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Steuern Sie die Bereitstellung von Workloads in Kapazitätsreservierungen mit EKS Auto Mode.

Sie können die Bereitstellung von Workloads in Kapazitätsreservierungen steuern. EKS Auto Mode unterstützt EC2-On-Demand-Kapazitätsreservierungen (ODCRs) und EC2-Kapazitätsblöcke für ML.

EC2-Kapazitätsreservierungen auf Abruf () ODCRs

EC2-Kapazitätsreservierungen ermöglichen Ihnen das Reservieren von Datenverarbeitungskapazität für Ihre Amazon-EC2-Instances in einer bestimmten Availability Zone für eine beliebige Dauer. Bei Verwendung von EKS Auto Mode möchten Sie möglicherweise steuern, ob Ihre Kubernetes-Workloads in diesen reservierten Instances bereitgestellt werden, um die Auslastung der im Voraus erworbenen Kapazität zu maximieren oder um sicherzustellen, dass wichtige Workloads Zugriff auf garantierte Ressourcen haben.

Standardmäßig wird der EKS-Automatikmodus automatisch geöffnet ODCRs. Durch die Konfiguration capacityReservationSelectorTerms auf a können Sie NodeClass jedoch explizit steuern, welche ODCRs Workloads verwendet werden. Knoten, die mithilfe von configured bereitgestellt wurden, haben ODCRs Vorrang vor On-Demand-Nodes karpenter.sh/capacity-type: reserved und Spot-Nodes und haben auch weiterhin Priorität. Sobald diese Funktion aktiviert ist, verwendet der automatische EKS-Modus nicht mehr automatisch die Option „Öffnen“ ODCRs. Sie müssen explizit durch ein ausgewählt werden NodeClass, sodass Sie die Kapazitätsreservierungsnutzung in Ihrem gesamten Cluster genau steuern können.

Beispiel NodeClass

apiVersion: eks.amazonaws.com/v1
kind: NodeClass
spec:
  # Optional: Selects upon on-demand capacity reservations and capacity blocks
  # for EKS Auto Mode to prioritize.
  capacityReservationSelectorTerms:
    - id: cr-56fac701cc1951b03
    # Alternative Approaches
    - tags:
        app: "my-app"
      # Optional owning account ID filter
      owner: "012345678901"

Dieses Beispiel NodeClass zeigt zwei Ansätze für die Auswahl ODCRs. Die erste Methode verweist direkt über die ID (cr-56fac701cc1951b03) auf einen bestimmten ODCR. Die zweite Methode verwendet eine Tag-basierte Auswahl, ODCRs wobei das Targeting anhand des Tags Name: "targeted-odcr" erfolgt. Sie können optional auch nach dem AWS Konto filtern, dem die Reservierung gehört. Dies ist besonders nützlich in kontoübergreifenden Szenarien oder bei der Arbeit mit Reservierungen für gemeinsame Kapazitäten.

EC2-Kapazitätsblöcke für ML

Kapazitätsblöcke für ML reservieren GPU-basierte beschleunigte Rechen-Instances für einen zukünftigen Zeitpunkt, um Ihre kurzfristigen Machine-Learning-Workloads (ML) zu unterstützen. Instances, die innerhalb eines Kapazitätsblocks ausgeführt werden, werden in Amazon EC2 automatisch nahe beieinander platziert UltraClusters, um blockierungsfreie Netzwerke im Petabit-Bereich mit niedriger Latenz zu gewährleisten.

Weitere Informationen zu den unterstützten Plattformen und Instance-Typen finden Sie unter Kapazitätsblöcke für ML im EC2-Benutzerhandbuch.

Sie können einen automatischen EKS-Modus erstellen NodeClass , der einen Kapazitätsblock für ML verwendet, ähnlich einem ODCR (weiter oben beschrieben).

Die folgenden Beispieldefinitionen erstellen drei Ressourcen:

Beispiel NodeClass

Dies NodeClass verweist anhand seiner Reservierungs-ID auf einen bestimmten Kapazitätsblock für ML. Sie können diese ID über die EC2-Konsole abrufen.

apiVersion: eks.amazonaws.com/v1
kind: NodeClass
metadata:
  name: gpu
spec:
  # Specify your Capacity Block reservation ID
  capacityReservationSelectorTerms:
    - id: cr-56fac701cc1951b03

Weitere Informationen finden Sie unter Knotenklasse für Amazon EKS erstellen.

Beispiel NodePool

Dies NodePool verweist auf die gpu NodeClass und spezifiziert eine wichtige Konfiguration:

apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: gpu
spec:
  template:
    spec:
      nodeClassRef:
        group: eks.amazonaws.com
        kind: NodeClass
        name: gpu
      requirements:
        - key: eks.amazonaws.com/instance-family
          operator: In
          values:
            - g6
            - p4d
            - p4de
            - p5
            - p5e
            - p5en
            - p6
            - p6-b200
        - key: karpenter.sh/capacity-type
          operator: In
          values:
            - reserved
            # Enable other capacity types
            # - on-demand
            # - spot
      taints:
        - effect: NoSchedule
          key: nvidia.com/gpu

Weitere Informationen finden Sie unter Einen Knotenpool für EKS Auto Mode erstellen.

Beispiel Pod

Dieses Beispiel-Pod veranschaulicht, wie Sie eine Workload für die Ausführung in Ihren Kapazitätsblock-Knoten konfigurieren:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nvidia-smi
spec:
  nodeSelector:
    # Select specific GPU type - uncomment as needed
    # eks.amazonaws.com/instance-gpu-name: l4
    # eks.amazonaws.com/instance-gpu-name: a100
    eks.amazonaws.com/instance-gpu-name: h200
    # eks.amazonaws.com/instance-gpu-name: b200
    eks.amazonaws.com/compute-type: auto
  restartPolicy: OnFailure
  containers:
  - name: nvidia-smi
    image: public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2023-minimal
    args:
    - "nvidia-smi"
    resources:
      requests:
        # Uncomment if needed
        # memory: "30Gi"
        # cpu: "3500m"
        nvidia.com/gpu: 1
      limits:
        # Uncomment if needed
        # memory: "30Gi"
        nvidia.com/gpu: 1
  tolerations:
  - key: nvidia.com/gpu
    effect: NoSchedule
    operator: Exists

Weitere Informationen finden Sie unter Dry run in der Kubernetes-Dokumentation.

Verwandte Ressourcen