Déployez

Utilisez ce flux de déploiement pour provisionner et valider une plate-forme HPC et d'IA prête à l'emploi sur OCI avec des services OOD, Slurm, d'identité et de stockage.

Suivez les étapes ci-dessous :

  1. Créez l'environnement réseau OCI Networking.
  2. Déployez des services de stockage partagé.
  3. Configurez les services d'identité FreeIPA.
  4. Déployez des contrôleurs Slurm et des noeuds de connexion.
  5. Configurez le redimensionnement automatique des partitions de CPU et de GPU.
  6. Créez ou importez des images Golden d'UC et de GPU à l'aide d'un pipeline d'images contrôlé.
  7. Déployer Open OnDemand.
  8. Intégrer l'authentification OIDC pour Microsoft Entra ID.
  9. Installez et vérifiez les applications Batch Connect.
  10. Configurer la surveillance et les alertes.
  11. Vérifiez le stockage, le planificateur, le redimensionnement automatique et les applications interactives à partir des workflows de navigateur et de ligne de commande.
  12. Capturez les runbooks post-mise à niveau et d'annulation.
  13. Promouvoir uniquement les configurations et les scripts vérifiés dans le contrôle source.

Vous avez déployé et validé la plate-forme sur l'ensemble des chemins d'infrastructure et de workflow utilisateur, avec des guides d'exécution et des références de configuration contrôlées pour les opérations.

Liste de contrôle de préparation à la production

Utilisez cette liste de contrôle pour confirmer la préparation de l'infrastructure et des utilisateurs avant le déploiement en production d'une plate-forme de calcul hautes performances et d'IA basée sur OOD sur OCI.

Avant le déploiement de la production, vérifiez l'architecture à partir de la couche d'infrastructure et de la couche de workflow utilisateur.

Les vérifications de préparation recommandées incluent la redondance de back-end Web OOD, le comportement de routage OIDC, la couverture de partition Slurm, le routage de proxy Remote Desktop, la validation de bootstrap de redimensionnement automatique, la validation d'exécution GPU, la cohérence d'exécution partagée et les vérifications de compatibilité post-mise à niveau.

Priorité Elément Motif
Critique Acceptation du navigateur authentifié Confirmez les flux de navigateur réels après la connexion au bureau, au serveur de code, à JupyterLab, au shell, aux fichiers et à Job Composer.
Critique Décision d'itinéraire GPU Lustre Définissez la voie d'image GPU qui prend en charge Lustre natif et expliquez le choix dans les noms de partition et les conseils utilisateur.
Haut Normalisation des images en or GPU Réduisez le temps de démarrage à froid, la dérive des utilisateurs et des groupes, la dérive de l'exécution du planificateur et la réparation répétée côté nœud.
Haut Gouvernance d'exécution interactive partagée Gestion des versions et validation des exécutions partagées sous des chemins communs tels que /apps entre les partitions.
Haut Gouvernance de projets et de groupes de laboratoires Appliquer le contrôle d'accès colocatif, la propriété des quotas et les opérations de refacturation ou de refacturation.
Haut Application de correctifs automatisée après la mise à niveau Empêcher les régressions répétées après les futures mises à niveau OOD.