当前,我们正处在一个“数据智能”的时代,数据呈指数级增长,数字化、智能化转型已是企业创新和高质量发展的基石。在数据为王的时代,如何让数据产生价值,让数据说话,让数据辅助决策呢?数据变宝任重而道远,只有借助于高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI),数据才能淋漓尽致的绽放其价值。而在分布式的 HPC 集群的工作负载运行中,调度是 “大脑中枢”,无调度不成超算。
IBM Spectrum LSF (Load Sharing Facility,下文称 LSF) 给分布式高性能计算系统注入灵魂,强有力地把分布在不同地方的算力组织起来,犹如万剑归一,凝心聚力,以实时的算力监控和优越的调度性能,在最短的时间内完成工作负载的调度和执行。
LSF 横空出世并一往直前
站在今天看过去,分布式高性能计算一直是 IT 行业的热门话题。就是算力强悍的今天,大型机 (比如 IBM Z 系列) 已经承载了一些核心的业务,但一些其他的应用和作业,无福享受到强悍的大型机的伺候,更何况把目光往前推 20多年,单个主机很难满足应用作业的需求,那怎么办呢?最直接的方式就是把一群机器组织起来,并行干活。如果有一把绝世宝剑,来统一号令集群协同工作,只要调度得当,完全有可能实现“机心齐,泰山移”。
在这种背景下,LSF 于 1992年横空出世。到今天,LSF 已经走过了 29个年头。在这 29年的发展中,新的技术层出不穷,用户的需求也在不断变化,经过 LSF 研发团队的精益求精和不懈努力,LSF 已经发展成为 HPC 分布式集群的“瑞士军刀”,拥有高性能的大规模分布式集群管理和调度能力。近日在中国,LSF 被 IBM 中国团队创业成长计划“12星座”冠以“白羊座”黑科技产品,算是名至所归。29岁,LSF 正当壮年!
那么 LSF 到底是什么呢?LSF 是一个强大的分布式工作负载管理平台,基于智能的、策略驱动的调度特性,充分利用计算基础设施资源,实现最佳的应用程序性能。一言以蔽之,LSF 在正确的时间内,将正确的资源分配给正确的用户作业。LSF 旨在降低企业运营成本的同时,提高生产效率。LSF 构架图如下。
经过二十多年的发展,相对于最初的 LSF 1.0 版本,最新的 LSF 10.1,不管是功能上,还是性能上,都得到了质的飞跃。LSF 从最初简单的调度器,发展到今天丰富多彩的调度“航母”,不仅后向兼容,而且不断创新,支持层出不群的新技术和新平台,比如支持 GPU 和 Kubernetes 等,也支持机器学习的平台和作业,AI 赋能,发展出了很多周边产品,一往无前的创新和完善的功能,让 29岁的 LSF 成为了妥妥的“黑科技”。
在分布式管理和调度方面,LSF 的功能可谓应有尽有,仅仅调度策略,就有数十种,比如先来先服务 (FCFS)、抢占 (Preemption)、资源需求 (Resource Requirement)、公开共享 (Fair share Scheduling)、服务水平的资源保障 (Guarantee SLA)、资源预订 (Resource Reservations)、回填调度 (Backfill Scheduling)、亲和调度 (Affinity Scheduling) 等。
LSF 不光支持 CPU 等常见算力,而且也支持 GPU 调度。同时支持多集群调度,块调度、作业动态调度、许可证(License)调度,基于事件的调度、计算单元和作业包装、作业开始时间预测等功能。
LSF 也支持容器化的应用的调度,LSF 可作为 Kubernetes 集群的热插拔调度器,根据策略将 Pod 绑定到特定节点,由 Kubelet 在目标节点上执行和管理 Pod 生命周期,HPC 作业可以在不影响 Kubernetes Pods 的情况下提交和执行。
同时,LSF 支持混合云策略,LSF 有一个非常受欢迎的功能:Resource Connector。如果在作业激增的情况下,等待作业较多,本地资源不足的情况下,Resource Connector 可以迅速的向公有云或者私有云申请资源,然后基于智能化的策略,把作业调度到云端资源上执行。如果业务量下降了,根据预设的门限,即刻释放云端资源。这种可伸缩性,有效的提高计算效率的同时,为客户节省了费用,真是鱼和熊掌二者兼得也!
在 HPC 集群中,性能非常重要,在 LSF 10 版本中,实现了无与伦比的大规模高性能,并且包含了很多创新性功能,提高了易用性和可访问性。LSF 10 支持数以千计的并发用户数,同时管理数以万计的节点资源,同时调度数以百万计的作业。通过 IO 模式优化、将数据移到更靠近作业的地方、处理器间通信的优化等方法,来提高作业的吞吐量性能。在 LSF 10 的 Benchmark 测试中,LSF 可以在每小时调度分发 9百万的作业(超短作业)。在另外一组测试环境中,在 100,000个 Slots 的 LSF 集群,纵向对比了 LSF 的性能提升,从图中我们可以看是 LSF 10 的性能得到了大幅提升。
LSF 的小伙伴们
俗话说,一个好汉三个帮。LSF 的核心的功能是根据集群的资源情况对作业进行调度和分发,到今天,LSF 已经发展出了一个大的家族,LSF 更像是一个家长,以“带头大哥”的身份带领其家族的小伙伴们,为客户降低运营成本,提高生产率。具体看,LSF 家族的核心价值有:
- 通过有效的调度和共享策略提高资产利用率
- 通过易用性、易访问性和简化来提高用户的工作效率
- 通过洞察如何使用 HPC 环境来提高操作效率
下面有请 LSF 家族中几位主要的小伙伴们亮相:
LSF AC (Application Center)
LSF AC 是 LSF 的 Web Portal。作为是 LSF 家族中“大师兄”,为集群用户和管理员提供了灵活、易用的界面,使用户能够直观的和 LSF 集群进行交互。有了 LSF AC,妈妈再也不用担心程序员小明记不住复杂的 LSF 后台命令了!用户可以通过 Web 浏览器轻松愉快的完成作业的基本操作,如停止、暂停、恢复或重新排队作业,也可以在 Web 界面监控作业的运行情况。同时,LSF AC 有很多应用程序的模板和脚本指南,这些模板和指南,很好的简化了作业提交,很大程度上降低用户的操作错误概率。
LSF AC 不光有电脑客户端,也支持手机客户端,用户随时随地的掌握作业的运行状态和资源情况。
LSF PM (Process Manager)
在一些 LSF 的应用场景中,很多作业之间有依赖关系,特别是近几年来的容器化,微服务化,并行化作业愈发盛行,面对错综复杂的作业依赖关系,如果没有一套流水线的管理工具,那对于这些用户来说,简直就是灾难。LSF PM 就是肩负着这个使命而诞生的,使用这个流水线工具,LSF 用户可以在提交作业前,图形化的勾勒出作业的先后顺序和驱动事件,然后再提交执行。使用直观的图形界面记录和查看工作流步骤和执行情况,允许用户自动执行容易出现人为错误的、或者冗长重复任务。
同时,用户可以通过 LSF PM 设置一些驱动事件,比如文件事件(比如文件产生或者消失的时候,触发某些作业),时间事件(可以在特定的时间或者周期性的触发作业的运行)等。LSF PM 拥有 CS 模式的客户端,同时也已经集成到了 LSF AC 的 Web 界面中了。
LSF RTM (Report, Track, Monitor)
LSF RTM 是 LSF 集群管理员的福音,LSF 集群管理员可以通过 LSF RTM 的 Web 仪表盘来全面的、实时的监视、报告和管理集群和工作负载,极大程度上提高了集群资源利用率和用户生产率,以及控制或降低了用户的成本。同时LSF RTM 支持监控应用程序许可证服务器和集群中的用户和用户组。通过 LSF RTM 直观的 Dashboard,可以轻松有效的监控多个 LSF 集群,完成管理员日常的集群维护工作。
LSF Explorer
LSF Explorer 是针对 LSF 环境的轻量级报告解决方案,支持各种业务和用户快速创建和查看报告和 Dashboard。如果没有 LSF Explorer,想要满足不同用户的需求,这些报告需要从多个产品中的不同报告中获得,而且这些数据可能需要通过电子表格的方式,手动创建报告,耗时且费力。LSF Explorer 使用 Elasticsearch 数据库来存储、索引和查询数据,LSF 的用户、IT 管理人员或者项目负责人,都可以轻松的、定制化的获取,定期查看计算环境的执行报告,和所在项目或业务线正在消耗什么样的资源。
LSF License Scheduler
商业化的应用程序许可证 (License) 往往是一种昂贵的资源,用户可以使用 LSF License Scheduler,根据已建立的分发策略分配 License,从而管理和优化计算节点和项目之间的应用程序 License 使用。License 可以在集群之间共享,也可以在集群内的项目之间共享。LSF License Scheduler 可以简化 License 共享,帮助提高生产力和增加对 License 资源的整体访问,支持 FlexNet 和 Reprise 许可证管理器 (RLM) 等。
LSF Data Manager
作业的执行,往往需要一些数据作为输入,或者会输入大量的数据,如果没有合理的数据管理,势必对作业的执行速度造成影响。使用 LSF Data Manager,用户可以有效地管理在 HPC 环境中的大量数据,借助已经具备的底层文件传输基础设施(如 IBM Aspera),自动化 LSF 集群内和集群间的数据传输,以及本地与云之间的数据传输。LSF Data Manager 还提供了一个智能托管缓存,允许复用数据,并避免重复的传输,从而消除浪费的磁盘空间和数据传输的等待时间。简单的说,LSF Data Manager 根据作业调度情况,决定移动哪些数据,和什么时候移动,然后可以借助文件传输技术(如 IBM Aspera)实现超高速传输。
LSF 应用场景和用户分析
LSF 主要的应用场景为分布式计算领域和一些计算密集型的场景。LSF 已经成功的应用到了众多行业,包括电子自动化,航空航天等制造业、教育培训、能源、金融、生命科学,大型超算中心、气象分析、环境监测、仿真系统、数据挖掘、人工智能、动漫渲染等。简而言之,如果后台需要大量的计算,LSF 定能助一臂之力。
目前,全球前 12大汽车领域的公司,有 10家在使用 LSF。前 25家电子自动化企业,有 23家在使用 LSF 计算机辅助作业调度。全球前 3大生命科学中心均在使用 LSF 做后台的集群调度。一些成功的超算中心,也在使用 LSF 做调度和监控。很多高等学府和研究院,使用 LSF 做超前的研究工作。我们每天看的精准的天气预报,也有 LSF 默默无闻的贡献。LSF 的成功案例数不胜数,可以说,虽然我们摸不到,看不到,但 LSF 已然和我们的生活息息相关。
因篇幅有限,不能对浩瀚的 LSF 做详尽阐述,LSF 依旧在持续的发展中。二十多年来,LSF 工作负载/资源管理解决方案赢得了多个行业客户的青睐,借助于 LSF,客户的作业运行效率得到了极大的提高,降低了成本。今日的成功只是明日的起跑线,风华正茂的 LSF 和它的小伙伴们,在以后的日子里,不改初心,会不断完善自己,持续为客户创造更大的价值。(作者：何金池,IBM 科技事业部客户工程架构师)
了解更多关于IBM Spectrum LSF,请访问:https://www.ibm.com/cn-zh/products/hpc-workload-management/details
作者简介
何金池是 IBM 科技事业部负责客户工程的架构师,著有《Kubeflow:云计算和机器学习的桥梁》和《大数据处理之道》等书,是 Kubeflow、Tekton 多个开源社区的 Maintainer,亲自参与了 IBM Spectrum LSF、IBM Cloud Pak for Data 等产品的研发,是分布式计算、大数据处理和云原生等相关技术和产品的专家。
关于 IBM
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