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目录
前言
1、如何使用蓝耘的容器实例
2、以下是常用的 Docker 客户端命令：
第一部分：蓝耘容器概述
1.1 核心特性
1.2 架构设计
第二部分：环境部署
2.1 多节点集群搭建
2.1.1 硬件要求
2.1.2 使用Ansible自动化部署
2.2 GPU加速环境配置
第三部分：容器全生命周期管理
3.1 镜像构建优化
3.1.1 多阶段构建模板
3.2 高级编排策略
3.2.1 基于标签的调度
第四部分：网络与存储实战
4.1 高性能网络方案
4.1.1 SR-IOV网络加速
4.2 持久化存储方案
4.2.1 CSI驱动对接Ceph
第五部分：监控与安全
5.1 全链路监控
5.1.1 Prometheus集成
5.2 零信任安全模型
5.2.1 策略即代码
第六部分：进阶场景
6.1 边缘AI推理
6.2 混合云灾备
第七部分：性能调优手册
7.1 容器启动优化
7.2 网络性能基准测试
第八部分：故障排查大全
8.1 常见问题处理
8.1.1 容器启动失败
8.1.2 网络不通
第九部分：总结
1、架构特性
1.1 轻量化内核
1.2 异构计算支持
1.3 混合云调度
2、核心操作体系
3、典型场景实现
3.1 AI推理优化
3.2 边缘计算
3.3 混合云灾备
4、性能调优参数
5、故障排查矩阵
6、扩展能力
前言
1、如何使用蓝耘的容器实例
第一步：点击蓝耘元生代智算云平台进行注册
第二步：注册之后，我们点击“容器云市场”，这里可以看到有很多不同的GPU型号，本次实验采用“河北一区的GPU：RTX 4090 24GB 显存，CPU：Intel(R) Xeon(R) Gold 5418Y CPU10核”的实例资源；选择之后选择自己需要的镜像框架类型以及里面的版本号等，输入端口号即可启动，PyTorch 是一个强大的深度学习框架，以其动态计算图和灵活性著称，看过我文章的宝子，都知道我经常写python，今天就在给大家写一份。
第三步：购买之后会跳转到下图界面，等待状态变成运行中即可使用。然后我们打开电脑的cmd界面，复制第一行的登录指令，然后在复制密码进行登录即可。就让我带着大家体验一遍吧！
第四步：到这里我们就可以去进行使用了，这里直接安装使用NVIDIA进行启动了，将就看看吧
import torch# 创建张量
x = torch.tensor([1, 2, 3]) # 从列表创建
y = torch.rand(3, 3) # 随机 3x3 矩阵
z = torch.zeros(2, 2) # 全零矩阵# 张量运算
a = x + 2 # 逐元素加法
b = torch.matmul(y, z) # 矩阵乘法# 移动到 GPU（如果可用）
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
y_gpu = y.to(device)#requires_grad=True 跟踪张量操作，自动计算梯度
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = x**2 + 3*x + 1y.backward() # 计算梯度
print(x.grad) # 输出 dy/dx = 2x + 3 → 7.0#nn.Module 定义网络结构
import torch.nn as nnclass Net(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.fc1 = nn.Linear(784, 128) # 输入层到隐藏层self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # 隐藏层到输出层def forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xmodel = Net().to(device) # 将模型移动到 GPU#Dataset 和 DataLoader 管理数据
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transformsclass CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data, transform=None):self.data = dataself.transform = transformdef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):sample = self.data[idx]if self.transform:sample = self.transform(sample)return sample# 示例：MNIST 数据加载
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
dataset = MNIST(root='data/', train=True, transform=transform, download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)#定义损失函数和优化器，编写训练循环
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)for epoch in range(10):for batch in dataloader:inputs, labels = batchinputs = inputs.to(device) # 数据移至 GPUlabels = labels.to(device)# 前向传播outputs = model(inputs.view(-1, 784)) # 展平输入loss = criterion(outputs, labels)# 反向传播与优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}")#保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")#加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
model.eval() # 切换到评估模式（关闭 dropout 等）2、以下是常用的 Docker 客户端命令：
| 命令 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
docker run | 启动一个新的容器并运行命令 | docker run -d ubuntu |
docker ps | 列出当前正在运行的容器 | docker ps |
docker ps -a | 列出所有容器（包括已停止的容器） | docker ps -a |
docker build | 使用 Dockerfile 构建镜像 | docker build -t my-image . |
docker images | 列出本地存储的所有镜像 | docker images |
docker pull | 从 Docker 仓库拉取镜像 | docker pull ubuntu |
docker push | 将镜像推送到 Docker 仓库 | docker push my-image |
docker exec | 在运行的容器中执行命令 | docker exec -it container_name bash |
docker stop | 停止一个或多个容器 | docker stop container_name |
docker start | 启动已停止的容器 | docker start container_name |
docker restart | 重启一个容器 | docker restart container_name |
docker rm | 删除一个或多个容器 | docker rm container_name |
docker rmi | 删除一个或多个镜像 | docker rmi my-image |
docker logs | 查看容器的日志 | docker logs container_name |
docker inspect | 获取容器或镜像的详细信息 | docker inspect container_name |
docker exec -it | 进入容器的交互式终端 | docker exec -it container_name /bin/bash |
docker network ls | 列出所有 Docker 网络 | docker network ls |
docker volume ls | 列出所有 Docker 卷 | docker volume ls |
docker-compose up | 启动多容器应用（从 docker-compose.yml 文件） | docker-compose up |
docker-compose down | 停止并删除由 docker-compose 启动的容器、网络等 | docker-compose down |
docker info | 显示 Docker 系统的详细信息 | docker info |
docker version | 显示 Docker 客户端和守护进程的版本信息 | docker version |
docker stats | 显示容器的实时资源使用情况 | docker stats |
docker login | 登录 Docker 仓库 | docker login |
docker logout | 登出 Docker 仓库 | docker logout |
常用选项说明:
-d：后台运行容器，例如docker run -d ubuntu。-it：以交互式终端运行容器，例如docker exec -it container_name bash。-t：为镜像指定标签，例如docker build -t my-image .。
第一部分：蓝耘容器概述
1.1 核心特性
- 轻量化内核：基于RISC-V指令集优化，单容器启动时间<50ms。
- 异构计算支持：无缝调用GPU/FPGA/NPU资源，适用于AI推理、边缘计算。
- 混合云调度：支持跨公有云、私有云及边缘节点的统一编排。
1.2 架构设计
蓝耘采用「控制面-数据面」分离架构：
- 控制面（Control Plane）：负责容器调度、服务发现（基于ETCD集群）。
- 数据面（Data Plane）：通过轻量级Hypervisor实现硬件级隔离。
第二部分：环境部署
2.1 多节点集群搭建
2.1.1 硬件要求
| 角色 | CPU | 内存 | 存储 | 网络 |
|---|---|---|---|---|
| 控制节点 | 4核+ | 8GB+ | 50GB SSD | 1Gbps双网卡 |
| 工作节点 | 8核+ | 16GB+ | 100GB NVMe | 10Gbps RDMA |
2.1.2 使用Ansible自动化部署
# inventory.yml
[control]
ctrl01 ansible_host=192.168.1.10 [worker]
worker01 ansible_host=192.168.1.11
worker02 ansible_host=192.168.1.12[all:vars]
ansible_user=root
lantern_version=2.4.1
# 执行部署
ansible-playbook -i inventory.yml lantern-cluster-deploy.yml
2.2 GPU加速环境配置
# 安装NVIDIA容器工具链
lcctl gpu install-driver --type=nvidia --version=525.60.13# 验证GPU透传
lcctl run --gpus all -it lanterncloud/cuda-test nvidia-smi
第三部分：容器全生命周期管理
3.1 镜像构建优化
3.1.1 多阶段构建模板
# 构建阶段
FROM lanterncloud/builder:1.18 AS build
COPY . /app
RUN make -j8# 运行阶段
FROM lanterncloud/runtime:2.4
COPY --from=build /app/bin /opt/service
CMD ["/opt/service/start.sh"]
3.1.2 镜像安全扫描
lcctl image scan myapp:latest --output=json > scan-report.json
3.2 高级编排策略
3.2.1 基于标签的调度
# deployment.yml
apiVersion: apps.lantern/v1
kind: Deployment
metadata:name: ai-inference
spec:replicas: 8selector:matchLabels:app: aitemplate:metadata:labels:app: aipriority: highspec:affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: gpu.typeoperator: Invalues: [a100, v100]
3.2.2 弹性伸缩配置
# 创建HPA策略
lcctl autoscale create --target=deployment/ai-inference \--min=4 --max=16 --cpu-percent=70
第四部分：网络与存储实战
4.1 高性能网络方案
4.1.1 SR-IOV网络加速
# 启用SR-IOV网卡
lcctl network create sriov-net \--driver=sriov \--physical-interface=enp6s0f0 \--vlan=100# 部署应用
lcctl run -d --name high-perf-app \--network sriov-net \--network-param sriov_vf=2 \myapp:latest
4.1.2 Service Mesh集成
# sidecar注入配置
apiVersion: networking.lantern/v1alpha3
kind: Sidecar
metadata:name: default-sidecar
spec:workloadSelector:labels:app: critical-serviceingress:- port: 9080protocol: HTTPhosts:- "*"
4.2 持久化存储方案
4.2.1 CSI驱动对接Ceph
# storage-class.yml
apiVersion: storage.lantern/v1
kind: StorageClass
metadata:name: ceph-rbd
provisioner: lantern-csi-ceph
parameters:clusterID: ceph-clusterpool: lantern_poolimageFormat: "2"imageFeatures: layering
4.2.2 分布式缓存加速
# 创建Memcache集群
lcctl cache create --type=memcached --nodes=3 --memory=16G
第五部分：监控与安全
5.1 全链路监控
5.1.1 Prometheus集成
# prometheus-config.yml
global:scrape_interval: 15sscrape_configs:- job_name: 'lantern-containers'lantern_sd_configs:- endpoint: https://control-plane:9090basic_auth:username: adminpassword: $PROM_PWD
5.1.2 自定义指标采集
# metrics-exporter.py
from lantern.metrics import Collectorclass CustomCollector(Collector):def collect(self):yield self.Gauge(name='app_requests_pending',value=get_pending_requests(),labels={'service': 'payment-gateway'})
5.2 零信任安全模型
5.2.1 策略即代码
# security-policy.rego
package lantern.securitydefault allow = falseallow {input.request.kind == "ContainerCreate"input.request.user == "ci-system"input.request.image.registry == "secure-registry.lantern.cloud"
}
5.2.2 运行时防护
# 启用行为监控
lcctl security profile create app-protect \--allowed-syscalls=read,write,open \--max-file-size=10MB
第六部分：进阶场景
6.1 边缘AI推理
# edge-deployment.yml
apiVersion: edge.lantern/v1
kind: EdgeApp
metadata:name: face-recognition
spec:selector:edgeNodes:labelSelector:region: ap-southeasttemplate:containers:- name: inferenceimage: lanterncloud/face-rec:v2.1resources:npu: 2telemetry:reportInterval: 30smetrics: [cpu_temp, gpu_util]
6.2 混合云灾备
# 创建跨云复制策略
lcctl disaster-recovery create myapp-dr \--source=aws:us-east-1 \--target=alibaba:cn-hangzhou \--schedule="0 3 * * *" \--retention=7
第七部分：性能调优手册
7.1 容器启动优化
| 参数 | 推荐值 | 作用 |
|---|---|---|
| kernel.shmall | 4294967296 | 共享内存页总数 |
| vm.swappiness | 10 | 减少交换分区使用 |
| fs.file-max | 2097152 | 最大文件描述符数 |
# 应用优化参数
lcctl node tune --sysctl \kernel.shmall=4294967296,\vm.swappiness=10,\fs.file-max=2097152
7.2 网络性能基准测试
# 启动iPerf服务端
lcctl run -d --name iperf-server -p 5201:5201 lanterncloud/iperf3 -s# 运行客户端测试
lcctl exec iperf-server iperf3 -c 10.0.0.12 -t 60 -P 8
第八部分：故障排查大全
8.1 常见问题处理
8.1.1 容器启动失败
# 查看事件日志
lcctl events --object=pod/myapp --since=5m# 检查内核日志
lcctl node ssh worker01 journalctl -k -b | grep lantern
8.1.2 网络不通
# 流量抓包分析
lcctl debug capture -p myapp -o capture.pcap# 检查网络策略
lcctl network policy verify --src=frontend --dst=database
第九部分：总结
1、架构特性
1.1 轻量化内核
- 基于RISC-V指令集优化，容器启动时间<50ms
- Hypervisor级隔离，单节点支持1000+容器实例
1.2 异构计算支持
- 集成GPU/NPU/FPGA驱动栈，支持CUDA/OpenCL标准
- 通过
--gpus all参数实现硬件资源透传
1.3 混合云调度
- 控制面基于ETCD实现跨云元数据同步
- 支持AWS/Aliyun等公有云与边缘节点统一编排
2、核心操作体系
| 模块 | 关键技术 | 工具/命令 |
|---|---|---|
| 集群部署 | Ansible自动化安装、RDMA网络配置 | lcctl cluster init |
| 镜像管理 | 多阶段构建、CVE漏洞扫描 | lcctl image scan --output=json |
| 网络加速 | SR-IOV直通、Service Mesh流量管控 | lcctl network create --driver=sriov |
| 存储方案 | CSI驱动对接Ceph/RBD | lcctl storage-class create |
| 安全防护 | Rego策略引擎、运行时行为监控 | lcctl security profile create |
3、典型场景实现
3.1 AI推理优化
- 节点标签调度：定向部署到含A100/V100 GPU的工作节点
- 弹性伸缩：基于QPS指标自动扩展推理服务副本
3.2 边缘计算
- 边缘节点限定部署：通过
region: ap-southeast标签选择地理位置 - 低带宽适应：内置差分OTA更新机制
3.3 混合云灾备
- 跨云镜像同步：每日凌晨3点AWS到阿里云数据复制
- 故障切换：基于BGP Anycast实现IP层无缝迁移
4、性能调优参数
| 指标 | 推荐值 | 调节命令 |
|---|---|---|
| 容器启动并发数 | 50/节点 | lcctl daemon --max-concurrent=50 |
| 内存分配策略 | 静态预留+动态回收 | --memory-reservation=4G |
| 网络包处理 | XDP加速模式 | --net-accel=xdp |
5、故障排查矩阵
| 现象 | 诊断命令 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 容器启动卡顿 | lcctl debug checkpoint <container> | 检查/proc/sys/fs/file-nr值 |
| GPU设备未识别 | lcctl gpu validate --driver-version | 更新NVIDIA vGPU许可证 |
| 跨节点网络延迟 | lcctl netperf --target 10.0.2.15 | 启用RDMA RoCEv2协议栈 |
6、扩展能力
- 生态集成
支持Prometheus/Grafana监控数据对接，兼容Istio 1.18+服务网格 - 定制开发
提供LLVM-based插件框架，支持自定义调度算法注入
