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

本文主要是介绍基于 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，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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。

• 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] 的云原生 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

2. 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: xxxfs.oss.accessKeySecret: xxx

2. 执行以下命令，生成 Secret。

$ kubectl create -f mySecret.yaml

3. 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: hbasepath: "/"encryptOptions:- name: fs.oss.accessKeyIdvalueFrom:secretKeyRef:name: mysecretkey: fs.oss.accessKeyId- name: fs.oss.accessKeySecretvalueFrom:secretKeyRef:name: mysecretkey: fs.oss.accessKeySecretaccessModes:- ReadOnlyMany
---
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: JindoRuntime
metadata:name: demo
spec:replicas: 1tieredstore:levels:- mediumtype: MEMpath: /dev/shmquota: 2Gihigh: "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>/ 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。

4. 执行以下命令，创建 JindoRuntime 和 Dataset。

$ kubectl create -f dataset.yaml

5. 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: demonamespace: defaultpolicy: Cronschedule: "*/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: demonamespace: defaultpolicy: Cron # including Once, Cronschedule: * * * * * # only set when policy is cronloadMetadata: truetarget:- 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。

6. 执行以下命令创建 Dataload。

$ kubectl apply -f dataload.yaml

7. 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

8. 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: nginximage: nginxvolumeMounts:- mountPath: /dataname: demo-volvolumes:- name: demo-volpersistentVolumeClaim:claimName: demo

2. 执行以下命令创建应用容器。

$ kubectl create -f app.yaml

3. 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

4. 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

5. 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:       2023-07-31T04:30:07ZLast Transition Time:  2023-07-31T04:30:07ZStatus:                TrueType:                  CompleteDuration:                5m54sLast Schedule Time:      2023-07-31T04:30:00ZLast Successful Time:    2023-07-31T04:30:07ZPhase:                   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。

6. 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 thezoo.cfg file for ZooKeeper properties. Switching this to trueis not recommended, since the functionality of reading ZKproperties 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

这篇关于基于 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的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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