AI Data Engine Anforderungen
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Vor dem Deployment von AI Data Engine (AIDE) sollten die Anforderungen an Netzwerk, Kubernetes, Dimensionierung und Betriebssystem für Ihre Umgebung geprüft werden. Für ein Single-Node-Deployment stellen Sie eine Linux-VM bereit, und AI Data Engine provisioniert alles Weitere automatisch. Für ein Multi-Node-Deployment verwenden Sie Ihren eigenen Kubernetes-Cluster.
Netzwerkanforderungen
Folgende Netzwerkverbindungen müssen geöffnet sein:
| Verbindung | Port | Protokoll | Richtung | Zweck |
|---|---|---|---|---|
Konsolenagent für NetApp Console |
443 |
TCP |
Ausgehend |
HTTPS: Verbindung zur NetApp Console |
Konsolenagent für ONTAP |
443 |
TCP |
Ausgehend |
HTTPS: ONTAP Clustererkennung |
Konsolenagent für AI Data Engine |
80, 443, 8080, 9000 |
TCP |
Bidirektional |
Kommunikation zwischen Console agent und AI Data Engine |
KI-Client zum MCP-Server |
443 |
TCP |
Eingehend |
HTTPS: KI-Clients greifen über Ihr Unternehmensnetzwerk oder VPN auf den Hostnamen des AIDE-Clusters zu. KI-Clients verbinden sich über Port 443 mit dem Hostnamen. Sie stellen keine Verbindung zum internen Service-Port her. |
AI Data Engine zu ONTAP (NFS) |
111, 2049 |
TCP/UDP |
Zum Storage |
NFS Datenquellenzugriff |
AI Data Engine zu ONTAP (SMB) |
139, 445 |
TCP/UDP |
Zum Storage |
SMB Datenquellenzugriff |
Cluster-Knoten zum NFS-Server (Volume für Multi-Node-Konfiguration) |
2049 |
TCP |
Ausgehend |
NFS-Zugriff auf den Export, der die AI Data Engine Konfiguration enthält. Gilt nur für Deployments mit mehreren Nodes. Bei Verwendung von Kerberos bindet der Admin-Host diesen Export ebenfalls ein. |
AI Data Engine zu Active Directory |
389, 636, 3268, 3269 |
TCP (UDP auch für 389) |
Ausgehend |
LDAP (389), LDAPS (636) und Global Catalog (3268, 3269) dienen der Benutzerauthentifizierung, dem SMB/CIFS-Scanning und der Zuordnung von NFS-Benutzer- und Gruppen-IDs zu Active Directory-Namen. Port 389 verwendet sowohl TCP als auch UDP; alle anderen Ports verwenden ausschließlich TCP. |
AI Data Engine zu Kerberos KDC (Active Directory-Domänencontroller) |
88 |
TCP/UDP |
Ausgehend |
Kerberos-Authentifizierung für SMB/CIFS-Datenquellen. Nur erforderlich, wenn Sie Kerberos verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Anforderungen für Kerberos und Active Directory. |
AI Data Engine zum DNS-Server |
53 |
TCP/UDP |
Ausgehend |
Namensauflösung für Dateiserver und den KDC bei Verwendung von Kerberos |
AI Data Engine für NetApp Services, Container Registry und CDN |
443 |
TCP |
Ausgehend |
HTTPS: Download des Installationsskripts von einem CDN, Abruf des Container-Images und des Helm-Charts aus ECR sowie Download des Komponentenkatalogs aus S3 |
Ausgehender Internetzugang
Für eine Online-Installation müssen die folgenden Endpunkte erreichbar sein. Wenn in einer Zeile eine Bedingung angegeben ist, ist der Endpunkt nur in diesem Fall erforderlich.
| Endpunkt | Zweck | Initiiert von | Bereitstellungstyp |
|---|---|---|---|
|
NetApp Container Registry (AIDE Container-Images und Helm-Charts) |
Container-Laufzeitumgebung und Installer |
Beide |
|
NetApp Container Registry (Dual Stack/Virtual Private Cloud (VPC) Endpunktzugriff) |
Container-Laufzeitumgebung und Installer |
Beide |
|
AWS ECR API (Authentifizierung und Abruf von Image-Manifesten) |
Container-Laufzeitumgebung und Installer |
Beide |
|
Aktualisierung der Anmeldeinformationen für die AWS ECR Registry |
AI Data Engine |
Beide |
|
AWS S3 (ECR Container-Image-Layer-Speicher) |
Container-Laufzeit |
Beide |
|
AWS S3 (ECR Container-Image-Layer-Speicher) |
Container-Laufzeit |
Beide |
|
AWS S3 (Komponentenversionskatalog) |
Installer und AI Data Engine |
Beide |
|
AWS S3 (Komponentenversionskatalog) |
Installer und AI Data Engine |
Beide |
|
AWS STS (temporärer Austausch von Anmeldeinformationen für den Zugriff auf Registry und S3) |
AI Data Engine |
Beide |
|
AI Data Engine operator: Versionsrichtlinie |
AI Data Engine |
Beide |
|
NetApp Console Registrierung |
Installationsprogramm |
Beide |
|
NetApp Console Authentifizierung |
AI Data Engine |
Beide |
|
Erkennung von FSx und NetApp Workloads |
AI Data Engine |
Beide |
|
Erkennung von Google Cloud NetApp Volumes |
AI Data Engine |
Beide |
|
Der Systemstatusmonitor verwendet sie, um die öffentliche IP-Adresse im Systemstatus Dashboard anzuzeigen. AI Data Engine funktioniert auch ohne sie. |
AI Data Engine |
Beide |
|
Ausweichlösung zum Abrufen der im Systemstatus-Dashboard angezeigten öffentlichen IP-Adresse. AI Data Engine funktioniert auch ohne sie. |
AI Data Engine |
Beide |
|
Ausweichlösung zum Abrufen der im Systemstatus-Dashboard angezeigten öffentlichen IP-Adresse. AI Data Engine funktioniert auch ohne sie. |
AI Data Engine |
Beide |
|
Ausweichlösung zum Abrufen der im Systemstatus-Dashboard angezeigten öffentlichen IP-Adresse. AI Data Engine funktioniert auch ohne sie. |
AI Data Engine |
Beide |
|
Proxy-Konnektivitätstest, nur bei Verwendung eines ausgehenden Proxys. Ein fehlgeschlagener Test blockiert weder die Installation noch die Laufzeit. Dieser Endpunkt ist von den Docker Hub Endpunkten getrennt, die k3s System-Images bereitstellen. |
AI Data Engine |
Beide |
|
Der Proxy-Verbindungstest kommt nur bei Verwendung eines ausgehenden Proxys zum Einsatz. Ein fehlgeschlagener Test blockiert weder die Installation noch die Laufzeit. |
AI Data Engine |
Beide |
|
AWS Cognito Zugriff, der zum Senden von Produktnutzungsmetriken von AI Data Engine Instanzen an NetApp verwendet wird. Auch für einen Proxy-Konnektivitätstest verwendet. |
AI Data Engine |
Beide |
|
Streaming von Protokollen und Metriken |
AI Data Engine |
Beide |
|
Nur erforderlich, wenn Sie den verwalteten KI-Zugriff (MCP) verwenden. Ermittlung des Microsoft Entra ID-Mandanten und Abruf des Signaturschlüssels. |
AI Data Engine |
Beide |
|
CloudFront CDN für Installationsskripte |
Installationsprogramm |
Beide |
|
Helm Download |
Installationsprogramm |
Beide |
|
kubectl-Download |
Installationsprogramm |
Beide |
|
jq-Download und Download der k3s-Binärdatei bei Einzelknoten-Deployments |
Installationsprogramm |
Beide |
|
GitHub Download-Weiterleitungen |
Installationsprogramm |
Beide |
|
Download der k3s Laufzeitumgebung |
Installationsprogramm |
Nur ein einzelner Knoten |
|
Das k3s SELinux-Richtlinienpaket ( |
Installationsprogramm |
Nur Einzelknoten (RHEL-Familie) |
|
Docker Hub Authentifizierung für k3s Systemabbilder |
Container-Laufzeit |
Nur ein einzelner Knoten |
|
Docker Hub Registry für k3s Systemabbilder |
Container-Laufzeit |
Nur ein einzelner Knoten |
|
Docker Hub Image Layer Storage für k3s Systemabbilder |
Container-Laufzeit |
Nur ein einzelner Knoten |
Die Endpunkte in dieser Tabelle sind die gleichen, egal ob Sie sich direkt mit dem Internet verbinden oder über einen Proxy.
Bei Verwendung eines Proxys muss jeder Endpunkt für HTTPS (CONNECT) auf Port 443 mit den exakt aufgeführten Hostnamen, ohne Wildcards oder einen führenden Punkt, zugelassen werden.
Die Zulassung von d13jb5dapseb36.cloudfront.net, das den Download des Installationsprogramms hostet, erfolgt anhand des Hostnamens. Seine IP-Adressen werden mit anderen Websites gemeinsam genutzt und ändern sich häufig, sodass eine auf IP-Adressen basierende Regel nicht mehr funktioniert.
Bei Deployments mit mehreren Knoten stellen die Clusterknoten die Verbindungen zur Container Runtime her. Wenn der Installationsbefehl für mehrere Knoten in der NetApp Console einen anderen `--registry`Wert angibt, gilt dieser Registry-Hostname anstelle der in der Tabelle aufgeführten Registry-Hostnamen.
Informationen hierzu finden Sie unter "Informationen zu Proxys für AI Data Engine". Informationen zum Einsatz mit einem Proxy finden Sie unter "Einsetzen von AI Data Engine als Einzelknoten Deployment mit einem Proxy" oder "Einsatz von AI Data Engine als Multi-Node Deployment mit einem Proxy".
|
Zu prüfen ist, ob Ihre Paketmanager über die in Ihrer Umgebung gegebenenfalls erforderliche Proxy-Konfiguration verfügen. |
AI Data Engine nutzt außerdem NetApp Console für zentrale Authentifizierung und Console Services. Endpunkte wie https://api.bluexp.netapp.com und https://netapp-cloud-account.auth0.com sind im "Anforderungen an den Netzwerkzugriff für NetApp Console" aufgeführt.
Vergewissern Sie sich vor Beginn der Bereitstellung, dass die DNS-Auflösung für diese Endpunkte vom AI Data Engine Host aus funktioniert.
Unterstützte Kubernetes Versionen
AI Data Engine unterstützt nur die in dieser Tabelle aufgeführten Distributionen und Versionen.
| Bereitstellung | Kubernetes Distribution | Unterstützte Version | Bereitgestellt von |
|---|---|---|---|
AIDE Einzelknoten |
k3s |
v1.35 |
Das Installationsprogramm provisioniert k3s automatisch. Es ist kein Eingreifen erforderlich. |
AIDE Multi-Node |
RKE2 |
v1.34 bis v1.36 (v1.36.x empfohlen) |
Sie stellen den Cluster bereit, der gemeinsam genutzt oder dediziert sein kann. |
AIDE Multi-Node |
OpenShift |
OpenShift 4.22.16 (Kubernetes v1.35.8) |
Sie stellen den Cluster bereit, der gemeinsam genutzt oder dediziert sein kann. |
AIDE Multi-Node |
Azure Kubernetes Service (AKS) |
v1.34 bis v1.36 |
Sie stellen den Cluster bereit, der gemeinsam genutzt oder dediziert sein kann. |
Anforderungen für das AIDE Einzelknoten-Deployment
Sie stellen eine Linux-VM bereit, und AI Data Engine provisioniert alles Weitere automatisch, einschließlich k3s. Kubernetes muss weder eingerichtet noch gemanagt werden. Informationen zur Hostvorbereitung, zum Speicherplatz und zu den Firewall-Anforderungen finden Sie in "Voraussetzungen für das AIDE Single-Node Deployment".
VM Dimensionierung
Diese Größenangaben sind empfohlene Basiskonfigurationen, die für ein anfängliches Scan-Fenster von drei bis vier Tagen optimiert sind, keine festen Grenzwerte. Informationen dazu, wodurch diese Werte bestimmt werden und wie eine Skalierung darüber hinaus erfolgt, enthält Richtlinien für flexible Größenanpassung.
| Größe | vCPU | RAM | Festplatte | Speicher-IOPS | Speicherdurchsatz | Netzwerk | Ungefähre Dateien |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Klein |
16 |
64 GB |
565 GB 1 |
8.000 |
1.000 MB/s |
1 GbE |
200 Millionen |
Mittel |
32 |
128 GB |
2.065 GB 1 |
12.000 |
1.500 MB/s |
1 GbE |
1 Milliarde |
Groß |
96 |
192 GB |
6.065 GB 1 |
16.000 |
2.000 MB/s |
10 GbE |
3 Milliarden |
1 Der Wert für die Festplatte gibt den minimalen freien Speicherplatz an, der erforderlich ist, wenn Betriebssystem, k3s-Laufzeitumgebung und AIDE-Daten auf einer einzigen Festplatte gespeichert sind. Er umfasst 65 GB für das Betriebssystem, k3s, kubelet und Protokolle sowie das AIDE-Datenvolume (500 GB für Small, 2.000 GB für Medium und 6.000 GB für Large). Wenn sich diese Komponenten auf separaten Festplatten befinden, finden Sie Informationen unter "Speicherplatz in den Voraussetzungen für den Einzelknoten".
|
|
Für alle Bereitstellungsgrößen wird NVMe SSD oder anderer Solid-State-Speicher empfohlen. In einem Single-Node-Deployment kommt für das AIDE Datenvolume Block Storage statt NFS zum Einsatz. NFS-basierter Storage kann zu Leistungseinbußen führen. |
Richtlinien für flexible Größenanpassung
Kleine, mittlere und große Konfigurationen Es handelt sich um empfohlene Ausgangswerte für ein erstes Scan-Fenster von drei bis vier Tagen, nicht um feste Grenzwerte, die von der Software vorgegeben werden.
- Wodurch werden die Größenempfehlungen bestimmt?
-
-
Gesamtanzahl der Dateien und Verzeichnisse: Die Gesamtzahl der zu katalogisierenden Objekte ist der Hauptfaktor für den Rechen- und Speicherbedarf. Eine höhere Anzahl von Objekten erfordert proportional mehr Arbeitsspeicher, CPU und Speicherplatz.
-
Verzeichnisstruktur: Der Ressourcenverbrauch variiert mit der Verschachtelungstiefe der Verzeichnisse und der Verteilung der Dateien auf Freigaben und Volumes. Tief verschachtelte oder stark fragmentierte Strukturen können mehr Ressourcen benötigen als die gleiche Anzahl an Dateien in einer flacheren Hierarchie.
-
Erforderlicher Scan-Durchsatz: Die Geschwindigkeit des anfänglichen Katalogabschlusses hängt direkt von der CPU- und Speicherzuweisung ab. Eine Bereitstellung unterhalb der empfohlenen Größe reduziert den Durchsatz und verlängert das anfängliche Scan-Fenster.
-
Speicherleistung: Hochleistungsspeicher wird dringend empfohlen. Metadatenindizierung und Ereignisverarbeitung erfordern kontinuierliche IOPS und einen Durchsatz, der proportional zur Größe der Bereitstellung ist.
-
- Was passiert, wenn die bereitgestellte Größe zu klein bemessen ist oder nicht mehr ausreicht
-
Jede Konfiguration ist auf eine bestimmte Dateianzahl und Scanrate optimiert. Wenn Ihre Umgebung die von der Konfiguration unterstützten Werte überschreitet, können Sie Folgendes erwarten:
-
Verlängerte anfängliche Katalogisierungsdauer: Durch die reduzierte Rechenleistung sinkt die Anzahl der täglich gescannten Objekte. Beispielsweise kann eine Bereitstellung, die auf 3 Milliarden Objekte ausgelegt ist, aber in kleinerer Größe bereitgestellt wird, deutlich länger als die angestrebten drei bis vier Tage dauern.
-
Verringerter kontinuierlicher Durchsatz bei der Datenerfassung: Neue Dateiereignisse und inkrementelle Scan-Aktualisierungen werden unter kontinuierlicher Last langsamer verarbeitet.
-
Scanvorgang blockiert: AI Data Engine Komponenten sind für die Größe konfiguriert, die Sie einsetzen. Wenn die Umgebung diese Größe deutlich überschreitet, kann der Scanvorgang blockieren, anstatt sich nur zu verlangsamen. Informationen zur Überprüfung auf problematische Workloads und Ressourcenengpässe finden Sie unter "Deployment Systemstatus überwachen und Probleme untersuchen".
-
Risiko der Speicherkapazität: Zu geringer Storage im Verhältnis zur Gesamtanzahl der Objekte kann dazu führen, dass der Metadatenindex an seine Kapazitätsgrenzen stößt. Für die Planung einer Storage-Erweiterung können Sie NetApp Support kontaktieren.
-
- Skalierung über die empfohlene Größe hinaus
-
AI Data Engine Komponenten sind für die Größe konfiguriert, die Sie einsetzen, sodass das Hinzufügen von vCPU, Arbeitsspeicher oder Storage zur Host-VM die Kapazität nicht automatisch erhöht. Wenn die Anzahl der Dateien oder die benötigte Performance die Größe überschreitet, die Sie eingesetzt haben, ist eine Kontaktaufnahme mit NetApp Support erforderlich, um die Dimensionierung anzupassen.
Ein Single-Node Deployment unterstützt weder Hochverfügbarkeit noch horizontales Scale-out. Wenn Ihre Umgebung regelmäßig mehr als 3 Milliarden Dateien umfasst oder Sie Hochverfügbarkeit und Fehlertoleranz benötigen, empfiehlt sich stattdessen ein "AIDE Multi-Node Deployment".
Betriebssystem
| Betriebssystem | Unterstützte Versionen |
|---|---|
Ubuntu |
22.04 LTS, 24.04 LTS (24.04 LTS empfohlen) |
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) |
8.x, 9.x |
Anforderungen für das AIDE Multi-Node Deployment
Sie bringen Ihren eigenen Kubernetes-Cluster mit, der mit anderen Workloads gemeinsam genutzt oder für AI Data Engine dediziert sein kann. Das Installationsprogramm setzt AI Data Engine auf Ihrem bestehenden Kubernetes-Cluster ein und provisioniert oder managt ihn nicht. Die Anforderungen an Cluster, Storage und Installer-Host finden Sie unter "Voraussetzungen für das AIDE Multi-Node Deployment".
|
|
Für alle Multi-Node-Deployments wird NVMe- oder Hochleistungs-SSD-Storage empfohlen. |
Unterstützung für Linux Kernel und NFS nconnect
Für die nconnect NFS Mount-Option wird Linux Kernel 5.3 oder höher empfohlen, da diese den für das gemeinsam genutzte AIDE Konfigurationsvolume erforderlichen Durchsatz bietet. Die folgenden Distributionsversionen unterstützen nconnect und erfüllen die Kernel-Empfehlung; RHEL und CentOS 8.3 verwenden einen Red Hat Kernel-Backport.
| Verteilung | Kernelversion | nconnect Unterstützung |
|---|---|---|
RHEL/CentOS 8.3+ |
4.18 (Backport) |
Ja |
RHEL / CentOS 9.x |
5,14 |
Ja |
Ubuntu 20.04 |
5,4 |
Ja |
Ubuntu 22.04 |
5,15 |
Ja |
Node-Größe
Diese Größenangaben stellen empfohlene Basiskonfigurationen für Cluster dar, optimiert für ein anfängliches Scan-Fenster von drei bis vier Tagen, und sind keine festen Kapazitätsgrenzen. Umgebungen mit mehr als 6 Milliarden Dateien erfordern eine benutzerdefinierte Dimensionierung mit NetApp. Details sind in Richtlinien für flexible Größenanpassung zu finden.
| Größe | Nodes | vCPU pro Knoten | RAM pro Knoten | Festplatte pro Knoten | Storage IOPS pro Node | Speicherdurchsatz pro Knoten | Netzwerk pro Knoten | Ungefähre Dateien |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Klein |
3 |
32 |
128 GB |
~1,3TB |
8.000 |
1.000 MB/s |
1 GbE |
1 Milliarde |
Mittel |
6 |
48 |
192 GB |
~2TB |
12.000 |
1.500 MB/s |
10 GbE |
3 Milliarden |
Groß |
9 |
64 |
256 GB |
~2,7TB |
16.000 |
2.000 MB/s |
10 GbE |
6 Milliarden |
Richtlinien für flexible Größenanpassung
Kleine, mittlere und große Konfigurationen Es handelt sich um empfohlene Basiskonfigurationen für Cluster für ein anfängliches Scan-Fenster von drei bis vier Tagen, nicht um feste Kapazitätsgrenzen, die von der Software erzwungen werden. Umgebungen mit mehr als 6 Milliarden Dateien erfordern eine benutzerdefinierte Dimensionierung mit NetApp.
- Wodurch werden die Größenempfehlungen bestimmt?
-
-
Gesamtanzahl von Dateien und Verzeichnissen: Die Gesamtanzahl der Objekte ist der Hauptfaktor für den Speicher- und Rechenbedarf. Größere Umgebungen benötigen zusätzliche Clusterknoten, um die Verarbeitungslast zu verteilen und die Leistung aufrechtzuerhalten.
-
Hochverfügbarkeitsreplikation: Multi-Node-Deployments ermöglichen standardmäßig die Datenreplizierung über mehrere Knoten hinweg, um Fehlertoleranz zu gewährleisten. Die Replikation erhöht den gesamten Storage- und Arbeitsspeicherbedarf im Vergleich zu einem entsprechenden Einzelknoten-Deployment.
-
Knotenanzahl und Lastverteilung: Verarbeitungsdurchsatz und Gesamtkapazität des Katalogs skalieren mit der Anzahl der Knoten im Cluster. Zusätzliche Knoten verteilen sowohl die Indizierungs-Workload als auch die Speicherkapazität im Cluster.
-
Erforderlicher Scan-Durchsatz: Die clusterweite Zuweisung von CPU und Speicher bestimmt die tägliche Scanrate und wie schnell die anfängliche Katalogisierung abgeschlossen ist.
-
Speicherleistung pro Knoten: Hochleistungsspeicher auf jedem Knoten wird dringend empfohlen, und die Gesamtkapazität des Clusters skaliert proportional mit der Anzahl der Knoten.
-
- Was passiert, wenn die bereitgestellte Größe zu klein bemessen ist oder nicht mehr ausreicht
-
Jede Konfiguration ist auf eine bestimmte Dateianzahl und Scanrate optimiert. Wenn Ihre Umgebung die von der Konfiguration unterstützten Werte überschreitet, können Sie Folgendes erwarten:
-
Verlängerte anfängliche Katalogisierungsdauer: Weniger Knoten oder reduzierte Ressourcen pro Knoten verringern den Durchsatz und verlängern das anfängliche Katalogisierungsfenster proportional.
-
Erhöhte Verarbeitungslatenz unter Spitzenlast: Unzureichender Arbeitsspeicher im Cluster kann während Phasen mit hohem Datenaufkommen zu erhöhter Verarbeitungslatenz führen.
-
Scanvorgang blockiert: AI Data Engine Komponenten sind für die Größe konfiguriert, die Sie einsetzen. Wenn die Umgebung diese Größe deutlich überschreitet, kann der Scanvorgang blockieren, anstatt sich nur zu verlangsamen. Informationen zur Überprüfung auf problematische Workloads und Ressourcenengpässe finden Sie unter "Deployment Systemstatus überwachen und Probleme untersuchen".
-
Risiko der Storage-Kapazität: Unzureichender Cluster Storage für die Zielobjektanzahl kann den Metadatenindex an Kapazitätsschwellen heranführen. Für die Planung einer Storage-Erweiterung können Sie den NetApp Support kontaktieren.
-
- Skalierung über die empfohlene Größe hinaus
-
Die horizontale Skalierung eines bestehenden Multi-Node-Clusters wird nicht unterstützt. Das Hinzufügen von Worker-Knoten oder dedizierten Storage Nodes erhöht die Scan-Verarbeitung, die Ereigniserfassung oder die Katalogkapazität nicht automatisch. Wenn Ihre Umgebung die Größe überschreitet, die Sie eingesetzt haben, oder wenn Sie mehr Kapazität für die Scan-Verarbeitung oder Ereigniserfassung benötigen, ist zur Planung der Änderung eine Abstimmung mit NetApp Support oder Ihrem NetApp Ansprechpartner erforderlich.
Für Skalierungen über sechs Milliarden Dateien hinaus erhalten Sie von Ihrem NetApp Ansprechpartner Hinweise zur Knotendimensionierung und zu kundenspezifischer Skalierung.
Anforderungen für Kerberos und Active Directory
Diese Anforderungen sind vor dem Scannen von SMB/CIFS-Freigaben mit Kerberos-Authentifizierung und vor der Zuordnung von NFS-Benutzer- und Gruppen-IDs zu Active Directory-Namen zu berücksichtigen. Die Anforderungen an Zeitsynchronisierung, DNS und Hostpakete gelten nur für Kerberos. AIDE ist ein Kerberos-Client: Es authentifiziert sich bei Ihrem bestehenden Kerberos key distribution center (KDC) und fungiert nicht als Kerberos-Server.
Zeitsynchronisation
Die Kerberos Authentifizierung schlägt fehl, wenn die Uhren der AIDE Knoten und des KDC um mehr als die zulässige Zeitabweichung voneinander abweichen. Active Directory erlaubt standardmäßig eine maximale Abweichung von fünf Minuten.
Folgendes ist zu überprüfen:
-
Das Network Time Protocol (NTP) ist auf allen AIDE Knoten aktiv.
-
Die AIDE Knoten verwenden eine Zeitquelle, die mit Ihren Domänencontrollern synchronisiert ist.
DNS
Die folgenden DNS-Anforderungen müssen erfüllt sein:
-
Jeder AIDE Knoten kann den Dateiserver und den KDC über den vollqualifizierten Domainnamen (FQDN) auflösen.
-
Wenn Sie die Knoten so konfigurieren, dass sie Ihren Active Directory-DNS-Server verwenden, muss dieser Server auch externe Namen auflösen. Andernfalls kann AIDE die in Ausgehender Internetzugang aufgeführten Endpunkte nicht erreichen.
-
Wenn Sie die DNS-Einstellungen in einem Multi-Node Deployment ändern, sollte Ihr Active Directory-DNS-Server auf jedem Knoten als einziger Nameserver konfiguriert sein. Die Namensauflösung im Cluster wählt zufällig einen der aufgeführten Nameserver aus, sodass ein Nameserver, der Active Directory-Namen nicht auflösen kann, zu zeitweiligen Ausfällen führt.
Informationen zum Ändern der DNS-Einstellungen finden Sie unter „Namensauflösung korrigieren“ in "Konfigurieren von Kerberos für SMB/CIFS-Freigaben auf einem Einzelknoten Deployment" oder "Konfiguration von Kerberos für SMB/CIFS-Freigaben in einem Multi-Node Deployment".
Host-Pakete
| Bereitstellung | Erforderliche Pakete |
|---|---|
Einzelknoten |
Kerberos-Client-Tools: |
Multi-Node |
|
`cifs-utils` ist auf jedem AIDE Knoten nur für Kerberos-basiertes SMB/CIFS-Scanning erforderlich. Der Single-Node Installer installiert es. In einem Multi-Node Deployment erfolgt die Installation auf jedem Knoten. Das Kerberos-Scanning einer SMB/CIFS-Freigabe schlägt fehl, wenn `cifs-utils` auf einem Knoten fehlt.
Active Directory Attribute für NFS
Um NFS-Benutzer- und Gruppen-IDs in Active Directory-Namen aufzulösen, müssen die uidNumber und gidNumber Attribute ausgefüllt und in den Global Catalog repliziert werden, falls AIDE diesen abfragt. Weitere Informationen finden Sie unter "Konfigurieren der Active Directory-Identitätszuordnung für NFS".
Aktive Version und Support-Kontakt
Die aktive Version von AI Data Engine sowie die Kontaktinformationen des NetApp Supports finden Sie unter Configuration > About AIDE.