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目錄
前言
1、如何使用藍耘的容器實例
2、以下是常用的 Docker 客戶端命令：?
第一部分：藍耘容器概述
1.1 核心特性
1.2 架構設計
第二部分：環境部署
2.1 多節點集群搭建
2.1.1 硬件要求
2.1.2 使用Ansible自動化部署
2.2 GPU加速環境配置
第三部分：容器全生命周期管理
3.1 鏡像構建優化
3.1.1 多階段構建模板
3.2 高級編排策略
3.2.1 基于標簽的調度
第四部分：網絡與存儲實戰
4.1 高性能網絡方案
4.1.1 SR-IOV網絡加速
4.2 持久化存儲方案
4.2.1 CSI驅動對接Ceph
第五部分：監控與安全
5.1 全鏈路監控
5.1.1 Prometheus集成
5.2 零信任安全模型
5.2.1 策略即代碼
第六部分：進階場景
6.1 邊緣AI推理
6.2 混合云災備
第七部分：性能調優手冊
7.1 容器啟動優化
7.2 網絡性能基準測試
第八部分：故障排查大全
8.1 常見問題處理
8.1.1 容器啟動失敗
8.1.2 網絡不通?
第九部分：總結?
1、架構特性
1.1 輕量化內核
1.2 異構計算支持
1.3 混合云調度
2、核心操作體系
3、典型場景實現
3.1 AI推理優化
3.2 邊緣計算
3.3 混合云災備
4、性能調優參數
5、故障排查矩陣
6、擴展能力
前言
1、如何使用藍耘的容器實例
第一步：點擊藍耘元生代智算云平臺進行注冊
?第二步：注冊之后，我們點擊“容器云市場”，這里可以看到有很多不同的GPU型號，本次實驗采用“河北一區的GPU：RTX 4090 24GB 顯存，CPU：Intel(R) Xeon(R) Gold 5418Y CPU10核”的實例資源；選擇之后選擇自己需要的鏡像框架類型以及里面的版本號等，輸入端口號即可啟動，PyTorch 是一個強大的深度學習框架，以其動態計算圖和靈活性著稱，看過我文章的寶子，都知道我經常寫python，今天就在給大家寫一份。
第三步：購買之后會跳轉到下圖界面，等待狀態變成運行中即可使用。然后我們打開電腦的cmd界面，復制第一行的登錄指令，然后在復制密碼進行登錄即可。就讓我帶著大家體驗一遍吧！
第四步：到這里我們就可以去進行使用了，這里直接安裝使用NVIDIA進行啟動了，將就看看吧
import torch# 創建張量
x = torch.tensor([1, 2, 3]) # 從列表創建
y = torch.rand(3, 3) # 隨機 3x3 矩陣
z = torch.zeros(2, 2) # 全零矩陣# 張量運算
a = x + 2 # 逐元素加法
b = torch.matmul(y, z) # 矩陣乘法# 移動到 GPU（如果可用）
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
y_gpu = y.to(device)#requires_grad=True 跟蹤張量操作，自動計算梯度
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = x**2 + 3*x + 1y.backward() # 計算梯度
print(x.grad) # 輸出 dy/dx = 2x + 3 → 7.0#nn.Module 定義網絡結構
import torch.nn as nnclass Net(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.fc1 = nn.Linear(784, 128) # 輸入層到隱藏層self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # 隱藏層到輸出層def forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xmodel = Net().to(device) # 將模型移動到 GPU#Dataset 和 DataLoader 管理數據
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transformsclass CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data, transform=None):self.data = dataself.transform = transformdef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):sample = self.data[idx]if self.transform:sample = self.transform(sample)return sample# 示例：MNIST 數據加載
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
dataset = MNIST(root='data/', train=True, transform=transform, download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)#定義損失函數和優化器，編寫訓練循環
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)for epoch in range(10):for batch in dataloader:inputs, labels = batchinputs = inputs.to(device) # 數據移至 GPUlabels = labels.to(device)# 前向傳播outputs = model(inputs.view(-1, 784)) # 展平輸入loss = criterion(outputs, labels)# 反向傳播與優化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}")#保存模型參數
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")#加載模型參數
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
model.eval() # 切換到評估模式（關閉 dropout 等）2、以下是常用的 Docker 客戶端命令：?
| 命令 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
docker run | 啟動一個新的容器并運行命令 | docker run -d ubuntu |
docker ps | 列出當前正在運行的容器 | docker ps |
docker ps -a | 列出所有容器（包括已停止的容器） | docker ps -a |
docker build | 使用 Dockerfile 構建鏡像 | docker build -t my-image . |
docker images | 列出本地存儲的所有鏡像 | docker images |
docker pull | 從 Docker 倉庫拉取鏡像 | docker pull ubuntu |
docker push | 將鏡像推送到 Docker 倉庫 | docker push my-image |
docker exec | 在運行的容器中執行命令 | docker exec -it container_name bash |
docker stop | 停止一個或多個容器 | docker stop container_name |
docker start | 啟動已停止的容器 | docker start container_name |
docker restart | 重啟一個容器 | docker restart container_name |
docker rm | 刪除一個或多個容器 | docker rm container_name |
docker rmi | 刪除一個或多個鏡像 | docker rmi my-image |
docker logs | 查看容器的日志 | docker logs container_name |
docker inspect | 獲取容器或鏡像的詳細信息 | docker inspect container_name |
docker exec -it | 進入容器的交互式終端 | docker exec -it container_name /bin/bash |
docker network ls | 列出所有 Docker 網絡 | docker network ls |
docker volume ls | 列出所有 Docker 卷 | docker volume ls |
docker-compose up | 啟動多容器應用（從?docker-compose.yml?文件） | docker-compose up |
docker-compose down | 停止并刪除由?docker-compose?啟動的容器、網絡等 | docker-compose down |
docker info | 顯示 Docker 系統的詳細信息 | docker info |
docker version | 顯示 Docker 客戶端和守護進程的版本信息 | docker version |
docker stats | 顯示容器的實時資源使用情況 | docker stats |
docker login | 登錄 Docker 倉庫 | docker login |
docker logout | 登出 Docker 倉庫 | docker logout |
常用選項說明:
-d：后臺運行容器，例如?docker run -d ubuntu。-it：以交互式終端運行容器，例如?docker exec -it container_name bash。-t：為鏡像指定標簽，例如?docker build -t my-image .。
第一部分：藍耘容器概述
1.1 核心特性
- 輕量化內核：基于RISC-V指令集優化，單容器啟動時間<50ms。
- 異構計算支持：無縫調用GPU/FPGA/NPU資源，適用于AI推理、邊緣計算。
- 混合云調度：支持跨公有云、私有云及邊緣節點的統一編排。
1.2 架構設計
藍耘采用「控制面-數據面」分離架構：
- 控制面（Control Plane）：負責容器調度、服務發現（基于ETCD集群）。
- 數據面（Data Plane）：通過輕量級Hypervisor實現硬件級隔離。
第二部分：環境部署
2.1 多節點集群搭建
2.1.1 硬件要求
| 角色 | CPU | 內存 | 存儲 | 網絡 |
|---|---|---|---|---|
| 控制節點 | 4核+ | 8GB+ | 50GB SSD | 1Gbps雙網卡 |
| 工作節點 | 8核+ | 16GB+ | 100GB NVMe | 10Gbps RDMA |
2.1.2 使用Ansible自動化部署
# inventory.yml
[control]
ctrl01 ansible_host=192.168.1.10 [worker]
worker01 ansible_host=192.168.1.11
worker02 ansible_host=192.168.1.12[all:vars]
ansible_user=root
lantern_version=2.4.1
# 執行部署
ansible-playbook -i inventory.yml lantern-cluster-deploy.yml
2.2 GPU加速環境配置
# 安裝NVIDIA容器工具鏈
lcctl gpu install-driver --type=nvidia --version=525.60.13# 驗證GPU透傳
lcctl run --gpus all -it lanterncloud/cuda-test nvidia-smi
第三部分：容器全生命周期管理
3.1 鏡像構建優化
3.1.1 多階段構建模板
# 構建階段
FROM lanterncloud/builder:1.18 AS build
COPY . /app
RUN make -j8# 運行階段
FROM lanterncloud/runtime:2.4
COPY --from=build /app/bin /opt/service
CMD ["/opt/service/start.sh"]
3.1.2 鏡像安全掃描?
lcctl image scan myapp:latest --output=json > scan-report.json
3.2 高級編排策略
3.2.1 基于標簽的調度
# deployment.yml
apiVersion: apps.lantern/v1
kind: Deployment
metadata:name: ai-inference
spec:replicas: 8selector:matchLabels:app: aitemplate:metadata:labels:app: aipriority: highspec:affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: gpu.typeoperator: Invalues: [a100, v100]
3.2.2 彈性伸縮配置?
# 創建HPA策略
lcctl autoscale create --target=deployment/ai-inference \--min=4 --max=16 --cpu-percent=70
第四部分：網絡與存儲實戰
4.1 高性能網絡方案
4.1.1 SR-IOV網絡加速
# 啟用SR-IOV網卡
lcctl network create sriov-net \--driver=sriov \--physical-interface=enp6s0f0 \--vlan=100# 部署應用
lcctl run -d --name high-perf-app \--network sriov-net \--network-param sriov_vf=2 \myapp:latest
4.1.2 Service Mesh集成
# sidecar注入配置
apiVersion: networking.lantern/v1alpha3
kind: Sidecar
metadata:name: default-sidecar
spec:workloadSelector:labels:app: critical-serviceingress:- port: 9080protocol: HTTPhosts:- "*"
4.2 持久化存儲方案
4.2.1 CSI驅動對接Ceph
# storage-class.yml
apiVersion: storage.lantern/v1
kind: StorageClass
metadata:name: ceph-rbd
provisioner: lantern-csi-ceph
parameters:clusterID: ceph-clusterpool: lantern_poolimageFormat: "2"imageFeatures: layering
4.2.2 分布式緩存加速?
# 創建Memcache集群
lcctl cache create --type=memcached --nodes=3 --memory=16G
第五部分：監控與安全
5.1 全鏈路監控
5.1.1 Prometheus集成
# prometheus-config.yml
global:scrape_interval: 15sscrape_configs:- job_name: 'lantern-containers'lantern_sd_configs:- endpoint: https://control-plane:9090basic_auth:username: adminpassword: $PROM_PWD
?5.1.2 自定義指標采集
# metrics-exporter.py
from lantern.metrics import Collectorclass CustomCollector(Collector):def collect(self):yield self.Gauge(name='app_requests_pending',value=get_pending_requests(),labels={'service': 'payment-gateway'})
5.2 零信任安全模型
5.2.1 策略即代碼
# security-policy.rego
package lantern.securitydefault allow = falseallow {input.request.kind == "ContainerCreate"input.request.user == "ci-system"input.request.image.registry == "secure-registry.lantern.cloud"
}
5.2.2 運行時防護
# 啟用行為監控
lcctl security profile create app-protect \--allowed-syscalls=read,write,open \--max-file-size=10MB
第六部分：進階場景
6.1 邊緣AI推理
# edge-deployment.yml
apiVersion: edge.lantern/v1
kind: EdgeApp
metadata:name: face-recognition
spec:selector:edgeNodes:labelSelector:region: ap-southeasttemplate:containers:- name: inferenceimage: lanterncloud/face-rec:v2.1resources:npu: 2telemetry:reportInterval: 30smetrics: [cpu_temp, gpu_util]
6.2 混合云災備
# 創建跨云復制策略
lcctl disaster-recovery create myapp-dr \--source=aws:us-east-1 \--target=alibaba:cn-hangzhou \--schedule="0 3 * * *" \--retention=7
第七部分：性能調優手冊
7.1 容器啟動優化
| 參數 | 推薦值 | 作用 |
|---|---|---|
| kernel.shmall | 4294967296 | 共享內存頁總數 |
| vm.swappiness | 10 | 減少交換分區使用 |
| fs.file-max | 2097152 | 最大文件描述符數 |
# 應用優化參數
lcctl node tune --sysctl \kernel.shmall=4294967296,\vm.swappiness=10,\fs.file-max=2097152
7.2 網絡性能基準測試
# 啟動iPerf服務端
lcctl run -d --name iperf-server -p 5201:5201 lanterncloud/iperf3 -s# 運行客戶端測試
lcctl exec iperf-server iperf3 -c 10.0.0.12 -t 60 -P 8
第八部分：故障排查大全
8.1 常見問題處理
8.1.1 容器啟動失敗
# 查看事件日志
lcctl events --object=pod/myapp --since=5m# 檢查內核日志
lcctl node ssh worker01 journalctl -k -b | grep lantern
8.1.2 網絡不通?
# 流量抓包分析
lcctl debug capture -p myapp -o capture.pcap# 檢查網絡策略
lcctl network policy verify --src=frontend --dst=database
第九部分：總結?
1、架構特性
1.1 輕量化內核
- 基于RISC-V指令集優化，容器啟動時間<50ms
- Hypervisor級隔離，單節點支持1000+容器實例
1.2 異構計算支持
- 集成GPU/NPU/FPGA驅動棧，支持CUDA/OpenCL標準
- 通過
--gpus all參數實現硬件資源透傳
1.3 混合云調度
- 控制面基于ETCD實現跨云元數據同步
- 支持AWS/Aliyun等公有云與邊緣節點統一編排
2、核心操作體系
| 模塊 | 關鍵技術 | 工具/命令 |
|---|---|---|
| 集群部署 | Ansible自動化安裝、RDMA網絡配置 | lcctl cluster init |
| 鏡像管理 | 多階段構建、CVE漏洞掃描 | lcctl image scan --output=json |
| 網絡加速 | SR-IOV直通、Service Mesh流量管控 | lcctl network create --driver=sriov |
| 存儲方案 | CSI驅動對接Ceph/RBD | lcctl storage-class create |
| 安全防護 | Rego策略引擎、運行時行為監控 | lcctl security profile create |
3、典型場景實現
3.1 AI推理優化
- 節點標簽調度：定向部署到含A100/V100 GPU的工作節點
- 彈性伸縮：基于QPS指標自動擴展推理服務副本
3.2 邊緣計算
- 邊緣節點限定部署：通過
region: ap-southeast標簽選擇地理位置 - 低帶寬適應：內置差分OTA更新機制
3.3 混合云災備
- 跨云鏡像同步：每日凌晨3點AWS到阿里云數據復制
- 故障切換：基于BGP Anycast實現IP層無縫遷移
4、性能調優參數
| 指標 | 推薦值 | 調節命令 |
|---|---|---|
| 容器啟動并發數 | 50/節點 | lcctl daemon --max-concurrent=50 |
| 內存分配策略 | 靜態預留+動態回收 | --memory-reservation=4G |
| 網絡包處理 | XDP加速模式 | --net-accel=xdp |
5、故障排查矩陣
| 現象 | 診斷命令 | 解決方案 |
|---|---|---|
| 容器啟動卡頓 | lcctl debug checkpoint <container> | 檢查/proc/sys/fs/file-nr值 |
| GPU設備未識別 | lcctl gpu validate --driver-version | 更新NVIDIA vGPU許可證 |
| 跨節點網絡延遲 | lcctl netperf --target 10.0.2.15 | 啟用RDMA RoCEv2協議棧 |
6、擴展能力
- 生態集成
支持Prometheus/Grafana監控數據對接，兼容Istio 1.18+服務網格 - 定制開發
提供LLVM-based插件框架，支持自定義調度算法注入
