基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(五):自动化跨区域中心数据分发

原创
2023/10/12 23:40
阅读数 86

作者:车漾

前文回顾:

本系列将介绍如何基于 ACK Fluid 支持和优化混合云的数据访问场景,相关文章请参考:

-基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(一):场景与架构

-基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(二):搭建弹性计算实例与第三方存储的桥梁

-基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(三):加速第三方存储的读访问,降本增效并行

-基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问(四):将第三方存储目录挂载到 Kubernetes,提升效率和标准化

在之前的文章中,我们讨论了混合云场景下 Kubernetes 与数据相结合的 Day 1:解决数据接入的问题,实现云上计算和线下存储的连接。在此基础上,ACK Fluid 进一步解决了数据访问的成本和性能问题。而进入 Day 2,当用户真的在生产环境使用该方案时,最主要的挑战就是运维側如何处理多区域集群的数据同步。

概述

许多企业出于性能、安全、稳定性和资源隔离的目的,会在不同区域建立多个计算集群。而这些计算集群需要远程访问唯一中心化的数据存储。比如随着大语言模型的逐渐成熟,基于其的多区域推理服务也逐渐成为各个企业需要支持的能力,就是这个场景的具体实例,它有不小的挑战:

  • 多计算集群跨数据中心手动操作数据同步,非常耗时
  • 以大语言模型为例,参数多文件大,数量多,管理复杂:不同业务选择不同的基础模型和业务数据,因此最终模型存在差异。
  • 模型数据会根据业务输入不断做更新迭代,模型数据更新频繁
  • 模型推理服务启动慢,拉取文件时间长:大型语言模型的参数规模相当巨大,体积通常很大甚至达到几百 GB,导致拉取到 GPU 显存的耗时巨大,启动时间非常慢。
  • 模型更新需要所有区域同步更新,而在过载的存储集群上进行复制作业严重影响现有负载的性能。

ACK Fluid 除了提供通用存储客户端的加速能力,还提供了定时和触发式数据迁移和预热能力,简化数据分发的复杂度。

  • 节省网络和计算成本: 跨区流量成本大幅降低,计算时间明显缩短,少量增加计算集群成本;并且可以通过弹性进一步优化。
  • 应用数据更新大幅加速: 由于计算的数据访问在同一个数据中心或者可用区内完成通信,延时降低,且缓存吞吐并发能力可线性扩展。
  • 减少复杂的数据同步操作: 通过自定义策略控制数据同步操作,降低数据访问争抢,同时通过自动化的方式降低运维复杂度。

演示

本演示介绍如何通过 ACK Fluid 的定时预热机制更新用户不同区域的计算集群可以访问的数据。

前提条件

  • 已创建 ACK Pro 版集群,且集群版本为 1.18 及以上。具体操作,请参见创建 ACK Pro 版集群 [ 1]
  • 已安装云原生 AI 套件并部署 ack-fluid 组件。重要:若您已安装开源 Fluid,请卸载后再部署 ack-fluid 组件。

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  • 未安装云原生 AI 套件:安装时开启 Fluid 数据加速。具体操作,请参见安装云原生 AI 套件 [ 2]
  • 已安装云原生 AI 套件:在容器服务管理控制台 [ 3]云原生 AI 套件页面部署 ack-fluid

<!---->

  • 已通过 kubectl 连接 Kubernetes 集群。具体操作,请参见通过 kubectl 工具连接集群 [ 4]

背景信息

准备好 K8s 和 OSS 环境的条件,您只需要耗费 10 分钟左右即可完成 JindoRuntime 环境的部署。

步骤一:准备 OSS Bucket 的数据

  1. 执行以下命令,下载一份测试数据。
$ wget https://archive.apache.org/dist/hbase/2.5.2/RELEASENOTES.md
  1. 将下载的测试数据上传到阿里云 OSS 对应的 Bucket 上,上传方法可以借助 OSS 提供的客户端工具 ossutil。具体操作,请参见安装 ossutil [ 5]
$ ossutil cp RELEASENOTES.md oss://<bucket>/<path>/RELEASENOTES.md

步骤二:创建Dataset和JindoRuntime

  1. 在创建 Dataset 之前,您可以创建一个 mySecret.yaml 文件来保存 OSS 的 accessKeyId 和 accessKeySecret。

创建 mySecret.yaml 文件的 YAML 样例如下:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: mysecret
stringData:
  fs.oss.accessKeyId: xxx
  fs.oss.accessKeySecret: xxx
  1. 执行以下命令,生成 Secret。
$ kubectl create -f mySecret.yaml
  1. 使用以下 YAML 文件样例创建一个名为 dataset.yaml 的文件,且里面包含两部分:
  • 创建一个 Dataset,描述远端存储数据集和 UFS 的信息。
  • 创建一个 JindoRuntime,启动一个 JindoFS 的集群来提供缓存服务。
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: Dataset
metadata:
  name: demo
spec:
  mounts:
    - mountPoint: oss://<bucket-name>/<path>
      options:
        fs.oss.endpoint: <oss-endpoint>
      name: hbase
      path: "/"
      encryptOptions:
        - name: fs.oss.accessKeyId
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: mysecret
              key: fs.oss.accessKeyId
        - name: fs.oss.accessKeySecret
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: mysecret
              key: fs.oss.accessKeySecret
  accessModes:
    - ReadOnlyMany
---
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: JindoRuntime
metadata:
  name: demo
spec:
  replicas: 1
  tieredstore:
    levels:
      - mediumtype: MEM
        path: /dev/shm
        quota: 2Gi
        high: "0.99"
        low: "0.8"
  fuse:
   args:
    - -okernel_cache
    - -oro
    - -oattr_timeout=60
    - -oentry_timeout=60
    - -onegative_timeout=60

相关参数解释如下表所示:

参数 说明
mountPoint oss://<oss_bucket>/<path>表示挂载UFS的路径,路径中不需要包含endpoint信息。
fs.oss.endpoint OSS Bucket的endpoint信息,公网或私网地址皆可。
accessModes 表示Dataset的访问模式。
replicas 表示创建JindoFS集群的Worker数量。
mediumtype 表示缓存类型。定义创建JindoRuntime模板样例时,JindoFS暂时支持HDD/SSD/MEM中的其中一种缓存类型。
path 表示存储路径,暂时只支持单个路径。当选择MEM做缓存时,需指定一个本地路径来存储Log等文件。
quota 表示缓存最大容量,单位GB。缓存容量可以根据UFS数据大小自行配置。
high 表示存储容量上限大小。
low 表示存储容量下限大小。
fuse.args 表示可选的fuse客户端挂载参数。通常与Dataset的访问模式搭配使用。当Dataset访问模式为ReadOnlyMany时,我们开启kernel_cache以利用内核缓存优化读性能。此时我们可以设置attr_timeout(文件属性缓存保留时间)、entry_timeout(文件名读取缓存保留时间)超时时间、negative_timeout(文件名读取失败缓存保留时间),默认均为7200s。当Dataset访问模式为ReadWriteMany时,我们建议使用默认配置。此时参数如下:- -oauto_cache- -oattr_timeout=0- -oentry_timeout=0- -onegative_timeout=0使用auto_cache以确保如果文件大小或修改时间发生变化,缓存就会失效。同时将超时时间都设置为0。
  1. 执行以下命令,创建 JindoRuntime 和 Dataset。
$ kubectl create -f dataset.yaml
  1. 执行以下命令,查看 Dataset 的部署情况。
$ kubectl get dataset

预期输出:

NAME    UFS TOTAL SIZE   CACHED      CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
demo    588.90KiB        0.00B       10.00GiB         0.0%                Bound   2m7s

步骤三:创建支持定时运行的 Dataload

  1. 使用以下 YAML 文件样例创建一个名为 dataload.yaml 的文件。
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: DataLoad
metadata:
  name: cron-dataload
spec:
  dataset:
    name: demo
    namespace: default
  policy: Cron
  schedule: "*/2 * * * *" # Run every 2 min

相关参数解释如下表所示:

参数 说明
dataset 表示执行dataload的数据集name和namespace。
policy 表示执行策略,目前支持Once和Cron。这里创建定时dataload任务。
shcedule 表示触发dataload的策略。

scheule 使用以下 cron 格式:

# ┌───────────── 分钟 (0 - 59)
# │ ┌───────────── 小时 (0 - 23)
# │ │ ┌───────────── 月的某天 (1 - 31)
# │ │ │ ┌───────────── 月份 (1 - 12)
# │ │ │ │ ┌───────────── 周的某天 (0 - 6)(周日到周一;在某些系统上,7 也是星期日)
# │ │ │ │ │                          或者是 sun,mon,tue,web,thu,fri,sat
# │ │ │ │ │
# │ │ │ │ │
# * * * * *

同时,cron 支持下列运算符:

  • 逗号(,)表示列举,例如:1,3,4,7 * * * * 表示在每小时的 1、3、4、7 分时执行Dataload。
  • 连词符(-)表示范围,例如:1-6 * * * * 表示每小时的 1 到 6 分钟内,每分钟都执行一次。
  • 星号(*)代表任何可能的值。例如:在“小时域”里的星号等于是“每一个小时”。
  • 百分号(%) 表示“每"。例如:*%10 * * * * 表示每 10 分钟执行一次。
  • 斜杠 (/) 用于描述范围的增量。例如:*/2 * * * *表示每 2 分钟执行一次。

您也可以在这里查看更多信息。

Dataload 相关高级配置请参考如下配置文件:

apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: DataLoad
metadata:
  name: cron-dataload
spec:
  dataset:
    name: demo
    namespace: default
  policy: Cron # including Once, Cron
  schedule: * * * * * # only set when policy is cron
  loadMetadata: true
  target:
    - path: <path1>
      replicas: 1
    - path: <path2>
      replicas: 2

相关参数解释如下表所示:

参数 说明
policy 表示dataload执行策略,包括[Once, Cron]。
schedule 表示cron使用的计划,只有policy为Cron时有效。
loadMetadata 表示在dataload前是否同步元数据。
target 表示dataload的目标,支持指定多个目标。
path 表示执行dataload的路径。
replicas 表示缓存的副本数。
  1. 执行以下命令创建 Dataload。
$ kubectl apply -f dataload.yaml
  1. 执行以下命令查看 Dataload 状态。
$ kubectl get dataload

预期输出:

NAME             DATASET   PHASE      AGE     DURATION
cron-dataload    demo      Complete   3m51s   2m12s
  1. 等待 Dataload 状态为 Complete 后,执行以下命令查看当前 dataset 状态。
$ kubectl get dataset

预期输出:

NAME    UFS TOTAL SIZE   CACHED      CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
demo    588.90KiB        588.90KiB   10.00GiB         100.0%              Bound   5m50s

可以看出 oss 中文件已经全部加载到缓存。

步骤四:创建应用容器访问 OSS 中的数据

本文以创建一个应用容器访问上述文件以查看定时 Dataload 效果。

  1. 使用以下 YAML 文件样例,创建名为 app.yaml 的文件。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
spec:
  containers:
    - name: nginx
      image: nginx
      volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: demo-vol
  volumes:
    - name: demo-vol
      persistentVolumeClaim:
        claimName: demo
  1. 执行以下命令创建应用容器。
$ kubectl create -f app.yaml
  1. 等待应用容器就绪,执行以下命令查看 OSS 中的数据:
$ kubectl exec -it nginx -- ls -lh /data

预期输出:

total 589K
-rwxrwxr-x 1 root root 589K Jul 31 04:20 RELEASENOTES.md
  1. 为了验证 dataload 定时更新底层文件效果,我们在定时 dataload 触发前修改 RELEASENOTES.md 内容并重新上传。
$ echo "hello, crondataload." >> RELEASENOTES.md

重新上传该文件到 oss。

$ ossutil cp RELEASENOTES.md oss://<bucket-name>/<path>/RELEASENOTES.md
  1. 等待 dataload 任务触发。Dataload 任务完成时,执行以下命令查看 Dataload 作业运行情况:
$ kubectl describe dataload cron-dataload

预期输出:

...
Status:
  Conditions:
    Last Probe Time:       2023-07-31T04:30:07Z
    Last Transition Time:  2023-07-31T04:30:07Z
    Status:                True
    Type:                  Complete
  Duration:                5m54s
  Last Schedule Time:      2023-07-31T04:30:00Z
  Last Successful Time:    2023-07-31T04:30:07Z
  Phase:                   Complete
...

其中,Status 中 Last Schedule Time 为上一次 dataload 作业的调度时间,Last Successful Time 为上一次 dataload 作业的完成时间。

此时,可以执行以下命令查看当前 Dataset 状态:

$ kubectl get dataset

预期输出:

NAME    UFS TOTAL SIZE   CACHED      CACHE CAPACITY   CACHED PERCENTAGE   PHASE   AGE
demo    588.90KiB        1.15MiB     10.00GiB         100.0%              Bound   10m

可以看出更新后的文件也已经加载到了缓存。

  1. 执行以下命令在应用容器中查看更新后的文件:
$ kubectl exec -it nginx -- tail /data/RELEASENOTES.md

预期输出:

  \<name\>hbase.config.read.zookeeper.config\</name\>
  \<value\>true\</value\>
  \<description\>
        Set to true to allow HBaseConfiguration to read the
        zoo.cfg file for ZooKeeper properties. Switching this to true
        is not recommended, since the functionality of reading ZK
        properties from a zoo.cfg file has been deprecated.
  \</description\>
\</property\>
hello, crondataload.

从最后一行可以看出,应用容器已经可以访问更新后的文件。

环境清理

当您不再使用该数据加速功能时,需要清理环境。

执行以下命令,删除 JindoRuntime 和应用容器。

$ kubectl delete -f app.yaml

$ kubectl delete -f dataset.yaml

总结

关于基于 ACK Fluid 的混合云优化数据访问的讨论先到这里告一段落,阿里云容器服务团队会和用户在这个场景下持续的迭代和优化,随着实践不断深入,这个系列也会持续更新。

相关链接:

[1] 创建 ACK Pro 版集群 https://help.aliyun.com/document_detail/176833.html#task-skz-qwk-qfb

[2] 安装云原生 AI 套件

https://help.aliyun.com/zh/ack/cloud-native-ai-suite/user-guide/deploy-the-cloud-native-ai-suite#task-2038811

[3] 容器服务管理控制台

https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=https%3A%2F%2Fcs.console.aliyun.com%2F

[4] 通过 kubectl 工具连接集群

https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/obtain-the-kubeconfig-file-of-a-cluster-and-use-kubectl-to-connect-to-the-cluster#task-ubf-lhg-vdb

[5] 安装 ossutil

https://help.aliyun.com/zh/oss/developer-reference/install-ossutil#concept-303829

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