Otimizar a performance com arquivos YAML do GKE pré-configurados

Este documento fornece arquivos YAML pré-configurados do Google Kubernetes Engine para ajudar você a otimizar a performance do Cloud Storage FUSE para sua carga de trabalho específica. Se você estiver usando GPUs ou TPUs na nuvem para treinamento, veiculação ou criação de checkpoint, poderá usar as configurações de exemplo fornecidas nesta página para implantar rapidamente seus pods do GKE e acessar seu bucket do Cloud Storage.

Observação: esta página fornece instruções para ajustar a performance 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 performance do Cloud Storage FUSE.

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

Para usar as configurações de exemplo, siga estas etapas:

1. Verifique se o driver FUSE CSI do Cloud Storage para o Google Kubernetes Engine está em execução em clusters do GKE das 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 exemplo 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 da GPU na nuvem com base no tipo de carga de trabalho:

   • Treinamento

   • Veiculação

   • Criação de checkpoint e cache JIT

   TPU

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

   • Treinamento

   • Veiculação

   • Criação de checkpoint e cache JIT

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

   GPU

   Implante a especificação do pod correspondente específica das GPUs na nuvem que acessa o PersistentVolumeClaim com base no tipo de carga de trabalho:

   • Treinamento

   • Veiculação

   • Criação de checkpoint e cache JIT

   TPU

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

   • Treinamento

   • Veiculação

   • Criação de checkpoint e cache JIT

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

   O webhook de admissão de pods do GKE inspeciona os atributos PersistentVolume para aplicar possíveis otimizações, como a injeção de contêineres sidecar antes da programação do pod.

   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 a performance do Cloud Storage FUSE usando métricas.