Criar modelos nó de locatário individual

Neste documento, descrevemos como criar e excluir modelos de nó de locatário individual. Antes de criar modelos de nó de locatário individual, leia a visão geral dos nós de locatário individual para conhecer conceitos e terminologia importantes.

Os modelos de nó de locatário individual são recursos regionais que especificam propriedades de grupos de nós de locatário individual. Crie um modelo de nó antes de criar um grupo de nós.

Crie um modelo de nó de locatário individual.

Se você usar a CLI gcloud ou REST, poderá criar um recurso de modelo de nó que poderá ser usado mais tarde para criar um ou mais grupos de nós. Se você usar o console Google Cloud , precisará criar modelos de nós ao criar um grupo de nós.

Para criar um modelo de nó de locatário individual, use um dos seguintes métodos:

Console

  1. No console do Google Cloud , acesse a página Nós de locatário individual.

    Acesse Nós de locatário individual

  2. Clique em Criar grupo de nós. O processo de criação de um grupo de nós no console inclui a criação ou seleção de um modelo de nó.

  3. Especifique um Nome para o grupo de nós.

  4. Especifique a Região em que o modelo de nó será criado. É possível usar o modelo de nó para criar grupos de nós em qualquer zona dessa região.

  5. Especifique a Zona e clique em Continuar.

  6. Na lista de Modelos de nó, clique em Criar modelo de nó para começar a criar um modelo de nó de locatário individual.

  7. Especifique um Nome para o modelo de nó.

  8. Especifique o Tipo de nó para cada nó de locatário individual no grupo de nós a ser criado com base nesse modelo.

  9. Opcionalmente, é possível especificar as seguintes propriedades para o modelo de nó:

    • Adicione um SSD local e um acelerador de GPU.
    • Selecione Ativar alocação extra de CPU para controlar os níveis de alocação extra de CPU para cada VM programada no nó.
    • Adicione rótulos de afinidade de nó. Os rótulos de afinidade permitem agrupar nós e grupos de nós de maneira lógica. E, posteriormente, ao provisionar VMs, será possível especificar rótulos de afinidade nas VMs para programá-las em um conjunto específico de nós ou grupos de nós. Para mais informações, consulte Afinidade e antiafinidade de nós.
  10. Clique em Criar para concluir a criação do modelo de nó.

  11. Opcional: para adicionar um novo modelo de nó de locatário individual em uma região diferente, repita as etapas anteriores.

Para ver os modelos de nó, clique em Modelos de nó na página Nós de locatário individual.

gcloud

Use o comando gcloud compute sole-tenancy node-templates create para criar um modelo de nó:

gcloud compute sole-tenancy node-templates create TEMPLATE_NAME \
  --node-type=NODE_TYPE \
  [--region=REGION \]
  [--node-affinity-labels=AFFINITY_LABELS \]
  [--accelerator type=GPU_TYPE,count=GPU_COUNT \]
  [--disk type=local-ssd,count=DISK_COUNT,size=DISK_SIZE \]
  [--cpu-overcommit-type=CPU_OVERCOMMIT_TYPE]

Substitua:

  • TEMPLATE_NAME: o nome do novo modelo de nó;

  • NODE_TYPE: o tipo de nó dos nós de locatário individual criados com base nesse modelo. Use o comando gcloud compute sole-tenancy node-types list para ver uma lista dos tipos de nó disponíveis em cada zona.

  • REGION: a região em que o modelo de nó será criado. É possível usar esse modelo para criar grupos de nós em qualquer zona dessa região.

  • AFFINITY_LABELS: as chaves e os valores ([KEY=VALUE,...]) dos rótulos de afinidade. Os rótulos de afinidade permitem agrupar nós e grupos de nós de maneira lógica. E, posteriormente, ao provisionar VMs, será possível especificar rótulos de afinidade nas VMs para programá-las em um conjunto específico de nós ou grupos de nós. Para mais informações, consulte Afinidade e antiafinidade de nós.

  • GPU_TYPE: o tipo de GPU para cada nó de locatário individual criado com base nesse modelo de nó. Para mais informações sobre a disponibilidade zonal de GPUs, use o comando gcloud compute accelerator-types list e escolha uma zona em que o tipo de nó de locatário individual n1, g2, a3-highgpu ou a3-megagpu esteja disponível. Dependendo da disponibilidade zonal, defina uma das seguintes opções:

    • Para A3 High: nvidia-h100-80gb
    • Para A3 Mega: nvidia-h100-mega-80gb
    • Para G2: nvidia-l4
    • Para N1:
      • nvidia-tesla-p100
      • nvidia-tesla-p4
      • nvidia-tesla-t4
      • nvidia-tesla-v100
  • GPU_COUNT: o número de GPUs a serem especificadas, dependendo do tipo de GPU. Defina conforme o valor especificado para o tipo de GPU, conforme mostrado na tabela a seguir:

    GPU_TYPE GPU_COUNT
    nvidia-h100-80gb 8
    nvidia-h100-mega-80gb 8
    nvidia-l4 8
    nvidia-tesla-p100 4
    nvidia-tesla-p4 4
    nvidia-tesla-t4 4
    nvidia-tesla-v100 8
  • DISK_COUNT: número de discos SSD locais. Defina como 16 ou 24. Esse parâmetro não é necessário para os tipos de nós A3 High e A3 Mega porque eles incluem um número fixo de discos SSD locais.

  • DISK_SIZE: valor opcional para o tamanho da partição do SSD local em GB. O único tamanho de partição aceito é 375 e, se você não definir esse valor, o padrão será 375.

  • CPU_OVERCOMMIT_TYPE: o tipo de alocação extra de CPUs em uma VM. Defina como enabled ou none.

REST

Use o método nodeTemplates.insert para criar um modelo de nó:

POST https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/nodeTemplates

{
  "name": "TEMPLATE_NAME",
  "nodeType": "NODE_TYPE",
  "nodeAffinityLabels": {
    "KEY": "VALUE",
    ...
  },
  "accelerators": [
    {
      "acceleratorType": "GPU_TYPE",
      "acceleratorCount": GPU_COUNT
    }
  ],
  "disks": [
    {
      "diskType": "local-ssd",
      "diskSizeGb": DISK_SIZE,
      "diskCount": DISK_COUNT
    }
  ],
  "cpuOvercommitType": CPU_OVERCOMMIT_TYPE
}

Substitua:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto;

  • REGION: a região em que o modelo de nó será criado. É possível usar esse modelo para criar grupos de nós em qualquer zona dessa região.

  • TEMPLATE_NAME: o nome do novo modelo de nó;

  • NODE_TYPE: o tipo de nó dos nós de locatário individual criados com base nesse modelo. Use o método nodeTypes.list para ver uma lista dos tipos de nós disponíveis em cada zona.

  • KEY: o valor nodeAffinityLabels que especifica a parte da chave de um rótulo de afinidade de nó expressa como um par de chave-valor. Os rótulos de afinidade permitem agrupar nós e grupos de nós de maneira lógica. E, posteriormente, ao provisionar VMs, será possível especificar rótulos de afinidade nas VMs para programá-las em um conjunto específico de nós ou grupos de nós. Para mais informações, consulte Afinidade e antiafinidade de nós.

  • VALUE: um valor nodeAffinityLabels que especifica a parte do valor de um par de chave-valor do rótulo de afinidade de nó.

  • GPU_TYPE: o tipo de GPU para cada nó de locatário individual criado com base nesse modelo de nó. Para mais informações sobre a disponibilidade zonal de GPUs, use o comando gcloud compute accelerator-types list e escolha uma zona em que o tipo de nó de locatário individual n1, g2, a3-highgpu ou a3-megagpu esteja disponível. Dependendo da disponibilidade zonal, defina uma das seguintes opções:

    • Para A3 High: nvidia-h100-80gb
    • Para A3 Mega: nvidia-h100-mega-80gb
    • Para G2: nvidia-l4
    • Para N1:
      • nvidia-tesla-p100
      • nvidia-tesla-p4
      • nvidia-tesla-t4
      • nvidia-tesla-v100
  • GPU_COUNT: o número de GPUs para cada nó de locatário individual criado com base nesse modelo de nó. Defina conforme o valor especificado para o tipo de GPU, conforme mostrado na tabela a seguir:

    GPU_TYPE GPU_COUNT
    nvidia-h100-80gb 8
    nvidia-h100-mega-80gb 8
    nvidia-l4 8
    nvidia-tesla-p100 4
    nvidia-tesla-p4 4
    nvidia-tesla-t4 4
    nvidia-tesla-v100 8
  • DISK_SIZE: valor opcional para o tamanho da partição do SSD local em GB. O único tamanho de partição aceito é 375 e, se você não definir esse valor, o padrão será 375.

  • DISK_COUNT: número de discos SSD locais. Defina como 16 ou 24. Esse parâmetro não é necessário para os tipos de nós A3 High e A3 Mega porque eles incluem um número fixo de discos SSD locais.

  • CPU_OVERCOMMIT_TYPE: tipo de sobrecarga da CPU Defina como enabled, none ou CPU_OVERCOMMIT_TYPE_UNSPECIFIED.

Excluir um modelo de nó

É possível excluir um modelo de nó depois de excluir todos os grupos de nós que estão usando o modelo.

Console

  1. No console do Google Cloud , acesse a página Nós de locatário individual.

    Acesse Nós de locatário individual

  2. Clique em Modelos de nó.

  3. Selecione o nome de um modelo de nó não utilizado.

  4. Clique em Excluir.

gcloud

Use o comando gcloud compute sole-tenancy node-templates delete para excluir um modelo de nó não usado:

gcloud compute sole-tenancy node-templates delete TEMPLATE_NAME \
  --region=REGION

Substitua:

  • TEMPLATE_NAME: o nome do modelo de nó a ser excluído.

  • REGION: a região do modelo de nó.

REST

Use o método compute.nodeTemplates.delete para excluir um modelo de nó não utilizado:

 DELETE https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/PROJECT_ID/regions/REGION/nodeTemplates/TEMPLATE_NAME
 

Substitua:

  • PROJECT_ID: ID do projeto;

  • REGION: a Google Cloud região que contém o modelo de nó.

  • TEMPLATE_NAME: o nome do modelo de nó a ser excluído.

A seguir