AWS EKS上GPU工作负载自动扩缩容的异常排查指南
在AWS EKS上使用Karpenter和KEDA实现GPU工作负载的自动扩缩容是一个复杂的过程,涉及多个组件的协同工作。当遇到问题时,系统性的排查方法可以帮助我们快速定位和解决问题。本文将详细介绍如何对这个系统进行全面的异常排查。
1. Karpenter相关组件检查
1.1 NodePool检查
NodePool是Karpenter用于定义节点配置的资源。
kubectl get nodepool
kubectl describe nodepool ${ENV}-${SERVER_NAME}-ai-gpu
检查点:
- NodePool是否成功创建
- 配置是否正确(如GPU实例类型、标签、污点等)
- 是否有任何错误信息
1.2 EC2NodeClass检查
EC2NodeClass定义了Karpenter创建EC2实例的具体配置。
kubectl get ec2nodeclass
kubectl describe ec2nodeclass ${ENV}-${SERVER_NAME}-ai-gpu
检查点:
- EC2NodeClass是否正确创建
- AMI、安全组、子网等配置是否正确
1.3 Karpenter日志检查
kubectl logs -n kube-system -l app.kubernetes.io/name=karpenter
检查Karpenter的日志,关注:
- 节点创建/删除的决策过程
- 是否有权限相关的错误
- 是否有与AWS API交互的问题
2. 节点检查
2.1 节点状态
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WAF简介 WAF的具体作用就是检测web应用中特定的应用,针对web应用的漏洞进行安全防护,阻止如SQL注入,XSS,跨脚本网站攻击等 正向代理 WAF和客户端与网络资源服务器都建立连接,但是WAF 的工作口具有自己的 IP 地址&…...
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【Python Cookbook】S01E03 找到最大最小的N个元素
目录 问题解决方案讨论 问题 如何在一个集合中找到最大或最小的 N 个元素? 解决方案 使用 heapq 模块。 pip install heapqheapq 模块中,有 nlargest() 以及 nsmallest() 两个函数: import heapqnums [1, 8, 23, 2, 7, -4, 8, 18, 42, …...
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MPE中environment.py复盘
1.__init__ 初始化函数参数: world: 一个包含环境信息和所有智能体的世界对象。reset_callback, reward_callback, observation_callback, info_callback, done_callback: 这些都是回调函数,用于在环境的特定事件发生时执行相应的操作。shared_viewer: 一…...