Implementazione di un carico di lavoro - Amazon SageMaker AI

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Implementazione di un carico di lavoro

Gli esempi seguenti mostrano come la HyperPod scalabilità automatica con Karpenter effettua automaticamente il provisioning dei nodi in risposta alle richieste del carico di lavoro. Questi esempi mostrano il comportamento di dimensionamento di base e i modelli di distribuzione in più zone di disponibilità.

Implementazione di un carico di lavoro semplice

  1. La seguente implementazione di Kubernetes include pod che richiedono 1 CPU e 256 M di memoria per ogni replica o pod. In questo scenario, i pod non sono ancora stati attivati.

    kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/aws/karpenter-provider-aws/refs/heads/main/examples/workloads/inflate.yaml

  2. Per testare il processo di aumento verticale, utilizza il comando seguente. Karpenter aggiungerà nuovi nodi al cluster.

    kubectl scale deployment inflate --replicas 10

  3. Per testare il processo di riduzione verticale, utilizza il comando seguente. Karpenter rimuoverà i nodi dal cluster.

    kubectl scale deployment inflate --replicas 0
Implementa un carico di lavoro su più AZs

  1. Utilizza il comando seguente per implementare un carico di lavoro che esegua un’implementazione di Kubernetes in cui i pod in fase di implementazione devono essere distribuiti uniformemente tra diverse zone di disponibilità con una differenza massima di 1.

    kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/aws/karpenter-provider-aws/refs/heads/main/examples/workloads/spread-zone.yaml

  2. Utilizza il comando seguente per regolare il numero di pod:

    kubectl scale deployment zone-spread --replicas 15

    Karpenter aggiungerà nuovi nodi al cluster con almeno un nodo in una zona di disponibilità diversa.

Per altri esempi, consulta Karpenter example workloads on. GitHub