Kubernetes必备知识： Device Plugin的工作机制

所属技术领域：

Kubernetes

|名词定义|

通过提供通用设备插件机制和标准的设备API接口。这样设备厂商只需要实现相应的API接口，无需修改Kubelet主干代码，就可以实现支持GPU、FPGA、高性能 NIC、InfiniBand 等各种设备的扩展。该能力在Kubernetes 1.8和1.9版本处于Alpha版本，在1.10会进入Beta版本。

|技术特点|

 Device Plugin 的工作流程

介绍一下 Device Plugin 的工作机制，整个 Device Plugin 的工作流程可以分成两个部分：

1.一个是启动时刻的资源上报；

2.另一个是用户使用时刻的调度和运行。

Device Plugin 的开发非常简单。主要包括最关注与最核心的两个事件方法：

1.其中 ListAndWatch 对应资源的上报，同时还提供健康检查的机制。当设备不健康的时候，可以上报给 Kubernetes 不健康设备的 ID，让 Device Plugin Framework 将这个设备从可调度设备中移除；

2.而 Allocate 会被 Device Plugin 在部署容器时调用，传入的参数核心就是容器会使用的设备 ID，返回的参数是容器启动时，需要的设备、数据卷以及环境变量。

 Device Plugin的设计

 API设计：

实际上Device plugins实际上是简单的grpc server，需要实现以下两个方法 ListAndWatch和Allocate，并监听在/var/lib/kubelet/device-plugins/目录下的Unix Socket，比如/var/lib/kubelet/device-plugins/nvidia.sock

service DevicePlugin {

// returns a stream of []Device
rpc ListAndWatch(Empty) returns (stream ListAndWatchResponse) {}
rpc Allocate(AllocateRequest) returns (AllocateResponse) {}           

}

其中：

1.ListAndWatch: Kubelet会调用该API做设备发现和状态更新（比如设备变得不健康）

2.Allocate: 当Kubelet创建要使用该设备的容器时， Kubelet会调用该API执行设备相应的操作并且通知Kubelet初始化容器所需的device，volume和环境变量的配置。

 插件生命周期管理

1.插件启动时，以grpc的形式通过/var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock向Kubelet注册，同时提供插件的监听Unix Socket，API版本号和设备名称（比如nvidia.com/gpu）。Kubelet将会把这些设备暴露到Node状态中，以Extended Resource的要求发送到API server中，后续Scheduler会根据这些信息进行调度。

2.插件启动后，Kubelet会建立一个到插件的listAndWatch长连接，当插件检测到某个设备不健康的时候，就会主动通知Kubelet。此时如果这个设备处于空闲状态，Kubelet就会将其挪出可分配列表；如果该设备已经被某个pod使用,Kubelet就会将该Pod杀掉

3.插件启动后可以利用Kubelet的socket持续检查Kubelet的状态，如果Kubelet重启，插件也会相应的重启，并且重新向Kubelet注册自己

 部署方式

一般可以支持daemonset和非容器化的部署，目前官方推荐使用deamonset部署。

 实现样例

 Nvidia 的官方GPU插件

NVIDIA 提供了一个基于 Device Plugins 接口的 GPU 设备插件NVIDIA/k8s-device-plugin, 从用户角度变得更加简单了。比起传统的alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu， 不再需要使用volumes指定CUDA需要使用的库。

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

name: tf-notebook

labels:

app: tf-notebook           

spec:

template: # define the pods specifications

metadata:
  labels:
    app: tf-notebook
spec:
  containers:
  - name: tf-notebook
    image: tensorflow/tensorflow:1.4.1-gpu-py3
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1            

 Google GCP GPU插件

GCP也提供了一个GPU设备插件实现，但是只支持运行在Google Container Engine的平台上，可以通过container-engine-accelerators了解

 Solarflare NIC 插件

网卡造商Solarflare也实现了自己的设备插件sfc-device-plugin， 可以通过demo体验用户感受。

|资料来源|

名词定义：

https://yq.aliyun.com/articles/498185

技术特点：