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 - 机房托管|北京机房租用|IDC机柜租用租赁|电信联通移动机房机柜|带宽租用-价格及费用咨询

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

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

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:////RELEASENOTES.md

步骤二：创建Dataset和JindoRuntime

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: xxx
  fs.oss.accessKeySecret: xxx

执行以下命令，生成 Secret。

$ kubectl create -f mySecret.yaml

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:///
      options:
        fs.oss.endpoint: 
      name: hbase
      path: "/"
      encryptOptions:
        - name: fs.oss.accessKeyId
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: mysecret
              key: fs.oss.accessKeyId
        - name: fs.oss.accessKeySecret
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: mysecret
              key: fs.oss.accessKeySecret
  accessModes:
    - ReadOnlyMany
---
apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1
kind: JindoRuntime
metadata:
  name: demo
spec:
  replicas: 1
  tieredstore:
    levels:
      - mediumtype: MEM
        path: /dev/shm
        quota: 2Gi
        high: "0.99"
        low: "0.8"
  fuse:
   args:
    - -okernel_cache
    - -oro
    - -oattr_timeout=60
    - -oentry_timeout=60
    - -onegative_timeout=60

参数	说明
mountPoint	oss:///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。

步骤三：创建支持定时运行的 Dataload

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: demo
    namespace: default
  policy: Cron
  schedule: "*/2 * * * *" # Run every 2 min

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。

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。

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。

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: nginx
      image: nginx
      volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: demo-vol
  volumes:
    - name: demo-vol
      persistentVolumeClaim:
        claimName: demo

执行以下命令创建应用容器。

$ kubectl create -f app.yaml

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

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:////RELEASENOTES.md

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:       2023-07-31T04:30:07Z
    Last Transition Time:  2023-07-31T04:30:07Z
    Status:                True
    Type:                  Complete
  Duration:                5m54s
  Last Schedule Time:      2023-07-31T04:30:00Z
  Last Successful Time:    2023-07-31T04:30:07Z
  Phase:                   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。

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：

  hbase.config.read.zookeeper.config
  true
  
        Set to true to allow HBaseConfiguration to read the
        zoo.cfg file for ZooKeeper properties. Switching this to true
        is not recommended, since the functionality of reading ZK
        properties from a zoo.cfg file has been deprecated.
  

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

概述

演示

前提条件

背景信息

步骤一：准备 OSS Bucket 的数据

步骤二：创建Dataset和JindoRuntime

步骤三：创建支持定时运行的 Dataload

步骤四：创建应用容器访问 OSS 中的数据

环境清理

总结

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