ray-分布式计算框架-集群与异步Job管理

0. ray 简介

ray是开源分布式计算框架，为并行处理提供计算层，用于扩展AI与Python应用程序，是ML工作负载统一工具包

• Ray AI Runtime

ML应用程序库集

• Ray Core

通用分布式计算库

• Task -- Ray允许任意Python函数在单独的Python worker上运行，这些异步Python函数称为任务
• Actor -- 从函数扩展到类，是一个有状态的工作者，当一个Actor被创建，一个新的worker被创建，并且actor的方法被安排到那个特定的worker上，并且可以访问和修改那个worker的状态
• Object -- Task与Actor在对象上创建与计算，被称为远程对象，被存储在ray的分布式共享内存对象存储上，通过对象引用来引用远程对象。集群中每个节点都有一个对象存储，远程对象存储在何处(一个或多个节点上)与远程对象引用的持有者无关
• Placement Groups -- 允许用户跨多个节点原子性的保留资源组，以供后续Task与Actor使用
• Environment Dependencies -- 当Ray在远程机器上执行Task或Actor时，它们的依赖环境项(Python包、本地文件、环境变量)必须可供代码运行。解决环境依赖的方式有两种，一种是在集群启动前准备好对集群的依赖，另一种是在ray的运行时环境动态安装

• Ray cluster

一组连接到公共 Ray 头节点的工作节点，通过 kubeRay operator管理运行在k8s上的ray集群

• 关联链接
  • Ray Doc: https://docs.ray.io/en/latest/ray-overview/index.html
  • Ray Github: https://ray-project.github.io/kuberay/deploy/helm-cluster/
  • Python raycluster 管理API: https://github.com/ray-project/kuberay/tree/master/clients/python-client
  • Ray Job Python SDK Doc: https://docs.ray.io/en/latest/cluster/running-applications/job-submission/jobs-package-ref.html#ray-job-submission-sdk-ref

1. ray 集群管理

ray版本：2.3.0

• Kind 创建测试k8s集群

1主3从集群

# 配置文件 -- 一主两从（默认单主），文件名:k8s-3nodes.yaml kind: Cluster apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4 nodes: - role: control-plane - role: worker - role: worker 

创建k8s集群

kind create cluster --config k8s-3nodes.yaml 

• KubeRay 部署ray集群

# helm方式安装 # 添加Charts仓库 helm repo add kuberay https://ray-project.github.io/kuberay-helm/  # 安装default名称空间 # 安装 kubeRay operator # 下载离线的chart包: helm pull kuberay/kuberay-operator --version 0.5.0 # 本地安装: helm install kuberay-operator  helm install kuberay-operator kuberay/kuberay-operator --version 0.5.0  # 创建ray示例集群，若通过sdk管理则跳过 # 下载离线的ray集群自定义资源：helm pull kuberay/ray-cluster  --version 0.5.0 helm install raycluster kuberay/ray-cluster --version 0.5.0  # 获取ray集群对应的CR kubectl get raycluster  # 查询pod的状态 kubectl get pods  # 转发svc 8265端口到本地8265端口 kubectl port-forward --address 0.0.0.0 svc/raycluster-kuberay-head-svc 8265:8265  # 登录ray head节点，并执行一个job kubectl exec -it ${RAYCLUSTER_HEAD_POD} -- bash python -c "import ray; ray.init(); print(ray.cluster_resources())" # (in Ray head Pod)  # 删除ray集群 helm uninstall raycluster  # 删除kubeRay helm uninstall kuberay-operator  # 查询helm管理的资源 helm ls --all-namespaces 

• Ray 集群管理

前置要求：

1. 安装 KubeRay
2. 安装 k8s sdk: pip install kubernetes
3. 将python_client拷贝到PYTHONPATH路径下或者直接安装python_client, 该库路径为:https://github.com/ray-project/kuberay/tree/master/clients/python-client/python_client

from python_client import kuberay_cluster_api from python_client.utils import kuberay_cluster_utils, kuberay_cluster_builder   def main():          # ray集群管理的api 获取集群列表、创建集群、更新集群、删除集群     kuberay_api = kuberay_cluster_api.RayClusterApi()      # CR 构建器，构建ray集群对应的字典格式的CR     cr_builder = kuberay_cluster_builder.ClusterBuilder()      # CR资源对象操作工具，更新cr资源     cluster_utils = kuberay_cluster_utils.ClusterUtils()      # 构建集群的CR，是一个字典对象，可以修改、删除、添加额外的属性     # 可以指定包含特定环境依赖的人ray镜像     cluster = (         cr_builder.build_meta(name="new-cluster1", labels={"demo-cluster": "yes"}) # 输入ray群名称、名称空间、资源标签、ray版本信息         .build_head(cpu_requests="0", memory_requests="0")   # ray集群head信息： ray镜像名称、对应service类型、cpu memory的requests与limits、ray head启动参数         .build_worker(group_name="workers", cpu_requests="0", memory_requests="0") # ray集群worker信息: worker组名称、 ray镜像名称、ray启动命令、cpu memory的requests与limits、默认副本个数、最大与最小副本个数         .get_cluster()     )          # 检查CR是否构建成功     if not cr_builder.succeeded:         print("error building the cluster, aborting...")         return      # 创建ray集群     kuberay_api.create_ray_cluster(body=cluster)      # 更新ray集群CR中的worker副本集合     cluster_to_patch, succeeded = cluster_utils.update_worker_group_replicas(         cluster, group_name="workers", max_replicas=4, min_replicas=1, replicas=2     )      if succeeded:         # 更新ray集群         kuberay_api.patch_ray_cluster(             name=cluster_to_patch["metadata"]["name"], ray_patch=cluster_to_patch         )      # 在原来的集群的CR中的工作组添加新的工作组     cluster_to_patch, succeeded = cluster_utils.duplicate_worker_group(         cluster, group_name="workers", new_group_name="duplicate-workers"     )      if succeeded:         kuberay_api.patch_ray_cluster(             name=cluster_to_patch["metadata"]["name"], ray_patch=cluster_to_patch         )      # 列出所有创建的集群     kube_ray_list = kuberay_api.list_ray_clusters(k8s_namespace="default", label_selector='demo-cluster=yes')     if "items" in kube_ray_list:         for cluster in kube_ray_list["items"]:             print(cluster["metadata"]["name"], cluster["metadata"]["namespace"])      # 删除集群     if "items" in kube_ray_list:         for cluster in kube_ray_list["items"]:             print("deleting raycluster = {}".format(cluster["metadata"]["name"]))                          # 通过指定名称删除ray集群             kuberay_api.delete_ray_cluster(                 name=cluster["metadata"]["name"],                 k8s_namespace=cluster["metadata"]["namespace"],             )   if __name__ == "__main__":     main() 

2. ray Job 管理

前置: pip install -U "ray[default]"

• 创建一个job任务

# 文件名称: test_job.py # python 标准库 import json import ray import sys  # 已经在ray节点安装的库 import redis  # 通过job提交时传递的模块依赖 runtime_env 配置 py_modules，通过 py_nodules传递过来就可以直接在job中导入 from test_module import test_1 import stk12  # 创建一个连接redeis对象，通过redis作为中转向job传递输入并获取job的输出 redis_cli = redis.Redis(host='192.168.6.205', port=6379,  decode_responses=True)  # 通过redis获取传入过来的参数 input_params_value = None if len(sys.argv) > 1:     input_params_key = sys.argv[1]     input_params_value = json.loads(redis_cli.get(input_params_key))   # 执行远程任务 @ray.remote def hello_world(value):     return [v + 100 for v in value]  ray.init()  # 输出传递过来的参数 print("input_params_value:", input_params_value, type(input_params_key))  # 执行远程函数 result = ray.get(hello_world.remote(input_params_value))  # 获取输出key output_key = input_params_key.split(":")[0] + ":output"  # 将输出结果放入redis redis_cli.set(output_key, json.dumps(result))  # 测试传递过来的Python依赖库是否能正常导入 print(test_1.test_1()) print(stk12.__dir__()) 

• 创建测试自定义模块

# 模块路径: test_module/test_1.py def test_1():     return "test_1" 

• 创建一个job提交对象

import json  from ray.job_submission import JobSubmissionClient, JobStatus import time import uuid import redis  # 上传un到ray集群供job使用的模块 import test_module from agi import stk12  # 创建一个连接redeis对象 redis_cli = redis.Redis(host='192.168.6.205', port=6379,  decode_responses=True)  # 创建一个client，指定远程ray集群的head地址 client = JobSubmissionClient("http://127.0.0.1:8265")  # 创建任务的ID id = uuid.uuid4().hex input_params_key = f"{id}:input" input_params_value = [1, 2, 3, 4, 5]  # 将输入参数存入redis，供远程函数job使用 redis_cli.set(input_params_key, json.dumps(input_params_value))   # 提交一个ray job 是一个独立的ray应用程序 job_id = client.submit_job(     # 执行该job的入口脚本     entrypoint=f"python test_job.py {input_params_key}",      # 将本地文件上传到ray集群     runtime_env={         "working_dir": "./",         "py_modules": [test_module, stk12],         "env_vars": {"testenv": "test-1"}     },      # 自定义任务ID     submission_id=f"{id}" )  # 输出job ID print("job_id:", job_id)   def wait_until_status(job_id, status_to_wait_for, timeout_seconds=5):     """轮询获取Job的状态，当完成时获取任务的的日志输出"""     start = time.time()     while time.time() - start <= timeout_seconds:         # 获取任务的状态         status = client.get_job_status(job_id)         print(f"status: {status}")          # 检查任务的状态         if status in status_to_wait_for:             break         time.sleep(1)   wait_until_status(job_id, {JobStatus.SUCCEEDED, JobStatus.STOPPED, JobStatus.FAILED})  # 输出job日志 logs = client.get_job_logs(job_id) print(logs)  # 输出从job中获取的任务 output_key = job_id + ":output" output_value = redis_cli.get(output_key) print("output:", output_value) 

• job 管理

from ray.job_submission import JobSubmissionClient, JobDetails, JobInfo, JobType, JobStatus # 创建一个job提交客户端，如果管理多个ray集群的Job则切换或者创建多个连接ray head节点的客户端 job_cli = JobSubmissionClient("http://127.0.0.1:8265")  # Job信息，对应Job中submission_id属性 job_id = "b9ad6ff9ada445a29fb54307f1394594" job_info = job_cli.get_job_info(job_id)  # 获取提交的所有job jobs = job_cli.list_jobs()  for job in jobs:      # 获取job的状态     job_status = job_cli.get_job_status(job.submission_id)     print(f"job_id: {job.submission_id}, job_status: {job_status}")      # 输出job的json格式详情     print("job:", job.json())  # 停止Job job_cli.stop_job(job_id)  # 删除 job # job_cli.delete_job(job_id)  # 提交 Job # job_cli.submit_job()  # 获取版本信息 print("version:", job_cli.get_version()) 

3. 产品场景

• 将周期、耗时任务异步化

镜像文件打包下载、文件同步、运维脚本、数据导出与同步、镜像同步、服务启停、TATC卫星项目中算法任务的执行、批量同类型任务的计算(如卫星项目中卫星轨迹的计算)、备份任务

• k8s中每个租户可以创建与删除自己的ray集群实例，在线IDE中将计算型任务交给ray来执行，不消耗IED所在环境的计算资源