cube-studio/install/kubernetes

机器/k8s环境/ceph环境准备

机器环境准备：准备docker，准备rancher，部署k8s。如果已经有可以忽略，没有可以参考rancher/readme.md

如果使用tke选择独立集群(非托管集群)，这样方便自行管理api server启动参数，部署istio

单机测试

在单机上将k8s的kubeconfig文件保存为 cube-studio/install/kubernetes/config，下面的命令换成自己的机器ip

cd cube-studio/install/kubernetes/
sh start.sh xx.xx.xx.xx

单机部署参考视频

通过label进行机器管理

开发训练服务机器管理：

• 对于cpu的train/notebook/service会选择cpu=true的机器

• 对于gpu的train/notebook/service会选择gpu=true的机器

• 训练任务会选择train=true的机器

• notebook会选择notebook=true的机器

• 服务化会选择service=true的机器

• 不同项目的任务会选择对应org=xx的机器。默认为org=public

• 可以通过gpu-type=xx表示gpu的型号

控制器机器管理：

• mysql=true 部署mysql服务的机器
• redis=true 部署mysql服务的机器
• kubeflow-dashobard=true 部署cube服务的机器
• kubeflow=true 部署kubeflow的机器
• isito=true 部署istio的机器
• knative=true 部署knative的机器
• monitoring=true 部署prometheus的机器

分布式存储

目前机器学习平台依赖强io性能的分布式存储。 建议使用ssd的ceph作为分布式存储。并注意配置好开机自动挂载避免在机器重启后挂载失效

！！！重要：分布式文件系统需要挂载到每台机器的/data/k8s/下面，当然也可以挂载其他目录下，以软链的形式链接到/data/k8s/下

需要每台机器都有对应的目录/data/k8s为分布式存储目录

mkdir -p /data/k8s/kubeflow/minio  
mkdir -p /data/k8s/kubeflow/global  
mkdir -p /data/k8s/kubeflow/pipeline/workspace  
mkdir -p /data/k8s/kubeflow/pipeline/archives  

平台pvc会使用这些分布式存储目录下的subpath，所以如果你是rancher部署k8s集群，需要在kubelet容器中挂载主机的/data/k8s/目录到kubelet容器的/data/k8s/目录。 rancher修改kubelet容器挂载目录(选中集群-升级-编辑yaml)

    kubelet:
      extra_binds:
        - '/data/k8s:/data/k8s'

gpu环境的准备

1、找运维同学在机器上安装gpu驱动
2、安装nvidia docker2（k8s没有支持新版本docker的--gpu）
3、修改docker配置文件

cat /etc/docker/daemon.json  
  
{  
    "insecure-registries":["docker.oa.com:8080"],  
    "default-runtime": "nvidia",  
    "runtimes": {  
        "nvidia": {  
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",  
            "runtimeArgs": []  
        }  
    }  
}  

如果是内网部署，需要先把镜像传递到私有仓库，再从私有仓库拉取到每台机器上

sh pull_image_kubeflow.sh  

创建命名空间、秘钥(有私有仓库，自己添加)

将本地的~/.kube/config文件换成将要部署的集群的kubeconfig

修改里面的docker hub拉取账号密码  
sh create_ns_secret.sh  

部署k8s-dashboard

新版本的k8s dashboard 可以直接开放免登陆的http，且可以设置url前缀代理

kubectl apply -f dashboard/v2.2.0-cluster.yaml  
kubectl apply -f dashboard/v2.2.0-user.yaml  

部署元数据组件mysql

参考mysql/readme.md

部署缓存组件redis

参考redis/readme.md

部署kube-batch

kube-batch用来实现gang调度

kubectl create -f kube-batch/deploy.yaml  

部署prometheus生态组件

参考prometheus/readme.md

部署efk生态组件

参考efk/readme.md

部署frameworkercontroller组件

参考frameworkercontroller/readme.md

部署volcano组件

kubectl apply -f volcano/volcano-development.yaml

部署kubeflow

参考kubeflow/v1.2.0/readme.md

部署 管理平台

如果涉及到多集群部署，修改kubeconfig中的文件，文件名为$cluster-config，并在每个集群中部署configmap

kubectl delete configmap kubernetes-config -n infra
kubectl create configmap kubernetes-config --from-file=kubeconfig -n infra

kubectl delete configmap kubernetes-config -n pipeline
kubectl create configmap kubernetes-config --from-file=kubeconfig -n pipeline

kubectl delete configmap kubernetes-config -n katib
kubectl create configmap kubernetes-config --from-file=kubeconfig -n katib

组件说明

• cube/base/deploy.yaml为myapp的前后端代码
• cube/base/deploy-schedule.yaml 为任务产生器
• cube/base/deploy-worker.yaml 为任务执行器
• cube/base/deploy-watch.yaml 任务监听器

配置文件说明

• cube/overlays/config/entrypoint.sh 镜像启动脚本
• cube/overlays/config/config.py 配置文件，需要将其中的配置项替换为自己的

部署入口
cube/overlays/kustomization.yml

修改kustomization.yml中需要用到的环境变量。例如HOST为平台的域名，需要指向istio ingressgate的服务(本地调试可以写入到/etc/hosts文件中)

部署执行命令

为部署控制台容器的机器添加lable,  kubeflow-dashboard=true
kubectl apply -k cube/overlays  

部署pv-pvc.yaml

kubectl create -f pv-pvc-infra.yaml  
kubectl create -f pv-pvc-jupyter.yaml  
kubectl create -f pv-pvc-katib.yaml  
# kubectl create -f pv-pvc-kubeflow.yaml  
kubectl create -f pv-pvc-pipeline.yaml  
kubectl create -f pv-pvc-service.yaml  

部署平台入口

# 创建8080网关服务  
kubectl apply -f gateway.yaml  
# 创建新的账号需要  
kubectl apply -f sa-rbac.yaml          
# 修改并创建virtual。需要将其中的管理平台的域名批量修改为平台的域名
kubectl apply -f virtual.yaml  

kube-scheduler调度策略

可以参考 https://docs.qq.com/doc/DWFVqcFd0S29WUGxD

版本升级

数据库升级，数据库记录要批量添加默认值到原有记录上，不然容易添加失败