本文小編為大家詳細(xì)介紹“Kubernetes的Device Plugin設(shè)計是怎樣的”，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，細(xì)節(jié)處理妥當(dāng)，希望這篇“Kubernetes的Device Plugin設(shè)計是怎樣的”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學(xué)習(xí)新知識吧。

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Kubernetes的Device Plugin設(shè)計解讀

最近在調(diào)研Kubernetes的GPU調(diào)度和運(yùn)行機(jī)制，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu即將在1.11版本中下線，和GPU相關(guān)的調(diào)度和部署的代碼將徹底從主干代碼中移除。

取而代之的是通過Extended Resource+Device Plugin兩個Kubernetes的內(nèi)置模塊，外加由設(shè)備提供商實(shí)現(xiàn)的相應(yīng)Device Plugin, 完成從設(shè)備的集群級別調(diào)度至工作節(jié)點(diǎn)，到設(shè)備與容器的實(shí)際綁定。

首先思考的第一個問題是為什么進(jìn)入alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu主干一年之久的GPU功能徹底移除？

1. OutOfTree是Kubernetes一個很好的理念，之前的Cloud Provider的重構(gòu)也是類似的工作。對于Kubernetes來說，不做瑞士軍刀，專注于自身核心和通用能力，而將像GPU，InfiniBand,FPGA和公共云能力的工作完全交給社區(qū)和領(lǐng)域?qū)＜?。這樣一方面可以降低軟件自身使用的復(fù)雜度，減小穩(wěn)定性風(fēng)險，另外OutOfTree分開迭代也能夠更靈活實(shí)現(xiàn)的功能升級。

2. 而開放的軟件架構(gòu)設(shè)計和標(biāo)準(zhǔn)也調(diào)動了社區(qū)參與的積極性，而活躍的社區(qū)其實(shí)是Kubernetes打贏容器調(diào)度框架之戰(zhàn)的核心法寶。

先來簡要介紹一下kubernetes這兩個模塊：

• Extended Resource: 一種自定義資源擴(kuò)展的方式，將資源的名稱和總數(shù)量上報給API server，而Scheduler則根據(jù)使用該資源pod的創(chuàng)建和刪除，做資源可用量的加減法，進(jìn)而在調(diào)度時刻判斷是否有滿足資源條件的節(jié)點(diǎn)。目前這里的Extended Resource的增加和減少單元必須是整數(shù)，比如你可以分配1個GPU，但是不能分配0.5個GPU。該功能由于只是替代了Opaque integer resources,做了些更名的工作，所以在1.8已經(jīng)是穩(wěn)定的狀態(tài)了。但是當(dāng)integer這個關(guān)鍵詞被移除，也引發(fā)我們的想象，未來會不會有0.5存在的可能性？

• Device Plugin：通過提供通用設(shè)備插件機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)備API接口。這樣設(shè)備廠商只需要實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的API接口，無需修改Kubelet主干代碼，就可以實(shí)現(xiàn)支持GPU、FPGA、高性能 NIC、InfiniBand 等各種設(shè)備的擴(kuò)展。該能力在Kubernetes 1.8和1.9版本處于Alpha版本，在1.10會進(jìn)入Beta版本。

應(yīng)該說這個功能目前還比較新，需要通過feature gate打開, 即配置 --feature-gates=DevicePlugins=true

Device Plugin的設(shè)計:

API設(shè)計：

實(shí)際上Device plugins實(shí)際上是簡單的grpc server，需要實(shí)現(xiàn)以下兩個方法 ListAndWatch和Allocate，并監(jiān)聽在/var/lib/kubelet/device-plugins/目錄下的Unix Socket，比如/var/lib/kubelet/device-plugins/nvidia.sock

service DevicePlugin {
    // returns a stream of []Device
    rpc ListAndWatch(Empty) returns (stream ListAndWatchResponse) {}
    rpc Allocate(AllocateRequest) returns (AllocateResponse) {}
}

其中：

• ListAndWatch: Kubelet會調(diào)用該API做設(shè)備發(fā)現(xiàn)和狀態(tài)更新（比如設(shè)備變得不健康）

• Allocate: 當(dāng)Kubelet創(chuàng)建要使用該設(shè)備的容器時， Kubelet會調(diào)用該API執(zhí)行設(shè)備相應(yīng)的操作并且通知Kubelet初始化容器所需的device，volume和環(huán)境變量的配置。

插件生命周期管理：

• 插件啟動時，以grpc的形式通過/var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock向Kubelet注冊，同時提供插件的監(jiān)聽Unix Socket，API版本號和設(shè)備名稱（比如nvidia.com/gpu）。Kubelet將會把這些設(shè)備暴露到Node狀態(tài)中，以Extended Resource的要求發(fā)送到API server中，后續(xù)Scheduler會根據(jù)這些信息進(jìn)行調(diào)度。

• 插件啟動后，Kubelet會建立一個到插件的listAndWatch長連接，當(dāng)插件檢測到某個設(shè)備不健康的時候，就會主動通知Kubelet。此時如果這個設(shè)備處于空閑狀態(tài)，Kubelet就會將其挪出可分配列表；如果該設(shè)備已經(jīng)被某個pod使用,Kubelet就會將該P(yáng)od殺掉

• 插件啟動后可以利用Kubelet的socket持續(xù)檢查Kubelet的狀態(tài)，如果Kubelet重啟，插件也會相應(yīng)的重啟，并且重新向Kubelet注冊自己

部署方式

一般可以支持daemonset和非容器化的部署，目前官方推薦使用deamonset部署。

實(shí)現(xiàn)樣例

Nvidia 的官方GPU插件

NVIDIA 提供了一個基于 Device Plugins 接口的 GPU 設(shè)備插件NVIDIA/k8s-device-plugin, 從用戶角度變得更加簡單了。比起傳統(tǒng)的alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu， 不再需要使用volumes指定CUDA需要使用的庫。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment

metadata:
  name: tf-notebook
  labels:
    app: tf-notebook

spec:

  template: # define the pods specifications
    metadata:
      labels:
        app: tf-notebook

    spec:
      containers:
      - name: tf-notebook
        image: tensorflow/tensorflow:1.4.1-gpu-py3
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1

Google GCP GPU插件

GCP也提供了一個GPU設(shè)備插件實(shí)現(xiàn)，但是只支持運(yùn)行在Google Container Engine的平臺上，可以通過container-engine-accelerators了解

Solarflare NIC 插件

網(wǎng)卡造商Solarflare也實(shí)現(xiàn)了自己的設(shè)備插件sfc-device-plugin， 可以通過demo體驗(yàn)用戶感受。

讀到這里，這篇“Kubernetes的Device Plugin設(shè)計是怎樣的”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點(diǎn)還需要大家自己動手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

當(dāng)前標(biāo)題：Kubernetes的DevicePlugin設(shè)計是怎樣的
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