在以容器為應用運行載體的Kubernetes平臺上，運行AI訓練和推理任務，正逐步成為AI廠商以及AI應用在企業(yè)落地的熱點和首選。這兩年，國內(nèi)外陸續(xù)有相關(guān)的研究報告在關(guān)注這兩個前沿技術(shù)的結(jié)合和突破，與之相關(guān)的工具和創(chuàng)新型企業(yè)也不斷涌現(xiàn)。

Gartner 在2019年發(fā)布的一份關(guān)于AI的預測報告中指出，在過去的一年里，采用AI的企業(yè)數(shù)量增加了兩倍，而AI成為了企業(yè)CIO們考慮的頭等大事。CIO在企業(yè)內(nèi)實施AI應用的過程里，必須考慮的五個要素中就有兩項與Kubernetes相關(guān)：

第一，AI將決定基礎(chǔ)架構(gòu)的選型和決策。在企業(yè)對AI的使用正在迅速增加的背景下，到2023年，人工智能將成為驅(qū)動基礎(chǔ)架構(gòu)決策的主要工作負載之一。加快AI的落地，需要特定的基礎(chǔ)設(shè)施資源，這些資源可以與AI以及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)一起同步發(fā)展。我們認為，以Kubernetes強大的編排以及對AI模型的支持能力，通過在互聯(lián)網(wǎng)廠商以及更多客戶總結(jié)的最佳實踐，Kubernetes將成為企業(yè)內(nèi)部AI應用首選的運行環(huán)境和平臺。

第二，Serverless將得到更大發(fā)展。容器和Serverless將使機器學習模型作為獨立的功能提供服務，從而以更低的開銷運行AI應用。Gartner直接指出了將容器作為機器學習模型的優(yōu)勢和趨勢。

關(guān)于機器學習，你要知道的事

為了更深入地理解這一技術(shù)趨勢，我們需要對人工智能、機器學習有基本的理解。

機器學習是人工智能（AI）的分支，它使計算機系統(tǒng)能夠使用統(tǒng)計方法，識別或?qū)W習大量數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律和模式。機器學習將這些模式匯總到一個模型中，通過該模型，計算機就能進行預測或執(zhí)行具體的識別任務，而無需人為地編寫規(guī)則來實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的識別和處理。簡單地說，機器學習是對數(shù)據(jù)進行處理、統(tǒng)計和歸納，是數(shù)據(jù)處理的科學。

現(xiàn)代的機器學習需要依賴特定的算法，雖然這些算法大多數(shù)在數(shù)十年前就已經(jīng)存在了，但算法的存在并沒有使機器學習在那些年就被重視和認可。直到近些年，可用于訓練的數(shù)據(jù)和負擔得起的計算能力爆炸式增長、模型訓練方法的進步、以及用于開發(fā)機器學習解決方案的工具數(shù)量和質(zhì)量飛速增長，才使得人工智能得以快速發(fā)展。

我們可以注意到，從基礎(chǔ)架構(gòu)角度，除了強大的算力（云和GPU居功至偉）之外，推動機器學習向前發(fā)展的兩大動力，一是強（愛）大（省事）的程序員們編寫了大量支撐機器學習的框架和工具，二是海量的數(shù)據(jù)成為可能。

機器學習在平臺架構(gòu)上面臨的挑戰(zhàn)

機器學習只有達到一定規(guī)模，才能將模型訓練得更為精準，要使機器學習快速擴展規(guī)模，工程團隊會面臨以下的挑戰(zhàn)：

1、數(shù)據(jù)的管理與自動化

在探索性機器學習的應用里，數(shù)據(jù)科學家或機器學習工程師需要花費大量時間手動構(gòu)建和準備新模型所需的數(shù)據(jù)，如何保護和管理這些耗費大量時間資源獲取和準備的數(shù)據(jù)，本身就是一個需要考慮的問題。

其次，將各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征工程和ETL pipeline進行自動化，對于提高建模效率和反復運行機器學習任務是非常必要的。自動化pipeline除了對建模過程有很大幫助之外，對推斷時為生產(chǎn)模型提供現(xiàn)成的特征數(shù)據(jù)也起著至關(guān)重要的作用。

此外，數(shù)據(jù)和特征的轉(zhuǎn)換會不斷形成新的數(shù)據(jù)，這些新數(shù)據(jù)通常不僅需要保留用于訓練，還會用于將來的推斷過程。因此，提供可伸縮、高性能的數(shù)據(jù)存儲和管理是支持機器學習過程的團隊所面臨的重大挑戰(zhàn)，底層的存儲系統(tǒng)需要支持訓練和推理工作負載所需的低延遲和高吞吐量訪問，避免反復進行數(shù)據(jù)復制。

2、有效利用資源

今天，計算能力空前強大，諸如高密度CPU內(nèi)核，GPU和TPU之類的硬件創(chuàng)新正越來越多地服務于機器和深度學習工作負載，從而保證了這些應用程序的計算資源在持續(xù)增長。

然而，盡管計算成本在不斷下降，由于機器學習的過程實質(zhì)上是對數(shù)據(jù)的高密度處理和 應用機器學習面臨的挑戰(zhàn)。

3、底層技術(shù)架構(gòu)的復雜性

PaaS產(chǎn)品和DevOps自動化工具的興起，使軟件開發(fā)人員可以專注于正在開發(fā)的應用程序，而不必擔心應用程序所依賴的中間件和基礎(chǔ)設(shè)施。

同樣，為了使機器學習過程能夠充分發(fā)揮規(guī)模和效率，數(shù)據(jù)科學家和機器學習工程師必須能夠?qū)Ｗ⒂谀Ｐ秃蛿?shù)據(jù)產(chǎn)品的構(gòu)建和優(yōu)化，而不是基礎(chǔ)架構(gòu)。

人工智能建立在快速發(fā)展的復雜技術(shù)棧上，包括TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，SciPy，NumPy和Pandas等特定語言庫以及Spark和MapReduce等數(shù)據(jù)處理引擎。這些工具由NVIDIA的CUDA等各種底層驅(qū)動程序和庫支持，使AI任務可以利用GPU，而正確安裝和配置這些基礎(chǔ)架構(gòu)非常困難。如何選擇一個良好的基礎(chǔ)架構(gòu)，才能幫助AI科學家從這些復雜的技術(shù)棧中解放出來，將精力投入到模型的優(yōu)化中，是AI企業(yè)取得成功的關(guān)鍵。

Kubernetes為何成為機器學習青睞的支撐平臺

Kubernetes如何化解AI平臺面臨的挑戰(zhàn)

容器和Kubernetes借助開源的力量，獲得巨大發(fā)展，通過大量實踐，證明了這一技術(shù)確實能夠幫助AI企業(yè)應對上述幾個的挑戰(zhàn)。

1、數(shù)據(jù)管理與自動化

Kubernetes提供了將存儲連接到容器化工作負載的基本機制，持久卷PV提供了使Kubernetes支持有狀態(tài)應用程序（包括機器學習）的基本支持。

基于這些支持，AI企業(yè)就可以使用各種與Kubernetes緊密集成的第三方解決方案來構(gòu)建高度自動化的數(shù)據(jù)處理pipeline，從而確保無需人工干預就能可靠地完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

恰當?shù)拇鎯Ξa(chǎn)品可以使Kubernetes工作負載獲得分布式存儲系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的統(tǒng)一訪問，內(nèi)部團隊也不再需要通過多種數(shù)據(jù)訪問方式來獲取數(shù)據(jù)，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)和特征跨項目共享的目標。

2、有效利用資源

Kubernetes能夠跟蹤不同工作節(jié)點的屬性，例如存在的CPU或GPU的類型和數(shù)量，或可用的RAM數(shù)量。在將作業(yè)調(diào)度到節(jié)點時，Kubernetes會根據(jù)這些屬性，對資源進行有效分配。

對于機器學習這種資源密集型工作負載，Kubernetes最適合于根據(jù)工作負載隨時自動擴展或收縮計算規(guī)模，相對于虛擬機或物理機而言，通過容器完成擴展和收縮更為平穩(wěn)、快速、簡單。

此外，通過Kubernetes的命名空間的功能，可以將單個物理Kubernetes集群劃分為多個虛擬集群，使單個集群可以更輕松地支持不同的團隊和項目，每個名稱空間都可以配置有自己的資源配額和訪問控制策略，滿足復雜的多租戶需求，從而能更充分地利用各種底層資源。

3、隱藏復雜性

容器提供了一種獨立于語言和框架的，有效打包機器學習工作負載的方式，Kubernetes則提供了一個可靠的工作負載編排和管理平臺，Kubernetes通過必要的配置選項、API和工具來管理這些工作負載，從而使工程師可以通過yaml文件，即可控制這些上層應用。

使用容器封裝數(shù)據(jù)機器學習任務的另一個好處，是這些工作負載本身的依賴問題已經(jīng)封裝在容器的聲明里，從而屏蔽掉機器學習任務對底層技術(shù)棧的依賴。這樣，無論在開發(fā)者筆記本電腦、訓練環(huán)境還是生產(chǎn)集群上，這些AI任務都可以正確地保持依賴關(guān)系并順利運行。

Kubernetes+機器學習的良好生態(tài)系統(tǒng)

Kubernetes已經(jīng)成為云原生時代編排框架的事實標準，各種資源、任務都可以使用Kubernetes進行編排和管理，當然也包括機器學習任務?；贙ubernetes，大量開發(fā)者和公司已經(jīng)提供了眾多開源或商業(yè)的工具（包括：Argo、Pachyderm、Katib、KubeFlow、RiseML等），通過這些工具，AI公司可以進一步提升機器學習任務在Kubernetes上運行的效率，增強使用Kubernetes進行機器學習的能力。

另一方面，很多Kubernetes開源版本或商業(yè)發(fā)行版都支持基于Kubernetes對GPU進行很好的調(diào)度和管理，在數(shù)據(jù)分析和計算層面上看，這為機器學習與Kubernetes的結(jié)合掃清了障礙。

機器學習運行在Kubernetes上對存儲系統(tǒng)提出了哪些要求

前面提到過，機器學習快速發(fā)展的兩大動力，一是框架和工具的支持，這一點已經(jīng)通過Kubernetes以及類似TensorFlow、PyTorch、KubeFlow等工具實現(xiàn)；二是機器學習必須依賴海量的數(shù)據(jù)。在Kubernetes被機器學習廣泛接受和使用的背景下，機器學習對海量數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)提出了哪些要求？結(jié)合對多個一流的AI企業(yè)的交流和了解，我們發(fā)現(xiàn)以下一些特點：

1、機器學習需要依賴海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)基本都是以非結(jié)構(gòu)化的文件形式存在，例如數(shù)十億張圖片、語音片段、視頻片段等，存儲系統(tǒng)需要能支持數(shù)十億規(guī)模的文件。

2、這些文件大小通常在幾百KB到幾MB之間，存儲系統(tǒng)需要保證小文件的高效存儲和訪問。

3、由于上層的機器學習任務是通過Kubernetes進行管理和調(diào)度，這些任務需要訪問的存儲也要通過Kubernetes進行分配和管理，存儲系統(tǒng)需要對Kubernetes進行很好的適配和支持。

4、多個機器學習任務經(jīng)常需要共享一部分數(shù)據(jù)，意味著多個Pod需要共享訪問（讀寫）一個PV，底層存儲系統(tǒng)需要支持RWX訪問模式。

5、機器學習需要使用到GPU等計算資源，存儲系統(tǒng)在海量小文件前提下，需要能提供足夠的多客戶端并發(fā)訪問性能，才能使GPU資源得到充分利用。

YRCloudFile如何應對Kubernetes+機器學習的場景

我們可以從Kubernetes支持以及機器學習的數(shù)據(jù)特點兩個維度來分析YRCloudFile在這一新型場景上的優(yōu)勢。

YRCloudFile從設(shè)計到實現(xiàn)，首要場景就是解決Kubernetes環(huán)境中，容器化應用對存儲的訪問需求，也借此成為國內(nèi)首個入選CNCF LandScape Container-Native Storage的存儲產(chǎn)品。為此，YRCloudFile支持：

1、CSI、FlexVolume的訪問插件。通過CSI插件，在對Kubernetes沒有任何侵入的前提下，Kubernetes可以為機器學習應用申請獨立或共享的存儲資源。

2、支持數(shù)百個Pod同時訪問同一個PV資源，并能夠?qū)⑦@些Pod快速并發(fā)拉起，滿足機器學習的多個任務共享訪問數(shù)據(jù)（RWX讀寫模式）的要求，解決了基于塊存儲方案在這方面的天然缺陷。

3、在機器學習任務的Pod需要跨節(jié)點重建時，Pod可以在新節(jié)點上快速訪問到原有數(shù)據(jù)，無需人為干預和接入，完全滿足自動化的基本訴求，塊存儲容器解決方案在這方面也存在不足。

其次，在機器學習海量小文件的數(shù)據(jù)特點上，YRCloudFile相對于其它開源或商業(yè)產(chǎn)品也具有明顯優(yōu)勢：

4、 YRCloudFile在數(shù)十億小文件規(guī)模下，無論文件操作性能（重點考驗元數(shù)據(jù)處理能力），或者是小文件讀寫帶寬（重點考察元數(shù)據(jù)處理和存儲的并發(fā)訪問性能），都保持平穩(wěn)的性能。相較于其它傳統(tǒng)的云原生存儲或分布式文件存儲，YRCloudFile在海量小文件的支持上，都具有優(yōu)勢。

5、在機器學習場景下，網(wǎng)絡的選擇和性能尤為重要，以Mellanox為代表的網(wǎng)絡供應商，在InfiniBand通信協(xié)議上，針對機器學習做了大量優(yōu)化，提供了GPUDirect、SHARP等高級的網(wǎng)絡特性。YRCloudFile完全支持在InfiniBand、RoCE網(wǎng)絡環(huán)境下運行，并提供比傳統(tǒng)TCP網(wǎng)絡環(huán)境更高的讀寫性能，從而更好地支持機器學習任務。

通過這篇文章，我們可以清晰地看到Kubernetes在人工智能、機器學習這一新型應用場景下得到快速應用的趨勢，并深入理解了這個趨勢背后的技術(shù)推動力。同時，我們也了解到Kubernetes+機器學習的結(jié)合，對數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)提出了哪些新的需求，YRCloudFile在這一新場景和趨勢下，所凸顯出的優(yōu)勢更為明顯。目前，YRCloudFile已經(jīng)在一流的AI企業(yè)中得到了實踐和應用。YRCloudFile會結(jié)合在實際生產(chǎn)環(huán)境中發(fā)現(xiàn)的機器學習對數(shù)據(jù)訪問的具體特點，進行更深層次的優(yōu)化，在這個嶄新的應用場景中擴大領(lǐng)先地位，繼續(xù)助力AI企業(yè)提升機器學習的效率和水平。

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