Otimizar a performance com arquivos YAML do GKE pré-configurados

Os arquivos YAML pré-configurados do Google Kubernetes Engine ajudam a otimizar o desempenho do Cloud Storage FUSE para sua carga de trabalho específica e implantar rapidamente pods do GKE que acessam seu bucket do Cloud Storage. Neste documento, fornecemos exemplos de configurações do Cloud Storage FUSE para cargas de trabalho de treinamento, disponibilização e checkpoint.

Observação :nesta página, mostramos como ajustar o desempenho do Cloud Storage FUSE em arquivos YAML pré-configurados específicos do Google Kubernetes Engine. Para saber como ajustar o Cloud Storage FUSE usando o arquivo de configuração e as opções gcsfuse, consulte Práticas recomendadas de ajuste de desempenho do Cloud Storage FUSE.

Configurar e implantar cargas de trabalho do GKE com o Cloud Storage FUSE usando arquivos YAML de amostra

Para usar as configurações de amostra, siga estas etapas:

1. Verifique se o driver CSI do Cloud Storage FUSE para o Google Kubernetes Engine está em execução nos clusters do GKE com as versões 1.32.2-gke.1297001 ou mais recentes.

2. Verifique se a conta de serviço do Google Kubernetes Engine tem as permissões necessárias para acessar o bucket de destino do Cloud Storage.

3. Localize as configurações de amostra que você quer aplicar com base no tipo de máquina e na carga de trabalho usando um dos seguintes arquivos YAML:

   GPU

   Use um dos seguintes arquivos YAML específicos das Cloud GPUs com base no tipo de carga de trabalho:

   • Treinamento

   • Veiculação

   • Checkpoints e cache JIT

   TPU

   Use um dos seguintes arquivos YAML específicos do Cloud TPU com base no tipo de carga de trabalho:

   • Treinamento

   • Veiculação

   • Checkpoints e cache JIT

4. Implante a especificação de pod correspondente que acessa o PersistentVolumeClaim usando um dos seguintes arquivos YAML:

   GPU

   Implante a especificação de pod específica das Cloud GPUs que acessa o PersistentVolumeClaim com base no tipo de carga de trabalho:

   • Treinamento

   • Veiculação

   • Checkpoints e cache JIT

   TPU

   Implante a especificação de pod específica do Cloud TPU correspondente que acessa o PersistentVolumeClaim com base no tipo de carga de trabalho:

   • Treinamento

   • Veiculação

   • Checkpoints e cache JIT

5. Implante o PersistentVolume e o PersistentVolumeClaim aplicando o arquivo PersistentVolume.

   O webhook de admissão de pods do GKE inspeciona os atributos PersistentVolume para aplicar possíveis otimizações, como a injeção de contêineres secundários antes que o pod seja programado.

   kubectl apply -f PERSISTENT_VOLUME_YAML_FILE_NAME
   

   Substitua:

   • PERSISTENT_VOLUME_YAML_FILE_NAME é o nome do arquivo YAML do PersistentVolume. Por exemplo, serving-pv.yaml.

6. Implante a especificação do pod que faz referência ao PersistentVolumeClaim:

   kubectl apply -f POD_YAML_FILE_NAME
   

   Substitua:

   • POD_YAML_FILE_NAME é o nome do arquivo de configuração YAML do pod. Por exemplo, serving-pod.yaml.

A seguir

• Saiba como monitorar o desempenho do Cloud Storage FUSE usando métricas.