摘要： Kubernetes的生態地位已經確立，可擴展性將是其發力的主戰場。異構計算作為非常重要的新戰場，Kubernetes非常重視。而異構計算需要強大的計算力和高性能網絡，需要提供一種統一的方式與GPU、FPGA、NIC、InfiniBand等高性能硬件集成。

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Kubernetes的Device Plugin設計解讀

最近在調研Kubernetes的GPU調度和運行機制，發現傳統的alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu即將在1.11版本中下線，和GPU相關的調度和部署的代碼將徹底從主干代碼中移除。

取而代之的是通過Extended Resource+Device Plugin兩個Kubernetes的內置模塊，外加由設備提供商實現的相應Device Plugin, 完成從設備的集群級別調度至工作節點，到設備與容器的實際綁定。

首先思考的第一個問題是為什么進入alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu主干一年之久的GPU功能徹底移除？

1.OutOfTree是Kubernetes一個很好的理念，之前的Cloud Provider的重構也是類似的工作。對于Kubernetes來說，不做瑞士軍刀，專注于自身核心和通用能力，而將像GPU，InfiniBand,FPGA和公共云能力的工作完全交給社區和領域專家。這樣一方面可以降低軟件自身使用的復雜度，減小穩定性風險，另外OutOfTree分開迭代也能夠更靈活實現的功能升級。
2.而開放的軟件架構設計和標準也調動了社區參與的積極性，而活躍的社區其實是Kubernetes打贏容器調度框架之戰的核心法寶。

先來簡要介紹一下kubernetes這兩個模塊：

Extended Resource: 一種自定義資源擴展的方式，將資源的名稱和總數量上報給API server，而Scheduler則根據使用該資源pod的創建和刪除，做資源可用量的加減法，進而在調度時刻判斷是否有滿足資源條件的節點。目前這里的Extended Resource的增加和減少單元必須是整數，比如你可以分配1個GPU，但是不能分配0.5個GPU。該功能由于只是替代了Opaque integer resources,做了些更名的工作，所以在1.8已經是穩定的狀態了。但是當integer這個關鍵詞被移除，也引發我們的想象，未來會不會有0.5存在的可能性？
Device Plugin：通過提供通用設備插件機制和標準的設備API接口。這樣設備廠商只需要實現相應的API接口，無需修改Kubelet主干代碼，就可以實現支持GPU、FPGA、高性能 NIC、InfiniBand 等各種設備的擴展。該能力在Kubernetes 1.8和1.9版本處于Alpha版本，在1.10會進入Beta版本。
應該說這個功能目前還比較新，需要通過feature gate打開, 即配置 –feature-gates=DevicePlugins=true

Device Plugin的設計:

API設計：
實際上Device plugins實際上是簡單的grpc server，需要實現以下兩個方法 ListAndWatch和Allocate，并監聽在/var/lib/kubelet/device-plugins/目錄下的Unix Socket，比如/var/lib/kubelet/device-plugins/nvidia.sock

service DevicePlugin {// returns a stream of []Devicerpc ListAndWatch(Empty) returns (stream ListAndWatchResponse) {}rpc Allocate(AllocateRequest) returns (AllocateResponse) {} }

其中：

ListAndWatch: Kubelet會調用該API做設備發現和狀態更新（比如設備變得不健康）
Allocate: 當Kubelet創建要使用該設備的容器時， Kubelet會調用該API執行設備相應的操作并且通知Kubelet初始化容器所需的device，volume和環境變量的配置。

插件生命周期管理：
1.插件啟動時，以grpc的形式通過/var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock向Kubelet注冊，同時提供插件的監聽Unix Socket，API版本號和設備名稱（比如nvidia.com/gpu）。Kubelet將會把這些設備暴露到Node狀態中，以Extended Resource的要求發送到API server中，后續Scheduler會根據這些信息進行調度。
2.插件啟動后，Kubelet會建立一個到插件的listAndWatch長連接，當插件檢測到某個設備不健康的時候，就會主動通知Kubelet。此時如果這個設備處于空閑狀態，Kubelet就會將其挪出可分配列表；如果該設備已經被某個pod使用,Kubelet就會將該Pod殺掉
3.插件啟動后可以利用Kubelet的socket持續檢查Kubelet的狀態，如果Kubelet重啟，插件也會相應的重啟，并且重新向Kubelet注冊自己

部署方式

一般可以支持daemonset和非容器化的部署，目前官方推薦使用deamonset部署。

實現樣例

Nvidia 的官方GPU插件
NVIDIA 提供了一個基于 Device Plugins 接口的 GPU 設備插件NVIDIA/k8s-device-plugin, 從用戶角度變得更加簡單了。比起傳統的alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu， 不再需要使用volumes指定CUDA需要使用的庫。

apiVersion: apps/v1 kind: Deploymentmetadata:name: tf-notebooklabels:app: tf-notebookspec:template: # define the pods specificationsmetadata:labels:app: tf-notebookspec:containers:- name: tf-notebookimage: tensorflow/tensorflow:1.4.1-gpu-py3resources:limits:nvidia.com/gpu: 1

Google GCP GPU插件

GCP也提供了一個GPU設備插件實現，但是只支持運行在Google Container Engine的平臺上，可以通過container-engine-accelerators了解

Solarflare NIC 插件

網卡造商Solarflare也實現了自己的設備插件sfc-device-plugin， 可以通過demo體驗用戶感受。

總結

Kubernetes的生態地位已經確立，可擴展性將是其發力的主戰場。異構計算作為非常重要的新戰場，Kubernetes非常重視。而異構計算需要強大的計算力和高性能網絡，需要提供一種統一的方式與GPU、FPGA、NIC、InfiniBand等高性能硬件集成。而Device Plugin是Kubernetes給出的答案，還是非常簡單優雅的，雖然還在演進之中，但是未來可期。阿里云容器服務隨后也會推出基于device plugin的Kubernetes GPU 1.9.3集群，敬請期待。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Kubernetes的Device Plugin设计解读的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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