Seminar Apache CloudStack GPU, Bare Metal und Spezial-Workloads

Spezial-Workloads werden mit ihren Hardware-, Isolation-, Kapazitäts- und Lebenszyklusanforderungen in CloudStack abgebildet. GPU-Nutzung und Bare-Metal-Bereitstellung stehen im Mittelpunkt.

Inhaltsverzeichnis

1. Seminarprofil
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Lernziele
4. Seminarinhalte
5. Praxislabor
6. Geeignete Anschlussseminare

Seminarprofil

Das Themengebiet wird mit klaren Betriebs- und Architekturentscheidungen, Demonstrationen und aufeinander aufbauenden Laboraufgaben erarbeitet. Jede Übung endet mit einer technischen Prüfung und einer kurzen Dokumentation des erreichten Zustands.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Cloud-Architekten, KVM-Administratoren, HPC- und AI-Plattformteams, Infrastrukturentwickler und technische Betreiber.

Voraussetzungen: CloudStack- und KVM-Grundkenntnisse, Linux-Administration sowie Verständnis von PCIe, IOMMU und Hardwarekapazitäten.

Lernziele

• GPU-Ressourcen technisch und organisatorisch planbar machen.
• Hostvorbereitung, Angebote und Platzierung für beschleunigte Workloads umsetzen.
• Bare-Metal-Ressourcen über Erweiterungen in den Lebenszyklus integrieren.
• Spezial-Workloads überwachen, absichern und diagnostizieren.

Seminarinhalte

1. Workload- und Hardwareanalyse

Rechenmodell, Treiber, Isolation, Speicherbedarf und Datenpfade bestimmen die geeignete Bereitstellungsform.

Schritt-für-Schritt:

1. Workloads nach GPU-, CPU-, RAM- und I/O-Bedarf klassifizieren.
2. Treiber- und Betriebssystemabhängigkeiten erfassen.
3. Dedizierte und geteilte Nutzung bewerten.
4. Kapazitäts- und Reservierungsmodell festlegen.

2. KVM-Hostvorbereitung für GPU

IOMMU, Gerätegruppen, Treiber und Hostkennzeichnung werden kontrolliert vorbereitet.

Schritt-für-Schritt:

1. Hardwareunterstützung und Firmwareeinstellungen prüfen.
2. IOMMU und erforderliche Kernelparameter aktivieren.
3. Gerätezuordnung und Treiberbindung verifizieren.
4. Host nach erfolgreichem Test für CloudStack freigeben.

3. GPU-Angebote und Bereitstellung

Serviceangebote und Hostmerkmale stellen sicher, dass Workloads nur auf geeigneten Ressourcen platziert werden.

Schritt-für-Schritt:

1. GPU-Typen und Kapazitäten inventarisieren.
2. Tags, Details und Serviceangebote definieren.
3. Testinstanz mit passender Vorlage bereitstellen.
4. Gerätezugriff und Leistungsdaten im Gast prüfen.

4. Bare Metal über Extensions

Physische Server werden über externe Provisionierungsdienste in ein einheitliches CloudStack-Betriebsmodell eingebunden.

Schritt-für-Schritt:

1. Provisionierungsdienst und Hardwarepool vorbereiten.
2. Extension und Ressourcentyp registrieren.
3. Bereitstellungs- und Rückgabeablauf testen.
4. Status, Eigentum und Fehlerbehandlung synchronisieren.

5. Netzwerk, Storage und Sicherheit

Beschleunigte und physische Workloads benötigen oft besondere Datenpfade und strengere Isolationsregeln.

Schritt-für-Schritt:

1. Netzwerkbandbreite und Segmentierung festlegen.
2. Storagepfad und Datendurchsatz prüfen.
3. Mandantentrennung und Gerätezugriff absichern.
4. Sensible Workloads mit geeigneten Auditdaten versehen.

6. Betrieb und Fehleranalyse

Hardwarefehler, Kapazitätsengpässe und Treiberprobleme werden mit klaren Zuständigkeiten behandelt.

Schritt-für-Schritt:

1. Gesundheits- und Auslastungsdaten erfassen.
2. Fehler zwischen Gast, Host und Hardware eingrenzen.
3. Wartung oder Austausch ohne ungeplante Doppelbelegung durchführen.
4. Kapazitäts- und Störungsdaten in Betriebsdokumentation übernehmen.

Praxislabor

• GPU-fähigen Host prüfen und kennzeichnen.
• Ein GPU-Serviceangebot entwerfen und testen.
• Einen Bare-Metal-Lebenszyklus als Extension-Szenario modellieren.
• Eine Fehlerlage zwischen Gast, Host und Gerät diagnostizieren.

Geeignete Anschlussseminare

Als Vertiefung eignen sich Integrationen sowie Entwicklertraining, Plugins und XaaS Extensions.