高性能計算集群負載管理實踐

高性能計算集群負載管理實踐匯報人：停云2024-02-01contents目錄引言高性能計算集群架構(gòu)與特點負載監(jiān)控與評估方法論述任務(wù)調(diào)度策略優(yōu)化實踐資源管理策略優(yōu)化實踐性能測試與結(jié)果分析總結(jié)與展望01引言高性能計算集群廣泛應(yīng)用于科研、工程、商業(yè)等領(lǐng)域負載管理是提升集群性能、資源利用率和穩(wěn)定性的關(guān)鍵有效的負載管理策略能顯著提高計算效率，降低成本背景與意義03負載管理的技術(shù)挑戰(zhàn)動態(tài)性、異構(gòu)性、擴展性等01負載管理的定義通過監(jiān)測、分析、調(diào)度等手段，對集群負載進行合理分配和優(yōu)化02負載管理的核心要素負載監(jiān)測、負載評估、負載調(diào)度負載管理概述設(shè)計負載管理架構(gòu)和算法實現(xiàn)負載管理模塊，包括監(jiān)測、評估、調(diào)度等在高性能計算集群上進行實驗驗證和性能評估目標(biāo)：設(shè)計并實現(xiàn)一套高效、穩(wěn)定、可擴展的負載管理方案內(nèi)容分析現(xiàn)有負載管理技術(shù)的優(yōu)缺點010402050306本次實踐目標(biāo)與內(nèi)容02高性能計算集群架構(gòu)與特點每個節(jié)點擁有獨立的內(nèi)存空間，節(jié)點間通過消息傳遞接口（MPI）進行通信和協(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)多個處理單元共享同一塊內(nèi)存空間，通過訪問共享內(nèi)存實現(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，部分節(jié)點間采用共享內(nèi)存，部分節(jié)點間采用消息傳遞。030201常見高性能計算集群架構(gòu)節(jié)點類型與角色劃分登錄節(jié)點（LoginNode）提供用戶登錄和集群管理的功能，通常不參與計算任務(wù)。管理節(jié)點（ManagementNode）負責(zé)集群的監(jiān)控、調(diào)度和資源管理，確保集群高效穩(wěn)定運行。計算節(jié)點（ComputeNode）承擔(dān)主要的計算任務(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。存儲節(jié)點（StorageNode）提供高性能的存儲服務(wù)，滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和訪問需求。扁平結(jié)構(gòu)樹形結(jié)構(gòu)環(huán)形結(jié)構(gòu)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)選擇01020304所有節(jié)點處于同一網(wǎng)絡(luò)層次，節(jié)點間通信延遲較低，但擴展性較差。節(jié)點按照層級劃分，上級節(jié)點負責(zé)下級節(jié)點的通信和協(xié)調(diào)，擴展性較好但通信延遲較高。節(jié)點形成一個閉環(huán)，數(shù)據(jù)在環(huán)中單向傳輸，具有較好的負載均衡特性但容錯性較差。節(jié)點間存在多條通信路徑，具有較高的容錯性和可擴展性，但實現(xiàn)復(fù)雜度較高。將數(shù)據(jù)分散存儲在多個節(jié)點上，提供全局統(tǒng)一的命名空間和數(shù)據(jù)訪問接口，支持并發(fā)讀寫和容錯機制。分布式文件系統(tǒng)針對高性能計算場景設(shè)計的文件系統(tǒng)，通過并行I/O和緩存優(yōu)化等技術(shù)提高數(shù)據(jù)訪問性能。并行文件系統(tǒng)以對象為單位進行數(shù)據(jù)存儲和訪問，支持海量數(shù)據(jù)存儲和跨平臺共享，適合大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲場景。對象存儲系統(tǒng)將數(shù)據(jù)劃分為固定大小的塊進行存儲和傳輸，提供低延遲和高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問能力，適合高性能計算和數(shù)據(jù)庫等場景。塊存儲系統(tǒng)存儲系統(tǒng)配置方案03負載監(jiān)控與評估方法論述負載監(jiān)控指標(biāo)體系構(gòu)建監(jiān)控集群中各個節(jié)點的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)控集群中各個節(jié)點的內(nèi)存使用情況，包括已用內(nèi)存和空閑內(nèi)存的比例。監(jiān)控集群中各個節(jié)點的磁盤讀寫性能，包括磁盤帶寬、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I/O性能網(wǎng)絡(luò)帶寬

實時數(shù)據(jù)采集技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)日志采集通過讀取和解析系統(tǒng)日志，獲取節(jié)點狀態(tài)、任務(wù)執(zhí)行情況等信息。性能計數(shù)器利用操作系統(tǒng)提供的性能計數(shù)器接口，實時獲取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，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合和統(tǒng)一展示?；谫Y源利用率的評估模型根據(jù)CPU、內(nèi)存等資源的使用率來評估節(jié)點負載情況。機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用利用機器學(xué)習(xí)算法對歷史數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，建立更為精確的負載評估模型。基于任務(wù)隊列長度的評估模型通過監(jiān)控任務(wù)隊列長度來反映系統(tǒng)負載狀況。負載評估模型及方法比較趨勢分析與預(yù)測通過對歷史數(shù)據(jù)的趨勢分析，預(yù)測未來一段時間的負載變化情況，提前進行資源調(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)定與告警機制根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)需求設(shè)定各項指標(biāo)的閾值，當(dāng)數(shù)據(jù)超過預(yù)設(shè)閾值時觸發(fā)告警。異常檢測機制設(shè)計04任務(wù)調(diào)度策略優(yōu)化實踐靜態(tài)優(yōu)先級策略根據(jù)任務(wù)的重要性和緊急性設(shè)置靜態(tài)優(yōu)先級，高優(yōu)先級任務(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)進行靜態(tài)調(diào)度，優(yōu)化資源利用率。先進先出（FIFO）策略按照任務(wù)到達的先后順序進行調(diào)度，簡單公平但可能導(dǎo)致資源利用不充分。靜態(tài)調(diào)度策略分析及應(yīng)用負載均衡策略實時監(jiān)測節(jié)點負載情況，動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配以實現(xiàn)系統(tǒng)負載均衡。反饋控制策略根據(jù)系統(tǒng)運行狀態(tài)和任務(wù)執(zhí)行情況動態(tài)調(diào)整調(diào)度策略，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和效率。預(yù)測調(diào)度策略基于歷史數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測未來負載情況，提前進行任務(wù)調(diào)度和資源分配。動態(tài)調(diào)度策略設(shè)計及實現(xiàn)123根據(jù)任務(wù)執(zhí)行情況和系統(tǒng)負載動態(tài)調(diào)整任務(wù)優(yōu)先級，確保重要任務(wù)及時完成。動態(tài)優(yōu)先級調(diào)整允許高優(yōu)先級任務(wù)搶占低優(yōu)先級任務(wù)的資源，確保系統(tǒng)響應(yīng)能力和任務(wù)執(zhí)行效率。搶占機制實現(xiàn)通過優(yōu)先級繼承和死鎖避免算法確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行和任務(wù)順利執(zhí)行。優(yōu)先級繼承與避免死鎖優(yōu)先級設(shè)置和搶占機制處理節(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)點休眠與喚醒機制根據(jù)任務(wù)需求和系統(tǒng)負載情況動態(tài)調(diào)整節(jié)點工作狀態(tài)，實現(xiàn)節(jié)能降耗。能源效率評估與優(yōu)化建立能源效率評估模型，對系統(tǒng)能耗進行實時監(jiān)測和優(yōu)化調(diào)整。05資源管理策略優(yōu)化實踐根據(jù)高性能計算應(yīng)用的特點和需求，提前預(yù)留相應(yīng)的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源，確保應(yīng)用在需要時能夠獲得足夠的資源支持。基于應(yīng)用需求的資源預(yù)留根據(jù)集群的實時負載情況和應(yīng)用優(yōu)先級，動態(tài)分配資源，實現(xiàn)資源的合理分配和高效利用。動態(tài)資源分配策略設(shè)計多級資源分配機制，滿足不同級別應(yīng)用的需求，同時提高資源的整體利用率。多級資源分配機制資源預(yù)留和分配方案設(shè)計根據(jù)集群負載情況，動態(tài)擴展計算節(jié)點、存儲資源等，確保集群在高負載時仍能夠保持良好的性能。彈性擴展策略在集群負載較低時，自動縮減資源，降低能耗和成本，同時保證集群的基本運行需求。彈性縮減策略開發(fā)自動化資源調(diào)整工具，實現(xiàn)資源的自動擴展和縮減，提高資源管理的效率和準(zhǔn)確性。自動化資源調(diào)整工具彈性資源擴展和縮減機制設(shè)計節(jié)能調(diào)度算法，優(yōu)化任務(wù)調(diào)度順序和執(zhí)行時間，降低集群能耗。節(jié)能調(diào)度算法監(jiān)控每個計算節(jié)點的能耗情況，根據(jù)負載情況動態(tài)調(diào)整節(jié)點狀態(tài)，實現(xiàn)節(jié)點的節(jié)能管理。節(jié)點能耗管理采用綠色存儲技術(shù)，如數(shù)據(jù)壓縮、重復(fù)數(shù)據(jù)刪除等，降低存儲設(shè)備的能耗。綠色存儲技術(shù)節(jié)能技術(shù)在資源管理中應(yīng)用虛擬機遷移策略設(shè)計虛擬機遷移策略，根據(jù)集群負載情況和資源需求，動態(tài)遷移虛擬機，實現(xiàn)資源的合理分配和高效利用。虛擬機整合優(yōu)化通過虛擬機整合技術(shù)，將多個虛擬機整合到更少的物理服務(wù)器上運行，提高物理服務(wù)器的資源利用率和能效比。虛擬機與物理機協(xié)同管理實現(xiàn)虛擬機與物理機的協(xié)同管理，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢和特點，提高集群的整體性能和能效。虛擬機遷移和整合優(yōu)化06性能測試與結(jié)果分析硬件環(huán)境安裝操作系統(tǒng)、編譯器、并行庫等必要的軟件環(huán)境，確保測試程序能夠順利運行。軟件環(huán)境參數(shù)設(shè)置根據(jù)測試需求，設(shè)置合適的任務(wù)數(shù)、節(jié)點數(shù)、進程數(shù)等參數(shù)，以模擬實際的高性能計算場景。選擇高性能計算集群中的節(jié)點，配置相應(yīng)的CPU、內(nèi)存、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源。測試環(huán)境搭建和參數(shù)設(shè)置選擇具有代表性的高性能計算應(yīng)用程序，如HPL、NPB等，作為基準(zhǔn)測試程序。基準(zhǔn)測試程序按照基準(zhǔn)測試程序的規(guī)范，編譯并運行測試程序，記錄運行過程中的性能數(shù)據(jù)。執(zhí)行過程基準(zhǔn)測試程序選擇及執(zhí)行過程包括執(zhí)行時間、吞吐量、加速比等，用于評估高性能計算集群的性能表現(xiàn)。對性能指標(biāo)進行統(tǒng)計和分析，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)評估方法論述評估方法性能指標(biāo)將性能測試結(jié)果以圖表、報告等形式展示出來，便于分析和比較。結(jié)果展示將不同測試環(huán)境下的性能數(shù)據(jù)進行對比分析，找出性能差異的原因和影響因素，為高性能計算集群的優(yōu)化提供依據(jù)。對比分析結(jié)果展示和對比分析07總結(jié)與展望提高資源利用率通過負載管理策略，使得集群資源得到了更加合理的分配和利用，避免了資源的浪費和閑置。提升計算性能通過對任務(wù)進行智能調(diào)度和優(yōu)化，使得計算任務(wù)能夠更加高效地在集群中運行，從而提升了整體計算性能。成功構(gòu)建高性能計算集群負載管理系統(tǒng)通過合理規(guī)劃和設(shè)計，成功構(gòu)建了高性能計算集群負載管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了對集群資源的有效管理和調(diào)度。本次實踐成果總結(jié)負載管理策略仍需優(yōu)化當(dāng)前的負載管理策略在某些情況下可能無法達到最優(yōu)效果，需要進一步優(yōu)化和改進。集群擴展性有待提高隨著計算任務(wù)的增加和集群規(guī)模的擴大，需要考慮如何提高集群的擴展性，以滿足更高的計算需求。安全性問題需重視高性能計算集群涉及到大量的數(shù)據(jù)和計算資源，需要重視安全性問題，加強安全防護和管理。存在問題分析及改進建議云