Создание и поддержка крупных кластеров для обучения искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (HPC) — это задача, способная надолго выбить из колеи даже опытные команды. Сложные конфигурации, скрипты для управления GPU и неизбежные аппаратные сбои, срывающие недельные тренировки, стали печальной нормой. Google Cloud, сообщает о выходе из режима тестирования в общий доступ (GA) своего сервиса Cluster Director, призванного автоматизировать этот хаос.
Что такое Cluster Director
Cluster Director — это управляемый инфраструктурный сервис, заменяющий самодельные инструменты и скрипты на централизованную систему контроля. Его цель — взять на себя полный жизненный цикл кластеров Slurm, от первоначального развертывания до ежедневной эксплуатации. Сервис позиционируется как «топологически осознанная» (topology-aware) плоскость управления, что означает понимание физического расположения серверов и сетевых связей для оптимального размещения задач.
Параллельно анонсирована превью-версия поддержки Slurm на Google Kubernetes Engine (GKE). Это решение позволяет использовать пулы узлов GKE как вычислительный ресурс для кластера Slurm, сочетая привычную точность планировщика HPC с автоматическим масштабированием Kubernetes.
Идея, безусловно, здравая: вынести рутину и «боль» администрирования инфраструктуры в управляемый сервис. Однако успех будет зависеть от деталей реализации и гибкости. Многие крупные игроки уже глубоко погружены в собственные «велосипеды» на базе Terraform и Ansible. Чтобы их переманить, Google придется доказать, что Cluster Director не просто удобнее, но и надежнее, производительнее и, что немаловажно, предсказуемее в стоимости, чем кастомные решения.
Три фазы жизненного цикла: от подготовки до мониторинга
Подход Cluster Director структурирован вокруг классических этапов DevOps: подготовка (Day 0), развертывание (Day 1) и мониторинг (Day 2).
Day 0: Подготовка и проектирование
Вместо недель планирования и отладки сетей сервис предлагает готовые шаблоны архитектур, в которые упакованы лучшие практики Google. Это должно гарантировать стандартизацию, безопасность и корректную настройку сети и хранилищ «из коробки».
Ключевые возможности фазы подготовки:
- Референсные архитектуры: Готовые шаблоны для быстрого развертывания проверенных конфигураций.
- Направленная конфигурация: Упрощенный интерфейс настройки, где система сама проверяет совместимость ресурсов (вычислительных мощностей, сетевых фабрик, уровней хранения).
- Поддержка современного железа: Полная поддержка систем на базе NVIDIA GB200/GB300 (VM A4X/A4X Max), а также CPU-инстансов N2 для менее требовательных задач.
- Гибкие модели потребления: Интеграция с резервированием мощностей (Reservations), динамическим планировщиком (Dynamic Workload Scheduler Flex-start) и прерываемыми виртуальными машинами (Spot VMs) для экономии.
Day 1: Развертывание и валидация
Сервис не просто создает виртуальные машины, но и проводит комплексную проверку здоровья системы перед запуском рабочих нагрузок.
Автоматизация на этапе развертывания включает:
- Диагностику здоровья: Запуск проверок через DCGMI (NVIDIA Data Center GPU Manager) и тестов производительности NCCL для сети и GPU.
- Оптимизацию работы с данными: Поддержка Managed Lustre от Google Cloud с выбором уровней производительности, чтобы GPU не простаивали из-за медленного ввода-вывода.
- Максимизацию производительности сети: Топологически-осознанное планирование (topology-aware scheduling) и политики компактного размещения (compact placement) для минимизации задержек в распределенных вычислениях.
Day 2: Мониторинг и активное управление
Аппаратное обеспечение выходит из строя, требования к задачам меняются. Новые функции активного управления кластером призваны решать эти операционные проблемы.
Новые возможности мониторинга:
- Визуализация топологии: Графы наблюдаемости и сетки топологии для отслеживания состояния всего парка, выявления проблем с перегревом или межсоединениями.
- Исправление в один клик: Замена неисправных узлов напрямую из консоли Google Cloud без ручного вмешательства.
- Адаптивная инфраструктура: Возможность добавлять или удалять файловые системы хранилищ в работающем кластере без его остановки.
Стоимость и перспективы
Важный момент: за использование самого сервиса Cluster Director дополнительная плата не взимается. Пользователи оплачивают только базовые ресурсы Google Cloud (вычисления, хранилище, связи). Это типичная для облачных платформ модель монетизации: зарабатывать на потреблении ресурсов, а не на инструментах управления.
Выход Cluster Director в GA — это четкий сигнал рынку. Облачные провайдеры больше не хотят быть просто поставщиками «голого» железа. Они стремятся предложить полный стек — от чипа до управляемого сервиса, который скрывает всю сложность инфраструктуры. Для инженерных команд это может стать спасением от операционного кошмара, но также создает новую форму блокировки на вендора, где зависимость от конкретной платформы становится еще глубже.
По материалам Google Cloud Blog.