如何在托管式计算环境中将现有 Amazon FSx for Lustre 文件系统挂载到 AWS Batch?

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我想在托管式计算环境中将现有 Amazon FSx for Lustre 文件系统挂载到 AWS Batch。是否可在不创建自定义 Amazon Machine Image (AMI) 的情况下进行该项设置?

简短描述

将 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 启动模板与 AWS Batch 配合使用。此配置允许您将现有 Amazon FSx for Lustre 文件系统挂载到容器中,而无需创建自定义 AMI。

**重要提示:**在创建文件系统时,请使用分配给计算环境的相同 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) 和子网。

解决方法

1.    创建 Amazon FSx for Lustre 文件系统。然后,选择持久性或临时性文件系统部署类型

**提示:**对于长期存储和工作负载,请使用持久性文件系统。对于临时存储和短期数据处理,请使用暂存文件系统。

2.    复制文件系统 ID(例如 fs-12345678)。您需要文件系统 ID 以运行启动模板。

3.    创建启动模板,该模板包括用户数据部分,并使用 MIME 分段文件格式。有关更多信息,请参阅 Cloud-init 网站上的 Mime 分段归档

Amazon Linux 2 MIME 分段文件示例

**重要提示:**将 fs-12345678 替换为文件系统 ID。将 us-east-1 替换为 AWS 区域。将 xxxxxxxx 替换为八个字符的 Amazon FSx 挂载名称。

MIME-Version: 1.0
Content-Type: multipart/mixed; boundary="==MYBOUNDARY=="

--==MYBOUNDARY==
Content-Type: text/cloud-config; charset="us-ascii"

runcmd:
- file_system_id_01=fs-09c9ae4593b53a741
- region=us-east-1
- fsx_directory=/scratch
- fsx_mount_name=xxxxxxxx
- amazon-linux-extras install -y lustre2.10
- mkdir -p ${fsx_directory}
- mount -t lustre -o noatime,flock ${file_system_id_01}.fsx.${region}.amazonaws.com@tcp:/${fsx_mount_name} ${fsx_directory}

--==MYBOUNDARY==--

**注意:**此 MIME 分段文件示例将计算资源配置为安装 Extras 库中的 Lustre 2.10 软件包。该文件还会在 /scratch 挂载现有的 Amazon FSx for Lustre 文件系统。有关其他 Linux 发行版的安装说明,请参阅安装 Lustre 客户端

4.    启动模板以调用用户数据。

5.    创建一个名为 mount-fsx-lustre.json 的文件。

**注意:**根据使用案例调整卷大小。

Amazon Linux 2 启动模板示例

{
  "LaunchTemplateName": "user-data",
  "LaunchTemplateData": {
    "BlockDeviceMappings": [
      {
        "Ebs": {
          "DeleteOnTermination": true,
          "VolumeSize": 30,
          "VolumeType": "gp2"
        },
        "DeviceName": "/dev/xvda"
      }
    ],
    "UserData": "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"
  }
}

Amazon Linux 1 启动模板示例

{
  "LaunchTemplateName": "userdata",
  "LaunchTemplateData": {
    "BlockDeviceMappings": [
      {
        "Ebs": {
          "DeleteOnTermination": true,
          "VolumeSize": 8,
          "VolumeType": "gp2"
        },
        "DeviceName": "/dev/xvda"
      },
      {
        "Ebs": {
          "DeleteOnTermination": true,
          "VolumeSize": 22,
          "VolumeType": "gp2"
        },
        "DeviceName": "/dev/xvdcz"
      }
    ],
    "UserData": "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"
  }
}

**注意:**如果要将用户数据添加到 Amazon EC2 控制台中的启动模板,请确保执行以下操作之一:以纯文本格式粘贴用户数据,或从文件上传用户数据。

如果使用 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 或 AWS SDK,则必须先对用户数据进行 base64 编码。然后在调用 CreateLaunchTemplate 时将该字符串作为 UserData 参数的值提交。

6.    运行以下 AWS CLI 命令,以基于您在步骤 5 中创建的 mount-fsx-lustre.json 文件创建启动模板

**重要提示:**将 us-east-1 替换为 AWS 区域。

aws ec2 --region us-east-1 create-launch-template --cli-input-json file://mount-fsx-lustre.json

create-launch-template 命令输出示例

{
  "LaunchTemplate": {
    "LaunchTemplateId": "lt-08cb09d54bcf551f3",
    "LaunchTemplateName": "fsx-test",
    "CreateTime": "2020-06-30T17:13:22.000Z",
    "CreatedBy": "arn:aws:iam::12345678999:user/test",
    "DefaultVersionNumber": 1,
    "LatestVersionNumber": 1
  }
}

7.    创建新的计算环境并将该环境与您的启动模板相关联。

**重要提示:**默认情况下,AWS Batch 托管计算环境使用适合于计算资源的经批准 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 优化 AMI 版本。您必须明确设置经 Amazon ECS 优化的 Amazon Linux 2 AMI 和其他 Linux 发行版的 AMI ID。

当 AWS Batch 启动实例时,Amazon FSx for Lustre 文件系统现在将挂载到容器实例上。

8.    使用 SSH 连接到由 AWS Batch 启动的实例,以检查文件系统是否随容器实例一起挂载。然后,运行以下 Linux df 命令:

$ df -h

df 命令输出示例

Filesystem                                  Size      Used    Avail    Used%   Mounted on
devtmpfs                                    3.9G        0       3.9G     0%       /dev
tmpfs                                       3.9G        0       3.9G     0%       /dev/shm
tmpfs                                       3.9G     448K       3.9G     1%       /run
tmpfs                                       3.9G        0       3.9G     0%       /sys/fs/cgroup
/dev/xvda1                                   30G     4.2G        25G    15%       /
172.31.79.79@tcp:/xxxxxxxx                  1.1T     4.5M       1.1T     1%       /scratch
tmpfs                                       798M       0        798M     0%       /run/user/1000

注意:****/scratch 是自动挂载。

9.    在 AWS Batch 中创建任务定义(包括卷和挂载点)。

AWS Batch 任务定义示例

{
  "jobDefinitionName": "Fsx-sample",
  "jobDefinitionArn": "arn:aws:batch:us-east-1:12345678999:job-definition/userdata:1",
  "revision": 1,
  "status": "ACTIVE",
  "type": "container",
  "parameters": {},
  "containerProperties": {
    "image": "busybox",
    "vcpus": 1,
    "memory": 1024,
    "command": [],
    "volumes": [
      {
        "host": {
          "sourcePath": "/scratch"
        },
        "name": "Scratch"
      }
    ],
    "environment": [],
    "mountPoints": [
      {
        "containerPath": "/scratch",
        "sourceVolume": "Scratch"
      }
    ],
    "ulimits": [],
    "resourceRequirements": []
  }
}

10.    使用您在步骤 9 中创建的任务定义提交 AWS Batch 任务


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AWS 官方已更新 2 年前