CSI 协议规范
CSI 规范
官方文档:https://github.com/container-storage-interface/spec/blob/master/spec.md
CSI目标
定义API:
自动化创建/删除数据卷;
从一个节点挂载/卸载数据卷;
在一个节点上Mount/Umount一个卷设备;
使用可挂载/块 数据卷;
本地存储供应者 - LVM
创建、删除快照;
从一个快照恢复数据卷;
推荐细节:
容器部署意见:CAP_SYS_ADMIN,mnt命名空间;
CSI介绍
CSI聚焦的中心是容器编排系统(CO)和Plugin之间的协议;插件应该是可以跨CO运行的。
部署模式
模式1:中心化控制器(Master节点) + 分布式插件(所有节点)
CO "Master" Host +------------------------------------------
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CSI介绍
CSI 介绍 我们知道Kubernetes中关于使用存储卷的机制有In-Tree、Flexvolume模式,那为何还要提出CSI方式呢? In-Tree Volume: 这种方式需要将后端存储的代码逻辑放到K8S的代码中运行,调用引擎与插件间属于强耦合。插件的逻辑代码需要K8S负责维护,可能会引起与K8S其他部件之间的相互影响。 Flexvolume: Kubelet通过调用一个主机的可执行程序包的方式执行存储卷的挂载使用。解决了In-Tree方式的强耦合,不过由于Flexvolume作为命令行调用的方式,在主机安全性、部署依赖的容器化、与K8S服务之间的相互扩展性等方面存在不足。Flexvolume运行在host 空间,不能使用rbac授权机制访问Kubernetes API,导致其功能极大的受限。 CSI: 基于上述模式存在的不足,C
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云上快速搭建Serverless AI实验室
Serverless Kubernetes和ACK虚拟节点都已基于ECI提供GPU容器实例功能,让用户在云上低成本快速搭建serverless AI实验室,用户无需维护服务器和GPU基础运行环境,极大降低AI平台运维的负担,显著提升整体计算效率。 如何使用GPU容器实例 在pod的annotation中指定所需GPU的类型(P4/P100/V100等),同时在resource.limits中指定GPU的个数即可创建GPU容器实例。每个pod独占GPU,暂不支持vGPU,GPU实例的收费与ECS GPU类型收费一致,不产生额外费用,目前ECI提供多种规格的GPU类型。(请参考https://help.aliyun.com/document_detail/114581.html) 示例 1. 创建Serverless Kubernetes集群
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