创建无状态工作负载

本页面介绍如何在 Google Distributed Cloud (GDC) 气隙设备 Kubernetes 集群中创建和管理无状态工作负载。借助无状态工作负载，您可以根据工作负载需求扩缩应用部署，而无需在 Kubernetes 集群中管理永久性存储空间来存储数据或应用状态。本页面可帮助您入门，以便高效优化和调整应用的可用性。

本页面适用于应用运维人员组内的开发者，他们负责为其组织创建应用工作负载。

准备工作

如需完成本文档中的任务，您必须请求必要的权限并准备环境。

请求 IAM 角色

如需在 Kubernetes 集群中创建、删除、修改或查看无状态工作负载，请让 组织 IAM 管理员向您授予 命名空间管理员 (namespace-admin) 角色。此角色绑定到您的项目命名空间。

准备环境

如需针对预配置的裸金属 Kubernetes 集群运行命令，请确保您拥有以下资源：

  1. 找到 Kubernetes 集群名称，或向平台管理员询问集群名称。

  2. 如果您没有 Kubernetes 集群的 kubeconfig 文件，请登录并生成该文件。

  3. 使用 Kubernetes 集群的 kubeconfig 路径替换这些说明中的 CLUSTER_KUBECONFIG。

创建部署

您可以通过编写 Deployment 清单并运行 kubectl apply 来创建部署，以创建资源。这种方法还可保留对活跃资源所做的更新，但不会将更改合并回清单文件。

如需从清单文件创建 Deployment，请运行以下命令：

kubectl --kubeconfig CLUSTER_KUBECONFIG -n NAMESPACE \
    apply -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: DEPLOYMENT_NAME
spec:
  replicas: NUMBER_OF_REPLICAS
  selector:
    matchLabels:
      run: APP_NAME
  template:
    metadata:
      labels: # The labels given to each pod in the deployment, which are used
              # to manage all pods in the deployment.
        run: APP_NAME
    spec: # The pod specification, which defines how each pod runs in the deployment.
      containers:
      - name: CONTAINER_NAME
        image: CONTAINER_IMAGE
        resources:
          requests:
            nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 1
          limits:
            nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 1
EOF

替换以下内容：

  • CLUSTER_KUBECONFIG：您要将容器工作负载部署到的 Kubernetes 集群的 kubeconfig 文件。

  • NAMESPACE：用于部署容器工作负载的项目命名空间。

  • DEPLOYMENT_NAME：Deployment 对象的名称。

  • APP_NAME：要在部署中运行的应用的名称。

  • NUMBER_OF_REPLICAS：部署管理的复制 Pod 对象的数量。

  • CONTAINER_NAME：容器的名称。

  • CONTAINER_IMAGE：容器映像的名称。您 必须添加容器注册表路径和映像版本，例如 REGISTRY_PATH/hello-app:1.0。如需详细了解如何设置容器注册表路径，请参阅 托管 Harbor 服务概览。

例如：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      run: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        run: my-app
    spec:
      containers:
      - name: hello-app
        image: REGISTRY_PATH/hello-app:1.0
        resources:
          requests:
            nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 1
          limits:
            nvidia.com/gpu-pod-NVIDIA_A100_80GB_PCIE: 1

如果您要将 GPU 工作负载部署到容器，请参阅 管理 GPU 容器工作负载 以了解详情。