高性能計(jì)算集群負(fù)載管理實(shí)踐

高性能計(jì)算集群負(fù)載管理實(shí)踐匯報(bào)人：停云2024-02-01contents目錄引言高性能計(jì)算集群架構(gòu)與特點(diǎn)負(fù)載監(jiān)控與評(píng)估方法論述任務(wù)調(diào)度策略優(yōu)化實(shí)踐資源管理策略優(yōu)化實(shí)踐性能測(cè)試與結(jié)果分析總結(jié)與展望01引言高性能計(jì)算集群廣泛應(yīng)用于科研、工程、商業(yè)等領(lǐng)域負(fù)載管理是提升集群性能、資源利用率和穩(wěn)定性的關(guān)鍵有效的負(fù)載管理策略能顯著提高計(jì)算效率，降低成本背景與意義03負(fù)載管理的技術(shù)挑戰(zhàn)動(dòng)態(tài)性、異構(gòu)性、擴(kuò)展性等01負(fù)載管理的定義通過(guò)監(jiān)測(cè)、分析、調(diào)度等手段，對(duì)集群負(fù)載進(jìn)行合理分配和優(yōu)化02負(fù)載管理的核心要素負(fù)載監(jiān)測(cè)、負(fù)載評(píng)估、負(fù)載調(diào)度負(fù)載管理概述設(shè)計(jì)負(fù)載管理架構(gòu)和算法實(shí)現(xiàn)負(fù)載管理模塊，包括監(jiān)測(cè)、評(píng)估、調(diào)度等在高性能計(jì)算集群上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評(píng)估目標(biāo)：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套高效、穩(wěn)定、可擴(kuò)展的負(fù)載管理方案內(nèi)容分析現(xiàn)有負(fù)載管理技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)010402050306本次實(shí)踐目標(biāo)與內(nèi)容02高性能計(jì)算集群架構(gòu)與特點(diǎn)每個(gè)節(jié)點(diǎn)擁有獨(dú)立的內(nèi)存空間，節(jié)點(diǎn)間通過(guò)消息傳遞接口（MPI）進(jìn)行通信和協(xié)作。分布式內(nèi)存架構(gòu)共享內(nèi)存架構(gòu)混合內(nèi)存架構(gòu)多個(gè)處理單元共享同一塊內(nèi)存空間，通過(guò)訪問(wèn)共享內(nèi)存實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和協(xié)同處理。結(jié)合分布式內(nèi)存和共享內(nèi)存的特點(diǎn)，部分節(jié)點(diǎn)間采用共享內(nèi)存，部分節(jié)點(diǎn)間采用消息傳遞。030201常見(jiàn)高性能計(jì)算集群架構(gòu)節(jié)點(diǎn)類型與角色劃分登錄節(jié)點(diǎn)（LoginNode）提供用戶登錄和集群管理的功能，通常不參與計(jì)算任務(wù)。管理節(jié)點(diǎn)（ManagementNode）負(fù)責(zé)集群的監(jiān)控、調(diào)度和資源管理，確保集群高效穩(wěn)定運(yùn)行。計(jì)算節(jié)點(diǎn)（ComputeNode）承擔(dān)主要的計(jì)算任務(wù)，根據(jù)任務(wù)需求配置不同的處理器、內(nèi)存和加速卡等資源。存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)（StorageNode）提供高性能的存儲(chǔ)服務(wù)，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)需求。扁平結(jié)構(gòu)樹(shù)形結(jié)構(gòu)環(huán)形結(jié)構(gòu)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)選擇01020304所有節(jié)點(diǎn)處于同一網(wǎng)絡(luò)層次，節(jié)點(diǎn)間通信延遲較低，但擴(kuò)展性較差。節(jié)點(diǎn)按照層級(jí)劃分，上級(jí)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)下級(jí)節(jié)點(diǎn)的通信和協(xié)調(diào)，擴(kuò)展性較好但通信延遲較高。節(jié)點(diǎn)形成一個(gè)閉環(huán)，數(shù)據(jù)在環(huán)中單向傳輸，具有較好的負(fù)載均衡特性但容錯(cuò)性較差。節(jié)點(diǎn)間存在多條通信路徑，具有較高的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性，但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較高。將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，提供全局統(tǒng)一的命名空間和數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口，支持并發(fā)讀寫(xiě)和容錯(cuò)機(jī)制。分布式文件系統(tǒng)針對(duì)高性能計(jì)算場(chǎng)景設(shè)計(jì)的文件系統(tǒng)，通過(guò)并行I/O和緩存優(yōu)化等技術(shù)提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)性能。并行文件系統(tǒng)以對(duì)象為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)，支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和跨平臺(tái)共享，適合大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景。對(duì)象存儲(chǔ)系統(tǒng)將數(shù)據(jù)劃分為固定大小的塊進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸，提供低延遲和高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力，適合高性能計(jì)算和數(shù)據(jù)庫(kù)等場(chǎng)景。塊存儲(chǔ)系統(tǒng)存儲(chǔ)系統(tǒng)配置方案03負(fù)載監(jiān)控與評(píng)估方法論述負(fù)載監(jiān)控指標(biāo)體系構(gòu)建監(jiān)控集群中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的CPU使用情況，包括用戶態(tài)、系統(tǒng)態(tài)和空閑態(tài)的占比。監(jiān)控集群中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存使用情況，包括已用內(nèi)存和空閑內(nèi)存的比例。監(jiān)控集群中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的磁盤(pán)讀寫(xiě)性能，包括磁盤(pán)帶寬、IOPS等指標(biāo)。監(jiān)控集群內(nèi)部及與外部網(wǎng)絡(luò)之間的數(shù)據(jù)傳輸速率，確保網(wǎng)絡(luò)通信暢通。CPU使用率內(nèi)存占用率磁盤(pán)I/O性能網(wǎng)絡(luò)帶寬

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)日志采集通過(guò)讀取和解析系統(tǒng)日志，獲取節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、任務(wù)執(zhí)行情況等信息。性能計(jì)數(shù)器利用操作系統(tǒng)提供的性能計(jì)數(shù)器接口，實(shí)時(shí)獲取CPU、內(nèi)存等性能指標(biāo)。第三方監(jiān)控工具集成整合如Prometheus、Zabbix等監(jiān)控工具，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合和統(tǒng)一展示?；谫Y源利用率的評(píng)估模型根據(jù)CPU、內(nèi)存等資源的使用率來(lái)評(píng)估節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況。機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，建立更為精確的負(fù)載評(píng)估模型?；谌蝿?wù)隊(duì)列長(zhǎng)度的評(píng)估模型通過(guò)監(jiān)控任務(wù)隊(duì)列長(zhǎng)度來(lái)反映系統(tǒng)負(fù)載狀況。負(fù)載評(píng)估模型及方法比較趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的負(fù)載變化情況，提前進(jìn)行資源調(diào)整。關(guān)聯(lián)性分析與故障定位利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘不同指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，為故障定位和排查提供支持。閾值設(shè)定與告警機(jī)制根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求設(shè)定各項(xiàng)指標(biāo)的閾值，當(dāng)數(shù)據(jù)超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)告警。異常檢測(cè)機(jī)制設(shè)計(jì)04任務(wù)調(diào)度策略優(yōu)化實(shí)踐靜態(tài)優(yōu)先級(jí)策略根據(jù)任務(wù)的重要性和緊急性設(shè)置靜態(tài)優(yōu)先級(jí)，高優(yōu)先級(jí)任務(wù)優(yōu)先執(zhí)行。資源分配圖（RAG）策略基于任務(wù)資源需求和系統(tǒng)資源狀態(tài)進(jìn)行靜態(tài)調(diào)度，優(yōu)化資源利用率。先進(jìn)先出（FIFO）策略按照任務(wù)到達(dá)的先后順序進(jìn)行調(diào)度，簡(jiǎn)單公平但可能導(dǎo)致資源利用不充分。靜態(tài)調(diào)度策略分析及應(yīng)用負(fù)載均衡策略實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)分配以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)負(fù)載均衡。反饋控制策略根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和任務(wù)執(zhí)行情況動(dòng)態(tài)調(diào)整調(diào)度策略，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和效率。預(yù)測(cè)調(diào)度策略基于歷史數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)載情況，提前進(jìn)行任務(wù)調(diào)度和資源分配。動(dòng)態(tài)調(diào)度策略設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)123根據(jù)任務(wù)執(zhí)行情況和系統(tǒng)負(fù)載動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)優(yōu)先級(jí)，確保重要任務(wù)及時(shí)完成。動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)整允許高優(yōu)先級(jí)任務(wù)搶占低優(yōu)先級(jí)任務(wù)的資源，確保系統(tǒng)響應(yīng)能力和任務(wù)執(zhí)行效率。搶占機(jī)制實(shí)現(xiàn)通過(guò)優(yōu)先級(jí)繼承和死鎖避免算法確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行和任務(wù)順利執(zhí)行。優(yōu)先級(jí)繼承與避免死鎖優(yōu)先級(jí)設(shè)置和搶占機(jī)制處理節(jié)能技術(shù)在任務(wù)調(diào)度中應(yīng)用節(jié)能調(diào)度算法設(shè)計(jì)節(jié)能調(diào)度算法，在滿足任務(wù)需求的前提下盡可能降低系統(tǒng)能耗。節(jié)點(diǎn)休眠與喚醒機(jī)制根據(jù)任務(wù)需求和系統(tǒng)負(fù)載情況動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗。能源效率評(píng)估與優(yōu)化建立能源效率評(píng)估模型，對(duì)系統(tǒng)能耗進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和優(yōu)化調(diào)整。05資源管理策略優(yōu)化實(shí)踐根據(jù)高性能計(jì)算應(yīng)用的特點(diǎn)和需求，提前預(yù)留相應(yīng)的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源，確保應(yīng)用在需要時(shí)能夠獲得足夠的資源支持?；趹?yīng)用需求的資源預(yù)留根據(jù)集群的實(shí)時(shí)負(fù)載情況和應(yīng)用優(yōu)先級(jí)，動(dòng)態(tài)分配資源，實(shí)現(xiàn)資源的合理分配和高效利用。動(dòng)態(tài)資源分配策略設(shè)計(jì)多級(jí)資源分配機(jī)制，滿足不同級(jí)別應(yīng)用的需求，同時(shí)提高資源的整體利用率。多級(jí)資源分配機(jī)制資源預(yù)留和分配方案設(shè)計(jì)根據(jù)集群負(fù)載情況，動(dòng)態(tài)擴(kuò)展計(jì)算節(jié)點(diǎn)、存儲(chǔ)資源等，確保集群在高負(fù)載時(shí)仍能夠保持良好的性能。彈性擴(kuò)展策略在集群負(fù)載較低時(shí)，自動(dòng)縮減資源，降低能耗和成本，同時(shí)保證集群的基本運(yùn)行需求。彈性縮減策略開(kāi)發(fā)自動(dòng)化資源調(diào)整工具，實(shí)現(xiàn)資源的自動(dòng)擴(kuò)展和縮減，提高資源管理的效率和準(zhǔn)確性。自動(dòng)化資源調(diào)整工具彈性資源擴(kuò)展和縮減機(jī)制設(shè)計(jì)節(jié)能調(diào)度算法，優(yōu)化任務(wù)調(diào)度順序和執(zhí)行時(shí)間，降低集群能耗。節(jié)能調(diào)度算法監(jiān)控每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的能耗情況，根據(jù)負(fù)載情況動(dòng)態(tài)調(diào)整節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的節(jié)能管理。節(jié)點(diǎn)能耗管理采用綠色存儲(chǔ)技術(shù)，如數(shù)據(jù)壓縮、重復(fù)數(shù)據(jù)刪除等，降低存儲(chǔ)設(shè)備的能耗。綠色存儲(chǔ)技術(shù)節(jié)能技術(shù)在資源管理中應(yīng)用虛擬機(jī)遷移策略設(shè)計(jì)虛擬機(jī)遷移策略，根據(jù)集群負(fù)載情況和資源需求，動(dòng)態(tài)遷移虛擬機(jī)，實(shí)現(xiàn)資源的合理分配和高效利用。虛擬機(jī)整合優(yōu)化通過(guò)虛擬機(jī)整合技術(shù)，將多個(gè)虛擬機(jī)整合到更少的物理服務(wù)器上運(yùn)行，提高物理服務(wù)器的資源利用率和能效比。虛擬機(jī)與物理機(jī)協(xié)同管理實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)與物理機(jī)的協(xié)同管理，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，提高集群的整體性能和能效。虛擬機(jī)遷移和整合優(yōu)化06性能測(cè)試與結(jié)果分析硬件環(huán)境安裝操作系統(tǒng)、編譯器、并行庫(kù)等必要的軟件環(huán)境，確保測(cè)試程序能夠順利運(yùn)行。軟件環(huán)境參數(shù)設(shè)置根據(jù)測(cè)試需求，設(shè)置合適的任務(wù)數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)、進(jìn)程數(shù)等參數(shù)，以模擬實(shí)際的高性能計(jì)算場(chǎng)景。選擇高性能計(jì)算集群中的節(jié)點(diǎn)，配置相應(yīng)的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源。測(cè)試環(huán)境搭建和參數(shù)設(shè)置選擇具有代表性的高性能計(jì)算應(yīng)用程序，如HPL、NPB等，作為基準(zhǔn)測(cè)試程序?；鶞?zhǔn)測(cè)試程序按照基準(zhǔn)測(cè)試程序的規(guī)范，編譯并運(yùn)行測(cè)試程序，記錄運(yùn)行過(guò)程中的性能數(shù)據(jù)。執(zhí)行過(guò)程基準(zhǔn)測(cè)試程序選擇及執(zhí)行過(guò)程包括執(zhí)行時(shí)間、吞吐量、加速比等，用于評(píng)估高性能計(jì)算集群的性能表現(xiàn)。對(duì)性能指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，比較不同參數(shù)設(shè)置下的性能差異，找出性能瓶頸和優(yōu)化方向。性能指標(biāo)評(píng)估方法論述評(píng)估方法性能指標(biāo)將性能測(cè)試結(jié)果以圖表、報(bào)告等形式展示出來(lái)，便于分析和比較。結(jié)果展示將不同測(cè)試環(huán)境下的性能數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，找出性能差異的原因和影響因素，為高性能計(jì)算集群的優(yōu)化提供依據(jù)。對(duì)比分析結(jié)果展示和對(duì)比分析07總結(jié)與展望提高資源利用率通過(guò)負(fù)載管理策略，使得集群資源得到了更加合理的分配和利用，避免了資源的浪費(fèi)和閑置。提升計(jì)算性能通過(guò)對(duì)任務(wù)進(jìn)行智能調(diào)度和優(yōu)化，使得計(jì)算任務(wù)能夠更加高效地在集群中運(yùn)行，從而提升了整體計(jì)算性能。成功構(gòu)建高性能計(jì)算集群負(fù)載管理系統(tǒng)通過(guò)合理規(guī)劃和設(shè)計(jì)，成功構(gòu)建了高性能計(jì)算集群負(fù)載管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)集群資源的有效管理和調(diào)度。本次實(shí)踐成果總結(jié)負(fù)載管理策略仍需優(yōu)化當(dāng)前的負(fù)載管理策略在某些情況下可能無(wú)法達(dá)到最優(yōu)效果，需要進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。集群擴(kuò)展性有待提高隨著計(jì)算任務(wù)的增加和集群規(guī)模的擴(kuò)大，需要考慮如何提高集群的擴(kuò)展性，以滿足更高的計(jì)算需求。安全性問(wèn)題需重視高性能計(jì)算集群涉及到大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，需要重視安全性問(wèn)題，加強(qiáng)安全防護(hù)和管理。存在問(wèn)題分析及改進(jìn)建議云