Introduction
Azure CycleCloud vous permet de personnaliser et de gérer des clusters de calcul hautes performances (HPC) dans Azure.
Scénario
Contoso est une société de services océanographiques et météorologiques basée à Houston, Texas. L’équipe de recherche de Contoso s’appuie principalement sur son cluster HPC local pour exécuter des travaux Slurm.
Un projet vient d’être lancé et il implique plusieurs simulations pour surveiller les tempêtes qui traversent la côte du Golfe des États-Unis pendant la saison des ouragans. Malheureusement, une évaluation initiale a déterminé que le cluster HPC local existant n’a pas une capacité de calcul suffisante pour effectuer les simulations.
En tant qu’ingénieur de recherche en chef, vous avez provisionné un nouveau cluster HPC dans Azure, en utilisant l’abonnement Azure existant de Contoso. Pour simplifier le processus de provisionnement, vous avez implémenté Azure CycleCloud et vous l’avez utilisé pour déployer un nouveau cluster.
Vous devez maintenant personnaliser votre déploiement afin de l’optimiser pour le nouveau projet. Vous avez déjà des images personnalisées et des scripts que vous utilisez dans votre environnement HPC local. Vous voulez réutiliser ces images et ces scripts lors du provisionnement des nœuds de planificateur et de calcul. Vous explorez également des options pour simplifier votre processus de déploiement, car vous prévoyez de configurer des clusters de développement et de production correspondants. Vous prévoyez d’utiliser les fonctionnalités d’Azure CycleCloud pour atteindre ces objectifs.
Qu’allez-vous faire ?
Vous allez démarrer ce module en testant le processus d’implémentation d’un cluster avec un modèle Azure CycleCloud personnalisé. À cet effet, vous allez télécharger un modèle existant à partir du dépôt GitHub de modèles Azure CycleCloud, modifier la définition de la configuration de stockage dans le modèle, importer le modèle nouvellement modifié et utiliser l’interface graphique d’Azure CycleCloud pour créer un cluster.
Ensuite, vous allez utiliser le même modèle pour ajouter un groupe de nœuds et une partition supplémentaires dans la définition du cluster, vérifier que les ressources du cluster correspondant sont configurables via l’interface web d’Azure CycleCloud, exporter les propriétés du cluster nouvellement déployé, le mettre à jour avec les paramètres nouvellement configurés et importer le modèle modifié pour appliquer sa configuration au cluster existant.
Enfin, vous allez implémenter un script cloud-init à utiliser avec Azure CycleCloud. Vous allez d’abord ajouter le script au planificateur et aux nœuds de calcul, puis démarrer le cluster pour vérifier que les modifications de cloud-init ont été appliquées.
Quel est l’objectif principal ?
À la fin de ce module, vous en saurez plus sur la personnalisation de l’architecture des clusters HPC exécutés dans Azure en utilisant des modèles Azure CycleCloud. Vous saurez aussi comment modifier la configuration des nœuds de cluster en utilisant un script cloud-init.