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AI Data Engine 多節點部署的先決條件

10/26/2026 貢獻者

對於 AI Data Engine（AIDE）的多節點部署，您需要自備 Kubernetes 叢集。安裝程式會將 AI Data Engine 部署到您現有的叢集上，但不會對其進行資源配置或管理。在執行安裝命令之前，請準備好叢集、節點、儲存設備和安裝程式主機。

在執行安裝命令之前，您的環境必須符合下列各節中的要求。有關節點規模、支援的 Kubernetes 版本和網路連接埠，請參閱 "AIDE 要求"。

安裝程式主機

安裝程式主機是一台輕量級的管理機器。它不會執行 AI Data Engine 工作負載。它必須是一台具備 bash 且能對 Kubernetes API 伺服器進行網路存取的 Linux 機器。不支援 macOS。在此頁面執行 shell 命令之前，請切換至 bash。

您有目標叢集的有效 kubeconfig。請使用 --kubeconfig 選項或 KUBECONFIG 環境變數指定它。如果您未提供，安裝程式會提示您輸入。目前的 context 必須指向您要部署的叢集。若要檢查或變更它，請執行 kubectl config current-context 或 kubectl config use-context <name>。
kubeconfig 使用者對目標叢集擁有 cluster-admin 或同等權限。使用者至少可以執行下列動作：
- 讀取命名空間、StorageClasses 和節點。
- 套用自訂資源。
- 建立 PersistentVolumes、PersistentVolumeClaims、機密、ConfigMaps、部署、服務、StatefulSets、DaemonSets、CronJobs 和作業。
- 建立和更新 CustomResourceDefinitions。安裝程式會安裝 aidecomponents、 aideservices 和 aideoperators 定義。
- 建立 ClusterRoles 和 ClusterRoleBindings。
- 在 aide 命名空間中建立 ServiceAccounts、角色和 RoleBindings。
安裝主機執行 Linux，並具有 bash 4.0 或更新版本、curl 和 tar。
安裝程式會自動下載 helm、 `kubectl`和 `jq`到工具目錄。如果 `kubectl`已存在於您的 `PATH`中，安裝程式會使用該複本，而不會下載。您不需要預先安裝任何這些工具。安裝程式不會將它們加入您的 `PATH`中。
預設工具目錄為 /opt/netapp/aide/.aide-installer-tools。安裝程式也會將安裝日誌寫入該目錄。如果預設目錄是可寫入的，您可以省略 `--tools-dir`選項。
- 如果預設目錄不是可寫入的，且您從終端機執行安裝程式，安裝程式會要求提供另一個目錄。按 Enter 鍵以使用 $HOME/.cache/netapp/aide。
- 如果預設目錄不是可寫入的，且安裝程式沒有終端機，安裝就會停止。請使用 --tools-dir 選項指定您擁有的目錄，例如 --tools-dir "$HOME/.aide-installer-tools"。
您需要以有權存取叢集的使用者身分執行安裝程式。

託管叢集 kubeconfig 透過讀取目前使用者雲端 CLI 登入資訊的 exec 認證資料外掛程式進行驗證。請以擁有該登入資訊的使用者身分執行安裝程式。如需 AKS 專屬指引，請參閱 AKS 要求。

啟動時，安裝程式會執行 kubectl config current-context 和 kubectl cluster-info，如果任一命令失敗則會停止。請先以與安裝程式相同的使用者和權限來執行這些命令。安裝程式也會要求您確認已完成下列小節中的節點、NFS 和叢集準備工作。

Kubernetes 叢集

您提供一個執行 RKE2、OpenShift 或 Azure Kubernetes Service （AKS）的 Kubernetes 叢集，並符合 "支援的 Kubernetes 版本"。
AI Data Engine 元件在您標記的節點上執行。請參閱節點標籤。這些節點上的其他工作負載無法使用主機連接埠 80 和 443。
叢集至少有三個節點，具有足夠的可分配容量來滿足您的組態。請參閱"節點規模"。
每個節點都有對 NetApp Container 登錄的傳出網路存取。請參閱 "傳出網際網路存取"。如果您限制了映像的提取來源，請允許 NetApp 登錄。
如果您的環境需要傳出 Proxy，請參閱 "了解 AI Data Engine 的 Proxy"。若要使用 Proxy 進行部署，包括在每個節點上設定 Container 執行時間 Proxy 和 CA 憑證信任，請遵循 "將 AI Data Engine 部署為具有 Proxy 的多節點部署"。

節點準備

在每個調度 AI Data Engine 工作負載的節點上完成這些步驟。

核心版本

建議使用 Linux 核心 5.3 或更新版本來搭配 nconnect NFS 裝載選項，這可提供共享的組態 Volume 所需的處理量。如需符合此建議的發行版與版本，請參閱"AIDE 要求"中的 Linux 核心指引。若要檢查核心版本，請執行 uname -r。

核心參數

檢查 `net.core.somaxconn`的值：
```
sysctl net.core.somaxconn
```
如果該值為 511 或更高，則無需執行任何行動。如果該值較低，請在繼續之前聯絡 NetApp 支援。
將以下幾行加入 /etc/sysctl.conf：
```
vm.max_map_count=262144
fs.inotify.max_user_instances=1280
sunrpc.min_resvport=1000
```
如果節點的 vm.max_map_count`或 `fs.inotify.max_user_instances`已經有較高的值，請保留較高的值。一律設定 `sunrpc.min_resvport=1000。

載入 sunrpc 模組，使其持久化，並套用設定：

sudo modprobe sunrpc
echo "sunrpc" | sudo tee /etc/modules-load.d/aide-sunrpc.conf
sudo sysctl -p

檢查每個節點上的設定：
```
lsmod | grep sunrpc
cat /etc/modules-load.d/aide-sunrpc.conf
sysctl vm.max_map_count sunrpc.min_resvport
```
必須載入 sunrpc 模組，檔案必須包含 sunrpc， vm.max_map_count 必須至少為 262144，且 sunrpc.min_resvport 必須為 1000。如果 sysctl -p 針對某個鍵報告 cannot stat /proc/sys/…，請載入該設定的核心模組，例如 sudo modprobe sunrpc，然後再次執行 sudo sysctl -p。

主機目錄

建立以下目錄並設定其所有權和權限：

sudo mkdir -p /var/lib/netapp/aide /var/lib/netapp/aide/filebeat /var/lib/netapp/aide/elasticsearch /var/log/netapp/aide
sudo chown 4321:4321 /var/lib/netapp/aide /var/lib/netapp/aide/filebeat /var/lib/netapp/aide/elasticsearch /var/log/netapp/aide
sudo chmod 775 /var/lib/netapp/aide /var/lib/netapp/aide/filebeat /var/lib/netapp/aide/elasticsearch /var/log/netapp/aide

Kerberos CIFS/SMB 支援（可選）

只有針對以 Kerberos 為基礎的 CIFS/SMB 掃描，才需要在每個排程 AI Data Engine 工作負載的節點上使用 cifs-utils 套件。如果您僅使用純 NTLM 的 CIFS 或不掃描 SMB 共享，請略過此步驟。

RHEL

sudo dnf install -y cifs-utils

Ubuntu

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cifs-utils

NFS 伺服器

AI Data Engine 組態 Volume 由 NFS 提供支援。在執行安裝程式之前，您必須提供 NFS 伺服器和匯出。缺少這兩項將無法繼續安裝。執行安裝命令時，請使用 `--nfs-server <host>`指定 NFS 伺服器主機名稱或 IP 位址，並使用 `--nfs-data-share <path>`指定匯出路徑。

如需部署規模與儲存效能需求，請參閱"節點規模"。

要求	價值
匯出存取	讀取/寫入，可從所有 Kubernetes 節點 IP 位址存取
擁有者	UID:GID 4321:4321
權限模式	0770
Squash	請勿將 UID 4321 重新對應至其他使用者。UID 4321 必須保留對已裝載匯出的寫入存取。

要求

價值

匯出存取

讀取/寫入，可從所有 Kubernetes 節點 IP 位址存取

擁有者

UID:GID 4321:4321

權限模式

0770

Squash

請勿將 UID 4321 重新對應至其他使用者。UID 4321 必須保留對已裝載匯出的寫入存取。

若要準備匯出，請在 NFS 伺服器或任何已裝載匯出的主機上執行下列命令：

sudo mkdir -p <nfs-data-share>
sudo chown 4321:4321 <nfs-data-share>
sudo chmod 0770 <nfs-data-share>

安裝程式會在首次安裝時在匯出下建立所需的子目錄。

叢集組態

命名空間

在執行安裝程式之前， aide Kubernetes 命名空間必須存在。安裝程式不會建立它。AI Data Engine 僅支援 aide 命名空間。

kubectl create namespace aide

節點標籤

AI Data Engine 使用節點標籤來排程其元件。請將以下標籤套用於排程 AI Data Engine 工作負載的節點。每個標籤必須至少存在於三個節點上。某些組態規模會使用更多節點，因此請將標籤套用於每個排程工作負載的節點。請將 `<node-name>`替換為每個節點的名稱。

安裝程式不會套用或檢查這些標籤。您必須在執行安裝程式之前為節點加上標籤。如果缺少標籤，AI Data Engine pod 稍後會停留在 `Pending`狀態。

以下命令將所有標籤套用至節點：

kubectl label node <node-name> \
  3rdparty-aide-nginx=true 3rdparty-aide-postgres=true \
  3rdparty-aide-rabbitmq=true 3rdparty-aide-redis=true \
  3rdparty-aide-es=true 3rdparty-aide-kafka=true \
  3rdparty-aide-logstash=true 3rdparty-aide-filebeat=true \
  3rdparty-aide-k8s-event-exporter=true 3rdparty-aide-telegraf=true \
  microservices-aide=true --overwrite

污點與容忍

此步驟為可選步驟。僅當 AI Data Engine 與其他工作負載共用叢集時才需要完成此步驟。

在共享的叢集中，您通常會為 AI Data Engine 保留節點。對這些節點套用 Kubernetes 污點，以防止其他工作負載佔用它們。您在節點標籤中套用的標籤會將 AI Data Engine Pod 保留在這些節點上。每個 AI Data Engine 工作負載都包含對下列污點的內建容忍度，因此其 Pod 可以排程在受污點的節點上：

netapp.com/aide=true:NoSchedule

如果您不使用污點，容忍度就不會產生作用，您也不需要進行任何變更。

部署標記節點 AI Data Engine 節點上的污點結果

部署	標記節點	AI Data Engine 節點上的污點	結果
專用叢集	是的	無需	內建容忍沒有作用。
共享的叢集中的專用節點	是的	`netapp.com/aide=true:NoSchedule`	AI Data Engine pod 僅在這些節點上執行，其他工作負載不會在這些節點上執行。

專用叢集

是的

無需

內建容忍沒有作用。

共享的叢集中的專用節點

是的

netapp.com/aide=true:NoSchedule

AI Data Engine pod 僅在這些節點上執行，其他工作負載不會在這些節點上執行。

如果節點存在 AI Data Engine pod 無法容忍的污點，則 pod 將保持在 Pending 狀態。

對於共享的叢集，請標記您為 AI Data Engine 保留的每個節點。將 `<node-name>`替換為節點名稱：
```
kubectl taint node <node-name> netapp.com/aide=true:NoSchedule
```
非 AI Data Engine 的 Pod 無法在該節點上排程。AI Data Engine 的 Pod 可以容忍污點。
如果節點存在其他污點，則將該 --extra-toleration 參數新增至安裝命令的末尾，位於最後一個現有參數之後。對每個額外的污點重複此參數。
- 若要匹配鍵和值，請使用 --extra-toleration KEY=VALUE:EFFECT。
- 若要僅符合一個鍵，請使用 --extra-toleration KEY:EFFECT。
  
  EFFECT 是 NoSchedule、 PreferNoSchedule 或 NoExecute。如果指定了無效效果，安裝程式將停止運作。安裝程式會將額外的容忍度套用至每個 AI Data Engine 元件。
  
  例如，如果某個節點也被污染 dedicated=redis:NoSchedule，則加入下列參數：
```
--extra-toleration dedicated=redis:NoSchedule
```

入口埠

AI Data Engine 會在具有 3rdparty-aide-nginx=true 標籤的節點上部署使用主機連接埠 TCP 80 和 443 的 ingress 控制器。其他 Kubernetes 工作負載無法佔用這些節點上的這些連接埠。移除或停用其他 ingress 控制器（例如 Traefik），將它們排程在遠離這些節點的位置，或將它們設定為不使用主機連接埠 80 和 443。

若要檢查現有的 Kubernetes 主機連接埠宣告，請執行：

kubectl get pods -A -o json | jq -r '
  .items[] | . as $pod
  | .spec.containers[]?.ports[]?
  | select(.hostPort == 80 or .hostPort == 443)
  | "\($pod.spec.nodeName // "-")  \($pod.metadata.namespace)/\($pod.metadata.name)  hostPort=\(.hostPort)"
'

StorageClass

叢集上必須存在用於有狀態元件（Elasticsearch、Kafka、PostgreSQL、RabbitMQ 和 Redis）的 StorageClass，且其必須符合 "節點規模" 中的 IOPS 與處理量要求。使用 --storage-class <name> 將其名稱傳遞給安裝程式。預設名稱為 aide-sc。如果指定的 StorageClass 不存在，安裝程式會停止並列出可用的 StorageClasses。

使用區塊儲存設備，例如 NVMe 或 iSCSI。共享儲存設備效能較差。

StorageClass 與 NFS 組態 Volume 是分隔的。

在代管的 Kubernetes 平台上，由 StorageClass 配置的磁碟類型必須能夠附加到工作節點執行個體類型。安裝程式無法預先驗證此相容性。如果磁碟和節點類型不相容，Pod 可以排程，但在部署期間 Volume 附件會失敗。

雲端特定要求

AKS

除了上述要求外，AKS 叢集還必須滿足以下要求。

節點 VM 大小必須支援 StorageClass 資源配置的磁碟類型。Azure 進階磁碟 (Premium_LRS、 Premium_ZRS 和 PremiumV2_LRS）僅會附加至具備進階功能的 VM 大小，這些大小在 SKU 中具有 s，例如 Standard_D16s_v5。如果 VM 大小不支援資源配置的磁碟，則會排程 Pod，但 Volume 附加會失敗，並顯示 `FailedAttachVolume`錯誤。

為 AIDE 節點資源池使用支援進階功能的虛擬機器規格，因為 AIDE 有狀態元件需要高 IOPS 和處理量。或者，使用具有目前虛擬機器規格支援之磁碟 SKU 的 StorageClass。內建的 managed-csi`會配置 `StandardSSD_LRS。 managed-csi-premium`會配置 `Premium_LRS。

若要檢查 StorageClass 佈建的磁碟類型以及節點的 VM 大小，請執行下列命令：

kubectl get sc <name> -o jsonpath='{.provisioner}{"  "}{.parameters}{"\n"}'
kubectl get nodes -o custom-columns=NAME:.metadata.name,VMSIZE:.metadata.labels.node\.kubernetes\.io/instance-type

以下範例使用 Premium SSD v2 (PremiumV2_LRS），並示範如何獨立設定 IOPS 和處理量。Premium SSD v2 需要支援進階功能的虛擬機器大小和 cachingMode: None。將 diskIOPSReadWrite 和 diskMBpsReadWrite 設定為 "節點規模" 中適合您大小的值。此範例使用小型部署值：

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: aide-sc
provisioner: disk.csi.azure.com
allowVolumeExpansion: true
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
reclaimPolicy: Retain
parameters:
  skuName: PremiumV2_LRS
  cachingMode: None
  diskIOPSReadWrite: "8000"
  diskMBpsReadWrite: "1000"

將清單儲存為 aide-sc.yaml 並執行 kubectl apply -f aide-sc.yaml 來套用它。然後在執行安裝命令時指定 --storage-class aide-sc。

以執行安裝程式的使用者身分執行 az login。AKS kubeconfig 檔案透過使用目前使用者的 Azure CLI 登入來進行驗證。指定您擁有的工具目錄。
如果 AKS 叢集是私有的，則安裝程式主機必須透過虛擬網路、對等網路或 VPN 連接到 API 伺服器。從安裝程式主機執行 `kubectl cluster-info`以驗證存取。