf volcano-{Version}-linux-gnu.tar.gz # cd volcano-{Version}-linux-gnu # ./hack/local-up-volcano.sh
在集群中下载 Helm，可以根据以下指南安装 Helm：[https://helm.sh/docs/intro/](安装 Helm)(仅当使用 Helm 模式进行安装时需要)。
如果想使用 Helm 部署 Volcano，请先确认已经在集群中安装了 Helm。
创建一个新的命名空间：
# kubectl create namespace volcano-system namespace/volcano-system created
使用 Helm 进行安装：
# helm install helm/chart/volcano --namespace volcano-system --name volcano NAME: volcano LAST DEPLOYED: Tue Jul 23 20:07:29 2019 NAMESPACE: volcano-system STATUS: DEPLOYED RESOURCES: ==> v1/ClusterRole NAME AGE volcano-admission 1s volcano-controllers 1s volcano-scheduler 1s ==> v1/ClusterRoleBinding NAME AGE volcano-admission-role 1s volcano-controllers-role 1s volcano-scheduler-role 1s ==> v1/ConfigMap NAME DATA AGE volcano-scheduler-configmap 2 1s ==> v1/Deployment NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE volcano-admission 0/1 1 0 1s volcano-controllers 0/1 1 0 1s volcano-scheduler 0/1 1 0 1s ==> v1/Job NAME COMPLETIONS DURATION AGE volcano-admission-init 0/1 1s 1s ==> v1/Pod(related) NAME READY STATUS RESTARTS AGE volcano-admission-b45b7b76-84jmw 0/1 ContainerCreating 0 1s volcano-admission-init-fw47j 0/1 ContainerCreating 0 1s volcano-controllers-5f66f8d76c-27584 0/1 ContainerCreating 0 1s volcano-scheduler-bb4467966-z642p 0/1 Pending 0 1s ==> v1/Service NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE volcano-admission-service ClusterIP 10.107.128.208
验证 Volcano 组件的状态：
# kubectl get all -n volcano-system NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/volcano-admission-5bd5756f79-p89tx 1/1 Running 0 6m10s pod/volcano-admission-init-d4dns 0/1 Completed 0 6m10s pod/volcano-controllers-687948d9c8-bd28m 1/1 Running 0 6m10s pod/volcano-scheduler-94998fc64-9df5g 1/1 Running 0 6m10s NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/volcano-admission-service ClusterIP 10.96.140.22
⑥ 使用 Volcano CRD 资源
创建一个名为 “test” 的自定义队列：
# cat < 创建一个名为 “job-1” 的 Volcano Job： # cat < 检查自定义 job 的状态： # kubectl get vcjob job-1 -oyaml apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: creationTimestamp: "2022-05-18T12:59:37Z" generation: 1 managedFields: - apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 fieldsType: FieldsV1 fieldsV1: f:spec: .: {} f:minAvailable: {} f:policies: {} f:queue: {} f:schedulerName: {} manager: kubectl operation: Update time: "2022-05-18T12:59:37Z" - apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 fieldsType: FieldsV1 fieldsV1: f:spec: f:tasks: {} f:status: .: {} f:minAvailable: {} f:running: {} f:state: .: {} f:lastTransitionTime: {} f:phase: {} manager: vc-controller-manager operation: Update time: "2022-05-18T12:59:45Z" name: job-1 namespace: default resourceVersion: "850500" selfLink: /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1/namespaces/default/jobs/job-1 uid: 215409ec-7337-4abf-8bea-e6419defd688 spec: minAvailable: 1 policies: - action: RestartJob event: PodEvicted queue: test schedulerName: volcano tasks: - name: nginx policies: - action: CompleteJob event: TaskCompleted replicas: 1 template: spec: containers: - command: - sleep - 10m image: nginx:latest name: nginx resources: limits: cpu: 1 requests: cpu: 1 status: minAvailable: 1 running: 1 state: lastTransitionTime: "2022-05-18T12:59:45Z" phase: Running 检查名为 ”job-1“ 的 PodGroup 的状态： # kubectl get podgroup job-1 -oyaml apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1 kind: PodGroup metadata: creationTimestamp: "2022-05-18T12:59:37Z" generation: 5 managedFields: - apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1 fieldsType: FieldsV1 fieldsV1: f:metadata: f:ownerReferences: .: {} k:{"uid":"215409ec-7337-4abf-8bea-e6419defd688"}: .: {} f:apiVersion: {} f:blockOwnerDeletion: {} f:controller: {} f:kind: {} f:name: {} f:uid: {} f:spec: .: {} f:minMember: {} f:minResources: .: {} f:cpu: {} f:queue: {} f:status: {} manager: vc-controller-manager operation: Update time: "2022-05-18T12:59:37Z" - apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1 fieldsType: FieldsV1 fieldsV1: f:status: f:conditions: {} f:phase: {} f:running: {} manager: vc-scheduler operation: Update time: "2022-05-18T12:59:45Z" name: job-1 namespace: default ownerReferences: - apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 blockOwnerDeletion: true controller: true kind: Job name: job-1 uid: 215409ec-7337-4abf-8bea-e6419defd688 resourceVersion: "850501" selfLink: /apis/scheduling.volcano.sh/v1beta1/namespaces/default/podgroups/job-1 uid: ea5b4f87-b750-440b-a41a-5c9944a7ae43 spec: minMember: 1 minResources: cpu: "1" queue: test status: conditions: - lastTransitionTime: "2022-05-18T12:59:38Z" message: '1/0 tasks in gang unschedulable: pod group is not ready, 1 minAvailable.' reason: NotEnoughResources status: "True" transitionID: 606145d1-660f-4e01-850d-ed556cebc098 type: Unschedulable - lastTransitionTime: "2022-05-18T12:59:45Z" reason: tasks in gang are ready to be scheduled status: "True" transitionID: 57e6ba9e-55cc-47ce-a37e-d8bddd99d54b type: Scheduled phase: Running running: 1 检查队列 “test” 的状态： # kubectl get queue test -oyaml apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1 kind: Queue metadata: creationTimestamp: "2022-05-18T12:59:30Z" generation: 1 managedFields: - apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1 fieldsType: FieldsV1 fieldsV1: f:spec: .: {} f:capability: {} f:reclaimable: {} f:weight: {} manager: kubectl operation: Update time: "2022-05-18T12:59:30Z" - apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1 fieldsType: FieldsV1 fieldsV1: f:spec: f:capability: f:cpu: {} f:status: .: {} f:running: {} f:state: {} manager: vc-controller-manager operation: Update time: "2022-05-18T12:59:39Z" name: test resourceVersion: "850474" selfLink: /apis/scheduling.volcano.sh/v1beta1/queues/test uid: b9c9ee54-5ef8-4784-9bec-7a665acb1fde spec: capability: cpu: 2 reclaimable: false weight: 1 status: running: 1 state: Open 二、Kubernetes 运行作业的问题分析及解决方案 ① 报错 cannot allocate memory 或者 no space left on device，修复 Kubernetes 内存泄露问题 当 Kubernetes 集群运行日久以后，有的 Node 无法再新建 Pod，并且出现如下错误，当重启服务器之后，才可以恢复正常使用，查看 Pod 状态的时候会出现以下报错： applying cgroup … caused: mkdir …no space left on device 或者在 describe pod 的时候出现 cannot allocate memory 这时候 Kubernetes 集群可能就存在内存泄露的问题，当创建的 Pod 越多的时候内存会泄露的越多越快。具体查看是否存在内存泄露： cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/memory.kmem.slabinfo 当出现 cat: /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/memory.kmem.slabinfo: Input/output error 则说明不存在内存泄露的情况 如果存在内存泄露会出现 slabinfo - version: 2.1 # name 可以考虑关闭 runc 和 kubelet 的 kmem，因为升级内核的方案改动较大，此处不采用。 kmem 导致内存泄露的原因：内核对于每个 cgroup 子系统的的条目数是有限制的，限制的大小定义在 kernel/cgroup.c #L139，当正常在 cgroup 创建一个 group 的目录时，条目数就加 1。 我们遇到的情况就是因为开启 kmem accounting 功能，虽然 cgroup 的目录删除，但是条目没有回收，这样后面就无法创建 65535 个 cgroup。也就是说，在当前内核版本下，开启 kmem accounting 功能，会导致 memory cgroup 的条目泄漏无法回收。 需要重新编译 runc： 配置 go 语言环境： wget https://dl.google.com/go/go1.12.9.linux-amd64.tar.gz tar xf go1.12.9.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/ 写入 bashrc vim ~/.bashrc export GOPATH="/data/Documents" export GOROOT="/usr/local/go" export PATH="$GOROOT/bin:$GOPATH/bin:$PATH" export GO111MODULE=off 验证 source ~/.bashrc go env 下载 runc 源码： mkdir -p /data/Documents/src/github.com/opencontainers/ cd /data/Documents/src/github.com/opencontainers/ git clone https://github.com/opencontainers/runc cd runc/ git checkout v1.0.0-rc9 # 切到 v1.0.0-rc9 tag 编译： 安装编译组件 sudo yum install libseccomp-devel make BUILDTAGS='seccomp nokmem' 编译完成之后会在当前目录下看到一个runc的可执行文件，等kubelet编译完成之后会将其替换 编译 kubelet： 下载 Kubernetes 源码： mkdir -p /root/k8s/ cd /root/k8s/ git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes cd kubernetes/ git checkout v1.15.3 制作编译环境的镜像 Dockerfile 如下： FROM centos:centos7.3.1611 ENV GOROOT /usr/local/go ENV GOPATH /usr/local/gopath ENV PATH /usr/local/go/bin:$PATH RUN yum install rpm-build which where rsync gcc gcc-c++ automake autoconf libtool make -y \ && curl -L https://studygolang.com/dl/golang/go1.12.9.linux-amd64.tar.gz | tar zxvf - -C /usr/local 在制作好的 go 环境镜像中来进行编译 kubelet： docker run -it --rm -v /root/k8s/kubernetes:/usr/local/gopath/src/k8s.io/kubernetes build-k8s:centos-7.3-go-1.12.9-k8s-1.15.3 bash cd /usr/local/gopath/src/k8s.io/kubernetes # 编译 GO111MODULE=off KUBE_GIT_TREE_STATE=clean KUBE_GIT_VERSION=v1.15.3 make kubelet GOFLAGS="-tags=nokmem" 替换原有的 runc 和 kubelet： 将原有 runc 和 kubelet 备份： mv /usr/bin/kubelet /home/kubelet mv /usr/bin/docker-runc /home/docker-runc 停止 Docker 和 kubelet： systemctl stop docker systemctl stop kubelet 将编译好的 runc 和 kubelet 进行替换： cp kubelet /usr/bin/kubelet cp kubelet /usr/local/bin/kubelet cp runc /usr/bin/docker-runc 检查 kmem 是否关闭前需要将此节点的 Pod 杀掉重启或者重启服务器，当结果为 0 时成功： cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/memory.kmem.usage_in_bytes 是否还存在内存泄露的情况： cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/memory.kmem.slabinfo ② Kubernetes 证书过期问题的解决 出现 Kubernetes API 无法调取的现象，使用 kubectl 命令获取资源均返回如下报错： Unable to connect to the server: x509: certificate has expired or is not yet valid 可以猜测 Kubernetes 集群的证书过期，使用命令排查证书的过期时间： kubeadm alpha certs check-expiration 由于使用 kubeadm 部署的 Kubernetes 集群，所以更新起证书也是比较方便的，默认的证书时间有效期是一年，集群的 Kubernetes 版本是 1.15.3版本是可以使用以下命令来更新证书的，但是一年之后还是会到期，这样就很麻烦，所以需要了解一下 Kubernetes 的证书，然后来生成一个时间很长的证书，这样就可以不用去总更新证书： kubeadm alpha certs renew all --config=kubeadm.yaml systemctl restart kubelet kubeadm init phase kubeconfig all --config kubeadm.yaml 然后将生成的配置文件替换，重启 kube-apiserver、kube-controller、kube-scheduler、etcd 这 4 个容器即可 另外 kubeadm 会在控制面板升级的时候自动更新所有证书，所以使用 kubeadm 搭建得集群最佳的做法是经常升级集群，这样可以确保集群保持最新状态并保持合理的安全性。但是对于实际的生产环境我们可能并不会去频繁得升级集群，所以这个时候就需要去手动更新证书： 首先在/etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml文件加入配置 spec: containers: - command: - kube-controller-manager # 设置证书有效期为10年 - --experimental-cluster-signing-duration=87600h - --client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt 修改完成后 kube-controller-manager 会自动重启生效，然后需要使用下面的命令为 Kubernetes 证书 API 创建一个证书签名请求，如果设置例如 cert-manager 等外部签名者，则会自动批准证书签名请求（CSRs）。否者，必须使用 kubectl certificate 命令手动批准证书，以下 kubeadm 命令输出要批准的证书名称，然后等待批准发生。如下所示，通过调用 Kubernetes 的 API 来实现更新一个 10 年的证书： kubeadm alpha certs renew all --use-api --config kubeadm.yaml & 需要将全部 pending 的证书全部批准，还不能直接重启控制面板的几个组件，这是因为使用 kubeadm 安装的集群对应的 etcd 默认是使用的 /etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt 这个证书进行前面的，而上面用命令 kubectl certificate approve 批准过后的证书是使用的默认的 /etc/kubernetes/pki/ca.crt 证书进行签发的，因此需要替换 etcd 中的 CA 机构证书： # 先拷贝静态Pod资源清单 cp -r /etc/kubernetes/manifests/ /etc/kubernetes/manifests.bak vi /etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml ...... spec: containers: - command: - etcd # 修改为CA文件 - --peer-trusted-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt - --trusted-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt ...... volumeMounts: - mountPath: /var/lib/etcd name: etcd-data - mountPath: /etc/kubernetes/pki # 更改证书目录 name: etcd-certs volumes: - hostPath: path: /etc/kubernetes/pki # 将 pki 目录挂载到etcd中去 type: DirectoryOrCreate name: etcd-certs - hostPath: path: /var/lib/etcd type: DirectoryOrCreate name: etcd-data ...... 由于 kube-apiserver 要连接 etcd 集群，因此也需要重新修改对应的 etcd ca 文件： vi /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml ...... spec: containers: - command: - kube-apiserver # 将etcd ca文件修改为默认的ca.crt文件 - --etcd-cafile=/etc/kubernetes/pki/ca.crt ...... 除此之外还需要替换 requestheader-client-ca-file 文件，默认是 /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt 文件，现在也需要替换成默认的 CA 文件，否则使用聚合 API，比如安装 metrics-server 后执行 kubectl top 命令就会报错： cp /etc/kubernetes/pki/ca.crt /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt cp /etc/kubernetes/pki/ca.key /etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.key 这样就得到了一个 10 年证书的 Kubernetes 集群，还可以通过重新编译 kubeadm 来实现一个 10 年证书。 三、Volcano 容器在气象行业 HPC 高性能计算场景的应用 ① 什么是 HPC ？ HPC 是 High Performance Computing（高性能计算）的缩写，平时提到的 HPC，一般指代高性能计算机群（HPCC），它将大量的计算机软件/硬件整合起来，将大的计算作业分解成一个个小部分，通过并行计算的方式加以解决。HPC 高性能计算在 CAE 仿真、动漫渲染、物理化学、石油勘探、生命科学、气象环境等领域有广泛的应用。 一般来说，高性能计算集群（HPCC）包含如下部分： PBS：Protable Batch System，资源管理器，负责管理集群中所有节点的资源，除了 PBS 意外，常用的资源管理系统还有 Slurm，LSF 等； Maui：第三方任务调度器，支持资源预留，支持各种复杂的优先级策略，支持抢占机制等，资源管理器中内置了默认的任务调取器，但功能往往比较简单； OpenMPI：上层通信环境，兼顾通信库，编译，分布式启动任务的功能。 PBS 和 Maui 对于用户来说是完全透明的，用户只需要按照 PBS 提供的方式提交作业即可，不需要了解内部细节，而 OpenMPI 则需要用户进行相关了解，来编写能够并行计算的应用。 以 mpirun -np 4 ./mpi_hello_world 为例介绍 mpi 作业是如何运行的： 说明： 调用 openmpi 或者其他 mpi 的库来编写源代码，示例就是输出 hello world 字符串； 使用支持 MPI 的编译器来编译出可执行程序 mpi_hello_world； 将 mpi_hello_world 分发到各个节点，也可以通过共享文件系统来实现对 mpi_hello_world 的访问； 运行 mpirun 来并行执行 mpi_hello_world。 ② 什么是 WRF ？ WRF 是 Weather Research and Forecasting Model（天气研究和预报模型）的简称，是一种比较常见的 HPC 应用，WRF 是一种中尺度数值天气预报系统，设计用于大气研究和业务预报应用，可以根据实际的大气条件或理想化的条件进行模拟。 由于 WRF 包含多个模块，因此处理流程可能不尽相同，这里仅以 WPS 和 WRF 这两个模块为例介绍一下完整的 WRF 流程： 外部数据源：包含静态地理数据，网络数据等，静态地理数据可以理解为某区域内的地理信息，例如山川，河流，湖泊，森林等等。网络数据是某区域内的气象环境数据，例如气温，风速风向，空气湿度，降雨量等。 前处理系统 WRF Pre-processing System：前处理系统用于载入地理和气象数据，对气象数据进行插值，为 WRF 提供输入数据，该部分包含 3 个程序： geogrid.exe：定义模型投影、区域范围，嵌套关系，对地表参数进行插值，处理地形资料和网格数据； ungrib.exe：从 grib 数据中提取所需要的气象参数； metgrid.exe：将气象参数插值到模拟区域。 核心模拟系统（WRF）：核心模拟系统对前处理系统生成的气象信息进行模拟和预报，是 WRF 的核心模块，该部分包含 2 个程序： real.exe：初始化实际气象数据； wrf.exe：模拟及预报结果； real.exe 和 wrf.exe 可以通过 mpi 并行运算来提升计算速度，如下所示，wrfinput_d0X 和 wrfbdy_d0X 为 real.exe 的运算结果，wrf.exe 以该结果为输入进行模拟演算，生成最终的气象模拟结果 wrfout_dxx_yyyy-mm-dd_hh:mm:ss，并由后处理系统进行验证展示： 后处理系统用来验证和显示核心模拟系统的计算结果，主要由各种第三方图像和验证工具组成。如下所示展示 Conus 2.5km 算例中各个地区相对湿度的模拟预报结果，Conus 2.5km 是指美国本土气象数据，分辨率为 2.5km（将整个区域分成一个个 2.5km2.5km2.5km 的方格，每个方格中的气象信息被认为是完全一致的）： ③ HPC Volcano 如下所示，一个 HPCC 包括资源管理器，调度器和 mpi 并行计算库三部分，其中资源管理器由 Kubernetes 负责，调度器由 Volcano 负责： 在 Kubernetes+Volcano 环境中运行 HPC 应用，本质上就是在容器中运行 HPC 作业，示意图如下： 将运行的容器分为 Master 容器和 Worker 容器两种，Master 容器负责启动 mpirun/mpiexec 命令，Worker 容器负责运行真正的计算作业。因此 Volcano 为了支持 MPI 作业运行，添加了如下功能： Volcano job 支持定义多个 pod 模板，能够同时定义 master pod 和 worker pod； 支持 Gang scheduling，保证作业中所有的 pod 能够同时启动； Master/Worker pod 内部主机 IP 映射； Master/Workerpod 之间 ssh 免密登录； 作业生命周期管理。 Volcano mpi 作业配置 mpi_sample.yaml： apiVersion: batch.Volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: mpi-job labels: # 根据业务需要设置作业类型 "Volcano.sh/job-type": "MPI" spec: # 设置最小需要的服务 (小于总replicas数) # 这里等于mpimaster和mpiworker的总数 minAvailable: 3 # 指定调度器为Volcano schedulerName: Volcano plugins: # 提供 ssh 免密认证 ssh: [] # 提供运行作业所需要的网络信息，hosts文件，headless service等 svc: [] # 如果有pod被 杀死，重启整个作业 policies: - event: PodEvicted action: RestartJob tasks: - replicas: 1 name: mpimaster # 当 mpiexec 结束，认为整个mpi作业结束 policies: - event: TaskCompleted action: CompleteJob template: spec: # Volcano的信息会统一放到 /etc/Volcano 目录下 containers: # master容器中 # 1. 启动sshd服务 # 2. 通过/etc/Volcano/mpiworker.host获取mpiworker容器列表 # 3. 运行mpirun/mpiexec - command: - /bin/sh - -c - | MPI_HOST=`cat /etc/Volcano/mpiworker.host | tr "\n" ","`; mkdir -p /var/run/sshd; /usr/sbin/sshd; mpiexec --allow-run-as-root --host ${MPI_HOST} -np 2 mpi_hello_world; image: Volcanosh/example-mpi:0.0.1 imagePullPolicy: IfNotPresent name: mpimaster ports: - containerPort: 22 name: mpijob-port workingDir: /home resources: requests: cpu: "100m" memory: "1024Mi" limits: cpu: "100m" memory: "1024Mi" restartPolicy: OnFailure imagePullSecrets: - name: default-secret - replicas: 2 name: mpiworker template: spec: containers: # worker容器中只需要启动sshd服务 - command: - /bin/sh - -c - | mkdir -p /var/run/sshd; /usr/sbin/sshd -D; image: Volcanosh/example-mpi:0.0.1 imagePullPolicy: IfNotPresent name: mpiworker ports: - containerPort: 22 name: mpijob-port workingDir: /home resources: requests: cpu: "100m" memory: "2048Mi" limits: cpu: "100m" memory: "2048Mi" restartPolicy: OnFailure imagePullSecrets: - name: default-secret 提交 mpi Volcano job： 作业执行完毕： 查看 master pod 的结果： 通过上述执行结果可以看出，在作业执行结束后，Volcano 只清理 worker pod，保留 master pod，这样用户 kubectl 命令获取执行结果。 此外，由于网络构建可能会出现延迟，在作业运行开始时，master pod 会出现连接 worker pod 失败的情况。对于这种情况，Volcano 会自动重启 master pod，保证作业能够正确运行。 通过以上示例，可以看出 Volcano 想要运行 WRF 作业的话，理论上需要将其中的 mpi_hello_world 替换为 real.exe/wrf.exe，此外，用户还需要进行如下准备： 自建 docker images，包含完整的 WRF 运行环境； 将计算所需要的数据（原生数据或者中间结果数据）挂载到相应的容器中。 这样就能在 Kubernetes+Volcano 上运行气象模拟作业。 四、附录 本文正在参与【与云原生的故事】有奖征文火热进行中：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/345260 。 Kubernetes Volcano 云原生 云端实践
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