部署工作負載

工作負載運算子

工作負載運算子可以將選項傳遞至 Confidential Space 工作負載 VM 執行個體，以決定執行前的行為。雖然部分標記有不會變更的必要值，但您仍須做出下列選擇：

• 是否要以正式版或偵錯版 Confidential Space 映像檔為 VM 執行個體的基礎。

• 是否使用 AMD SEV、Intel TDX 或 Intel TDX with NVIDIA 機密運算，協助確保工作負載資料的隱私權。

• 需要傳遞哪些 VM 中繼資料變數，包括要執行的工作負載容器映像檔、是否要記錄到 Cloud Logging，以及要設定哪些環境變數等詳細資料。

• 要附加至 VM 的服務帳戶，用於執行工作負載，以及該帳戶需要哪些權限，才能存取其他專案中的機密資料，並將結果寫入某處。

• VM 執行個體應執行的區域。

以下範例會建立機密 VM，並執行名為 WORKLOAD_CONTAINER_NAME 的 Docker 容器：

以 CPU 為基礎的工作負載

gcloud compute instances create INSTANCE_NAME \
    --confidential-compute-type=CONFIDENTIAL_COMPUTING_TECHNOLOGY \
    --machine-type=MACHINE_TYPE_NAME \
    --maintenance-policy=MAINTENANCE_POLICY \
    --shielded-secure-boot \
    --image-project=confidential-space-images \
    --image-family=IMAGE_FAMILY \
    --metadata="^~^tee-image-reference=us-docker.pkg.dev/WORKLOAD_AUTHOR_PROJECT_ID/REPOSITORY_NAME/WORKLOAD_CONTAINER_NAME:latest" \
    --service-account=WORKLOAD_SERVICE_ACCOUNT_NAME@WORKLOAD_OPERATOR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --scopes=cloud-platform \
    --zone=ZONE_NAME \
    --project=PROJECT_ID

提供以下這些值：

• INSTANCE_NAME：新 VM 執行個體的名稱。

• CONFIDENTIAL_COMPUTING_TECHNOLOGY：要使用的機密運算技術類型。請選擇下列其中一個值：

  • SEV

  • TDX

• MACHINE_TYPE_NAME：VM 機型，例如 n2d-standard-2。機密 VM 執行個體的有效機型取決於您選擇的機密運算技術，也就是 AMD SEV 或 Intel TDX。請參閱「機器類型、CPU 和區域」。

• MAINTENANCE_POLICY：對於使用 SEV 的 N2D 機型，請將此值設為 MIGRATE，以支援即時遷移。如為其他機型，請將這個值設為 TERMINATE，因為這些機型不支援即時遷移。

• IMAGE_FAMILY_NAME：Confidential Space 映像檔的系列。選擇下列其中一個選項：

  • confidential-space 用於正式環境工作負載

  • confidential-space-debug 偵錯工作負載

• WORKLOAD_AUTHOR_PROJECT：專案 ID，用於存放工作負載容器的 Artifact Registry 存放區。

• REPOSITORY_NAME：儲存工作負載容器的 Artifact Registry 存放區名稱。

• WORKLOAD_CONTAINER_NAME：工作負載容器的名稱。

• WORKLOAD_SERVICE_ACCOUNT_NAME：執行工作負載的服務帳戶名稱。

• WORKLOAD_OPERATOR_PROJECT_ID：執行工作負載的專案 ID。

• ZONE_NAME：VM 執行個體執行的可用區，例如 us-west1-b。如要使用 Confidential Space，必須啟用下列服務 (僅適用於特定地區)：

  • 機密 VM，以使用的機密運算技術為基礎

  • 憑證授權單位服務

• PROJECT_ID：選用。要在其中建立 VM 執行個體的專案 ID。

GPU 型工作負載

事前準備

• Confidential Space 僅支援 H100 GPU 上的 NVIDIA 機密運算。

• 如要確保您有足夠的 GPU 配額可供要求使用的資源，請查看 GPU 配額。如要使用搭載 GPU 的機密 VM 執行個體，請申請先占 GPU 配額。要求 GPU 配額時，您必須為要在各個區域建立的 GPU 模型要求配額，並依據所有區域中各類 GPU 的總數要求額外的全域配額 (GPUs (all regions))。

• 如要瞭解配額用量，請參閱「GPU VM 和先占分配配額」。

• 請參閱限制，瞭解在 MIG 中建立規模調整要求時的注意事項。

• 如要安裝 NVIDIA 機密運算所需的驅動程式，您必須傳遞 metadata 變數 tee-install-gpu-driver，並將值設為 true。

• 如要使用 NVIDIA 驅動程式和 CUDA 工具包，建議 VM 開機磁碟至少要有 30 GB 的空間。

• 如要使用 CUDA 應用程式，您使用的容器映像檔必須提供 NVIDIA CUDA-X 程式庫。如要加入程式庫，請執行下列任一操作：

  • 使用預先安裝 NVIDIA CUDA-X 程式庫的容器映像檔。舉例來說，您可以透過 Google 的深度學習容器，使用預先安裝的資料科學架構、NVIDIA CUDA-X 程式庫和其他工具。或者，您也可以只使用 NVIDIA 的 CUDA 容器映像檔，取得 NVIDIA CUDA-X 程式庫。

  • 建構及使用自己的容器映像檔。將 LD_LIBRARY_PATH 環境變數設為 /usr/local/nvidia/lib64，其中必須包含 NVIDIA CUDA-X 程式庫和裝置驅動程式。

已知問題

• GPU 認證可能會失敗，並在索引 9 回報不相符的評估記錄。

  如要解決這個問題，請完整停止並重新啟動 Confidential VM。 從 VM 的客體 OS 重新啟動 VM 無法修正問題。

  Google 和 NVIDIA 正在設法解決這個問題。

• 執行附加 NVIDIA H100 GPU 的 Confidential Space 工作負載時，可能會看到以下錯誤訊息：

  failed to get launchspec, make sure you're running inside
  a GCE VM: GPU Driver installation is not supported.
  

  這是 Confidential Space 映像檔的已知問題。如要解決這個問題，請重新啟動機密 VM。

部署以 GPU 為基礎的工作負載

如要部署以 GPU 為基礎的工作負載，您必須使用點或彈性啟動佈建模式，建立機密 VM 執行個體。

Spot

如要使用 Spot 佈建模式，請建立加速器最佳化 VM 執行個體。

gcloud compute instances create INSTANCE_NAME \
    --provisioning-model=SPOT \
    --confidential-compute-type=TDX \
    --machine-type=a3-highgpu-1g \
    --maintenance-policy=TERMINATE \
    --shielded-secure-boot \
    --image-project=confidential-space-images \
    --image-family=IMAGE_FAMILY_NAME \
    --metadata="^~^tee-image-reference=us-docker.pkg.dev/WORKLOAD_AUTHOR_PROJECT_ID/REPOSITORY_NAME/WORKLOAD_CONTAINER_NAME:latest~tee-install-gpu-driver=true" \
    --service-account=WORKLOAD_SERVICE_ACCOUNT_NAME@WORKLOAD_OPERATOR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --scopes=cloud-platform \
    --boot-disk-size=30G \
    --zone=ZONE_NAME \
    --project=PROJECT_ID

提供以下這些值：

• INSTANCE_NAME：新 VM 執行個體的名稱。

• IMAGE_FAMILY_NAME：Confidential Space 映像檔的系列。選擇下列其中一個選項：

  • confidential-space 用於正式環境工作負載

  • confidential-space-debug 偵錯工作負載

• WORKLOAD_AUTHOR_PROJECT：執行工作負載的專案 ID。

• REPOSITORY_NAME：Artifact Registry 存放區名稱。

• WORKLOAD_CONTAINER_NAME：工作負載容器的名稱。

• WORKLOAD_SERVICE_ACCOUNT_NAME：執行工作負載的服務帳戶名稱。

• WORKLOAD_OPERATOR_PROJECT_ID：執行工作負載的專案 ID。

• ZONE_NAME：支援 NVIDIA 機密運算的區域之一。

• PROJECT_ID：選用。要在其中建立 VM 執行個體的專案 ID。

彈性啟動

如要使用彈性啟動佈建模式，請先建立執行個體範本，然後建立代管執行個體群組 (MIG)。

1. 建立執行個體範本：

   gcloud beta compute instance-templates create INSTANCE_TEMPLATE_NAME \
       --provisioning-model=FLEX_START \
       --confidential-compute-type=TDX \
       --machine-type=a3-highgpu-1g \
       --maintenance-policy=TERMINATE \
       --shielded-secure-boot \
       --image-project=confidential-space-images \
       --image-family=IMAGE_FAMILY_NAME \
       --metadata="^~^tee-image-reference=us-docker.pkg.dev/WORKLOAD_AUTHOR_PROJECT_ID/REPOSITORY_NAME/WORKLOAD_CONTAINER_NAME:latest~tee-install-gpu-driver=true" \
       --service-account=WORKLOAD_SERVICE_ACCOUNT_NAME@WORKLOAD_OPERATOR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
       --scopes=cloud-platform \
       --boot-disk-size=30G \
       --reservation-affinity=none \
       --max-run-duration=RUN_DURATION \
       --instance-termination-action=DELETE \
       --project=PROJECT_ID
   

   提供以下這些值：

   • INSTANCE_TEMPLATE_NAME：新 VM 執行個體範本的名稱。

   • IMAGE_FAMILY_NAME：Confidential Space 映像檔的系列。選擇下列其中一個選項：

     • confidential-space 用於正式環境工作負載

     • confidential-space-debug 偵錯工作負載

   • WORKLOAD_AUTHOR_PROJECT：工作負載執行的專案 ID。

   • REPOSITORY_NAME：Artifact Registry 存放區名稱。

   • WORKLOAD_CONTAINER_NAME：工作負載容器的名稱。

   • WORKLOAD_SERVICE_ACCOUNT_NAME：執行工作負載的服務帳戶名稱。

   • WORKLOAD_OPERATOR_PROJECT_ID：執行工作負載的專案 ID。

   • RUN_DURATION：您希望要求的 VM 執行個體執行的時間長度。您必須將值格式化為天數、時數、分鐘數或秒數，並分別加上 d、h、m 或 s。例如，指定 30m 代表 30 分鐘，或指定 1d2h3m4s 代表 1 天 2 小時 3 分鐘 4 秒。這個值必須介於 10 分鐘至 7 天之間。

   • PROJECT_ID：選用。要在其中建立 VM 執行個體的專案 ID。

2. 使用 instance-groups managed create 指令建立可用區 MIG：

   gcloud compute instance-groups managed create INSTANCE_GROUP_NAME \
       --template=INSTANCE_TEMPLATE_NAME \
       --size=0 \
       --zone=ZONE_NAME \
       --default-action-on-vm-failure=do_nothing
   

   提供以下這些值：

   • INSTANCE_GROUP_NAME：MIG 的名稱。

   • INSTANCE_TEMPLATE_NAME：GPU VM 的執行個體範本名稱。

   • ZONE_NAME：支援 NVIDIA 機密運算的區域之一。

3. 在 MIG 中建立大小調整要求。指定所需的 GPU VM 執行個體數量，以及執行這些 VM 執行個體的時間長度。

   gcloud compute instance-groups managed resize-requests create INSTANCE_GROUP_NAME \
       --resize-request=RESIZE_REQUEST_NAME \
       --resize-by=COUNT \
       --zone=ZONE_NAME
   

   提供以下這些值：

   • INSTANCE_GROUP_NAME：MIG 的名稱。

   • INSTANCE_TEMPLATE_NAME：GPU VM 執行個體的執行個體範本名稱。

   • ZONE_NAME：支援 NVIDIA 機密運算的區域之一。

   • RESIZE_REQUEST_NAME：調整大小要求的名稱。

   • COUNT：要一次新增至群組的 VM 執行個體數量。

   您建立的大小調整要求會維持 ACCEPTED 狀態，直到代管執行個體群組：MIG 建立所有要求的 GPU VM 執行個體為止。在群組中建立所有 GPU VM 執行個體後，要求狀態會變更為 SUCCEEDED。

4. 如果資源充足，系統會將 VM 執行個體新增至 MIG，並啟動執行個體來執行工作負載。如要列出 MIG 中的執行個體，請執行下列指令：

   gcloud compute instance-groups managed list-instances INSTANCE_GROUP_NAME \
       --zone=ZONE_NAME \
       --project=PROJECT_ID
   

   提供以下這些值：

   • INSTANCE_GROUP_NAME：MIG 的名稱。

   • ZONE_NAME：要從中取得 VM 執行個體清單的支援區域。

   • PROJECT_ID：選用。要從中取得 VM 執行個體清單的專案 ID。

附加的服務帳戶

服務帳戶必須附加至工作負載的機密 VM，才能執行工作負載。服務帳戶必須按照下列方式設定：

• 具備下列角色：

  • roles/confidentialcomputing.workloadUser 產生驗證權杖。

  • roles/artifactregistry.reader，從 Artifact Registry 擷取儲存的工作負載容器映像檔。

  • roles/logging.logWriter，將 STDOUT 和 STDERR 重新導向至 Cloud Logging。

• 具備資料協作者儲存機密資料的位置讀取權限，例如 Cloud Storage 值區或 BigQuery 資料表。

• 擁有工作負載輸出資料位置的寫入權限，例如 Cloud Storage 值區。資料協作者應具備這個位置的讀取權限。

此外，資料協作者和工作負載運算子需要設定下列項目：

• 如果資料協作者使用服務帳戶模擬，而非直接存取資源，則必須將服務帳戶新增至工作負載身分集區供應商，做為屬性條件：

  'WORKLOAD_SERVICE_ACCOUNT_NAME@DATA_COLLABORATOR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com' in assertion.google_service_accounts
  

• 工作負載運算子需要 roles/iam.serviceAccountUser 角色，才能模擬服務帳戶。這樣一來，他們就能將其附加至工作負載 VM 執行個體，以便執行工作負載。

中繼資料變數

建立 VM 時，您可以將變數傳遞至 --metadata 選項，變更 Confidential Space 工作負載 VM 的行為。

如要傳遞多個變數，請先在 --metadata 值加上 ^~^ 前置字元，設定分隔符號。這會將分隔符號設為 ~，因為變數值中會使用 ,。

例如：

metadata="^~^tee-restart-policy=Always~tee-image-reference=us-docker.pkg.dev/WORKLOAD_AUTHOR_PROJECT_ID/REPOSITORY_NAME/WORKLOAD_CONTAINER_NAME:latest"

下表詳細列出可為工作負載 VM 設定的中繼資料變數。

注意： 部分中繼資料變數可能會受到工作負載作者設定的啟動政策影響。

中繼資料鍵	類型	說明和值
tee-image-reference 互動對象： 資料協作者： container.image_reference 聲明。	字串	這是必要旗標，這會指向工作負載容器的位置。 範例 tee-image-reference=us-docker.pkg.dev/WORKLOAD_AUTHOR_PROJECT_ID/REPOSITORY_NAME/WORKLOAD_CONTAINER_NAME:latest
tee-added-capabilities 互動對象： 工作負載作者： allow_capabilities 啟動政策。	JSON 字串陣列	將額外的 Linux 功能新增至工作負載容器。 範例 tee-added-capabilities="[\"CAP_SYS_ADMIN\", \"CAP_SYS_CHROOT\"]"
tee-cgroup-ns 互動對象： 工作負載作者： allow_cgroups 啟動政策。	布林值	預設值為 false。設為 true 時，會在 /sys/fs/cgroup 啟用命名空間 cgroup 掛接。 範例 tee-cgroup-ns=true
tee-cmd 互動對象： 工作負載作者： allow_cmd_override 啟動政策。 資料協作者： container.cmd_override 聲明。	JSON 字串陣列	覆寫工作負載容器的 Dockerfile 中指定的 CMD 指令。 範例 tee-cmd="[\"params1\", \"params2\"]"
tee-container-log-redirect 互動對象： 工作負載作者： log_redirect 啟動政策。	Enumeration	將工作負載容器的輸出 STDOUT 和 STDERR 傳送至 Cloud Logging 或序列控制台，位於 confidential-space-launcher 欄位中。 有效值如下： false：(預設) 不會記錄任何內容。 true：輸出至序列主控台和 Cloud Logging。 cloud_logging：僅輸出至 Cloud Logging。 serial：僅輸出至序列主控台。 序列主控台中的記錄量過高可能會影響工作負載效能。 範例 tee-container-log-redirect=true
tee-dev-shm-size-kb	整數	設定 /dev/shm 共用記憶體 掛接的大小 (以 kB 為單位)。 範例 tee-dev-shm-size-kb=65536
tee-env-ENVIRONMENT_VARIABLE_NAME 互動對象： 資料協作者： container.env 和 container.env_override 聲明。	字串	設定工作負載容器中的環境變數。工作負載作者也必須將環境變數名稱新增至 allow_env_override 啟動政策，否則系統不會設定這些變數。 範例 tee-env-example-env-1='value-1'~tee-env-example-env-2='value-2'
tee-impersonate-service-accounts 互動對象： 資料協作者： google_service_accounts 聲明。	字串	工作負載運算子可模擬的服務帳戶清單。工作負載運算子必須 獲准模擬服務帳戶。 您可以列出多個服務帳戶，並以半形逗號分隔。 範例 tee-impersonate-service-accounts=SERVICE_ACCOUNT_NAME_1@WORKLOAD_OPERATOR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com,SERVICE_ACCOUNT_NAME_2@WORKLOAD_OPERATOR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
tee-install-gpu-driver 互動對象： 資料協作者： nvidia_gpu.cc_feature、 nvidia_gpu.cc_mode 和 nvidia_gpu.gpus 聲明。	布林值	是否要安裝 NVIDIA 的機密運算 GPU 驅動程式。 需要支援 NVIDIA 機密運算的機型。 範例 tee-install-gpu-driver=true
tee-monitoring-memory-enable 互動對象： 資料協作者： instance_memory_monitoring_enabled 聲明。 工作負載作者： monitoring_memory_allow 啟動政策。	布林值	預設值為 false。設為 true 時，會啟用記憶體用量監控功能。機密 VM 收集的指標屬於 guest/memory/bytes_used 類型，可在 Cloud Logging 或 Metrics Explorer 中查看。 範例 tee-monitoring-memory-enable=true
tee-mount 互動對象： 工作負載作者： allow_mount_destinations 啟動政策。	字串	以分號分隔的掛接定義清單。掛接定義是由以逗號分隔的清單組成，其中包含鍵/值組合，且必須包含 type、source 和 destination。destination 必須是絕對路徑，且 type/source 必須是 tmpfs。 範例 type=tmpfs,source=tmpfs,destination=/tmp/tmpfs,size=12345;type=tmpfs,source=tmpfs,destination=/run/workload
tee-restart-policy 互動對象： 資料協作者： container.restart_policy 聲明。	Enumeration	工作負載停止時，容器啟動器的重新啟動政策。 有效值如下： Never (預設) Always OnFailure 這個變數僅支援正式版 Confidential Space 映像檔。 範例 tee-restart-policy=OnFailure
tee-signed-image-repos 互動對象： 資料協作者： container.image_signatures 聲明。	字串	以半形逗號分隔的容器儲存庫清單，用於儲存 Sigstore Cosign 產生的簽章。 範例 tee-signed-image-repos=us-docker.pkg.dev/projectA/repo/example,us-docker.pkg.dev/projectB/repo/example,us-docker.pkg.dev/projectC/repo/example

資源調度

如要瞭解如何調度資源及確保正式環境 Confidential Space 工作負載的高可用性，請參閱「代管執行個體群組」。