部署工作負載 - Amazon SageMaker AI

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部署工作負載

下列範例示範 HyperPod Autoscaling with Karpenter 如何自動佈建節點以回應工作負載需求。這些範例顯示基本擴展行為和多可用區域分佈模式。

部署簡單的工作負載

  1. 下列 Kubernetes 部署包含請求每個複本或 Pod 1 個 CPU 和 256M 記憶體的 Pod。在此案例中，Pod 尚未啟動。

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

  2. 若要測試擴增程序，請執行下列命令。Karpenter 會將新增節點至叢集。

    kubectl scale deployment inflate --replicas 10

  3. 若要測試縮減規模程序，請執行下列命令。Karpenter 將從叢集中移除節點。

    kubectl scale deployment inflate --replicas 0
跨多個 AZ 部署工作負載

  1. 執行下列命令來部署執行 Kubernetes 部署的工作負載，其中部署中的 Pod 需要平均分散到不同可用區域，最大偏斜為 1。

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

  2. 執行下列命令來調整 Pod 數量：

    kubectl scale deployment zone-spread --replicas 15

    Karpenter 會新增節點至叢集，其中至少有一個節點位於不同的可用區域中。

如需更多範例，請參閱 GitHub 上的 Karpenter 範例工作負載。