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[zh] Fix links in concepts section (5)

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Qiming Teng
2020-08-03 21:59:13 +08:00
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content/zh/docs/concepts/extend-kubernetes/compute-storage-net/device-plugins.md
+73 -45
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@@ -19,11 +19,9 @@ The targeted devices include GPUs, high-performance NICs, FPGAs, InfiniBand adap
and other similar computing resources that may require vendor specific initialization
and setup.
-->
Kubernetes 提供了一个[设备插件框架](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/resource-management/device-plugin.md)，您可以用来将系统硬件资源发布到 {{< glossary_tooltip term_id="kubelet" >}}。
供应商可以实现设备插件，由您手动部署或作为 {{< glossary_tooltip term_id="daemonset" >}} 来部署，而不必定制 Kubernetes 本身的代码。目标设备包括 GPU、高性能 NIC、FPGA、InfiniBand 适配器以及其他类似的、可能需要特定于供应商的初始化和设置的计算资源。
Kubernetes 提供了一个[设备插件框架](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/resource-management/device-plugin.md)，你可以用来将系统硬件资源发布到 {{< glossary_tooltip term_id="kubelet" >}}。
供应商可以实现设备插件，由你手动部署或作为 {{< glossary_tooltip term_id="daemonset" >}} 来部署，而不必定制 Kubernetes 本身的代码。目标设备包括 GPU、高性能 NIC、FPGA、InfiniBand 适配器以及其他类似的、可能需要特定于供应商的初始化和设置的计算资源。
<!-- body -->
@@ -32,7 +30,7 @@ Kubernetes 提供了一个[设备插件框架](https://github.com/kubernetes/com
<!--
The kubelet exports a `Registration` gRPC service:
-->
kubelet 输出了一个 `Registration` 的 gRPC 服务：
`kubelet` 提供了一个 `Registration` 的 gRPC 服务：
```gRPC
service Registration {
@@ -47,7 +45,7 @@ During the registration, the device plugin needs to send:
* The name of its Unix socket.
* The Device Plugin API version against which it was built.
* The `ResourceName` it wants to advertise. Here `ResourceName` needs to follow the
[extended resource naming scheme](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#extended-resources)
[extended resource naming scheme](/docs/concepts/configuration/manage-resources-container/#extended-resources)
as `vendor-domain/resourcetype`.
(For example, an NVIDIA GPU is advertised as `nvidia.com/gpu`.)
@@ -60,9 +58,11 @@ to advertise that the node has 2 “Foo” devices installed and available.
-->
设备插件可以通过此 gRPC 服务在 kubelet 进行注册。在注册期间，设备插件需要发送下面几样内容：
* 设备插件的 Unix 套接字。
* 设备插件的 API 版本。
* `ResourceName` 是需要公布的。这里 `ResourceName` 需要遵循[扩展资源命名方案](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#extended-resources)，类似于 `vendor-domain/resourcetype`。（比如 NVIDIA GPU 就被公布为 `nvidia.com/gpu`。）
* 设备插件的 Unix 套接字。
* 设备插件的 API 版本。
* `ResourceName` 是需要公布的。这里 `ResourceName` 需要遵循
[扩展资源命名方案](/zh/docs/concepts/configuration/manage-resources-container/#extended-resources)，
类似于 `vendor-domain/resourcetype`。（比如 NVIDIA GPU 就被公布为 `nvidia.com/gpu`。）
成功注册后，设备插件就向 kubelet 发送他所管理的设备列表，然后 kubelet 负责将这些资源发布到 API 服务器，作为 kubelet 节点状态更新的一部分。
@@ -76,16 +76,17 @@ specification as they request other types of resources, with the following limit
* Extended resources are only supported as integer resources and cannot be overcommitted.
* Devices cannot be shared among Containers.
-->
然后用户需要去请求其他类型的资源的时候，就可以在[Container](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#container-v1-core)规范请求这类设备，但是有以下的限制：
然后用户需要请求其他类型的资源的时候，就可以在
[Container](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#container-v1-core)
规范请求这类设备，但是有以下的限制：
* 扩展资源仅可作为整数资源使用，并且不能被过量使用
* 设备不能在容器之间共享
* 扩展资源仅可作为整数资源使用，并且不能被过量使用
* 设备不能在容器之间共享
<!--
Suppose a Kubernetes cluster is running a device plugin that advertises resource `hardware-vendor.example/foo`
on certain nodes. Here is an example of a pod requesting this resource to run a demo workload:
-->
假设 Kubernetes 集群正在运行一个设备插件，该插件在一些节点上公布的资源为 `hardware-vendor.example/foo`。
下面就是一个 Pod 示例，请求此资源以运行某演示负载：
@@ -125,8 +126,8 @@ The general workflow of a device plugin includes the following steps:
设备插件的常规工作流程包括以下几个步骤：
* 初始化。在这个阶段，设备插件将执行供应商特定的初始化和设置，以确保设备处于就绪状态。
* 插件使用主机路径 `/var/lib/kubelet/device-plugins/` 下的 Unix socket 启动一个 gRPC 服务，该服务实现以下接口：
* 初始化。在这个阶段，设备插件将执行供应商特定的初始化和设置，以确保设备处于就绪状态。
* 插件使用主机路径 `/var/lib/kubelet/device-plugins/` 下的 Unix socket 启动一个 gRPC 服务，该服务实现以下接口：
```gRPC
service DevicePlugin {
@@ -154,9 +155,12 @@ If the operations succeed, the device plugin returns an `AllocateResponse` that
runtime configurations for accessing the allocated devices. The kubelet passes this information
to the container runtime.
-->
* 插件通过 Unix socket 在主机路径 `/var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock` 处向 kubelet 注册自身。
* 成功注册自身后，设备插件将以服务模式运行，在此期间，它将持续监控设备运行状况，并在设备状态发生任何变化时向 kubelet 报告。它还负责响应 `Allocate` gRPC 请求。在`Allocate`期间，设备插件可能还会做一些设备特定的准备；例如 GPU 清理或 QRNG 初始化。如果操作成功，则设备插件将返回 `AllocateResponse`，其中包含用于访问被分配的设备容器运行时的配置。kubelet 将此信息传递到容器运行时。
* 插件通过 Unix socket 在主机路径 `/var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock` 处向 kubelet 注册自身。
* 成功注册自身后，设备插件将以服务模式运行，在此期间，它将持续监控设备运行状况，
并在设备状态发生任何变化时向 kubelet 报告。它还负责响应 `Allocate` gRPC 请求。
在 `Allocate` 期间，设备插件可能还会做一些设备特定的准备；例如 GPU 清理或 QRNG 初始化。
如果操作成功，则设备插件将返回 `AllocateResponse`，其中包含用于访问被分配的设备容器运行时的配置。
kubelet 将此信息传递到容器运行时。
<!--
### Handling kubelet restarts
@@ -168,7 +172,10 @@ of its Unix socket and re-register itself upon such an event.
-->
### 处理 kubelet 重启
设备插件应能监测到 kubelet 重启，并且向新的 kubelet 实例来重新注册自己。在当前实现中，当 kubelet 重启的时候，新的 kubelet 实例会删除 `/var/lib/kubelet/device-plugins` 下所有已经存在的 Unix sockets。设备插件需要能够监控到它的 Unix socket 被删除，并且当发生此类事件时重新注册自己。
设备插件应能监测到 kubelet 重启，并且向新的 kubelet 实例来重新注册自己。
在当前实现中，当 kubelet 重启的时候，新的 kubelet 实例会删除 `/var/lib/kubelet/device-plugins`
下所有已经存在的 Unix sockets。
设备插件需要能够监控到它的 Unix socket 被删除，并且当发生此类事件时重新注册自己。
<!--
## Device plugin deployment
@@ -190,9 +197,13 @@ Pod onto Nodes, to restart the daemon Pod after failure, and to help automate up
你可以将你的设备插件作为节点操作系统的软件包来部署、作为 DaemonSet 来部署或者手动部署。
规范目录 `/var/lib/kubelet/device-plugins` 是需要特权访问的，所以设备插件必须要在被授权的安全的上下文中运行。如果你将设备插件部署为 DaemonSet，`/var/lib/kubelet/device-plugins` 目录必须要在插件的 [PodSpec](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#podspec-v1-core) 中声明作为 {{< glossary_tooltip term_id="volume" >}} 被 mount 到插件中。
规范目录 `/var/lib/kubelet/device-plugins` 是需要特权访问的，所以设备插件必须要在被授权的安全的上下文中运行。
如果你将设备插件部署为 DaemonSet，`/var/lib/kubelet/device-plugins` 目录必须要在插件的
[PodSpec](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#podspec-v1-core)
中声明作为 {{< glossary_tooltip term_id="volume" >}} 被 mount 到插件中。
如果你选择 DaemonSet 方法，你可以通过 Kubernetes 进行以下操作：将设备插件的 Pod 放置在节点上，在出现故障后重新启动 daemon Pod，来进行自动进行升级。
如果你选择 DaemonSet 方法，你可以通过 Kubernetes 进行以下操作：
将设备插件的 Pod 放置在节点上，在出现故障后重新启动守护进程 Pod，来进行自动升级。
<!--
## API compatibility
@@ -210,12 +221,15 @@ ensure the continuous functioning of the device allocations during the upgrade.
-->
## API 兼容性
Kubernetes 设备插件支持还处于 beta 版本。所以在稳定版本出来之前 API 会以不兼容的方式进行更改。作为一个项目，Kubernetes 建议设备插件开发者：
Kubernetes 设备插件支持还处于 beta 版本。所以在稳定版本出来之前 API 会以不兼容的方式进行更改。
作为一个项目，Kubernetes 建议设备插件开发者：
* 注意未来版本的更改
* 支持多个版本的设备插件 API，以实现向后/向前兼容性。
如果你启用 DevicePlugins 功能，并在需要升级到 Kubernetes 版本来获得较新的设备插件 API 版本的节点上运行设备插件，请在升级这些节点之前先升级设备插件以支持这两个版本。采用该方法将确保升级期间设备分配的连续运行。
如果你启用 DevicePlugins 功能，并在需要升级到 Kubernetes 版本来获得较新的设备插件 API
版本的节点上运行设备插件，请在升级这些节点之前先升级设备插件以支持这两个版本。
采用该方法将确保升级期间设备分配的连续运行。
<!--
## Monitoring Device Plugin Resources
@@ -233,7 +247,11 @@ identifying containers using `pod`, `namespace`, and `container` prometheus labe
{{< feature-state for_k8s_version="v1.15" state="beta" >}}
为了监控设备插件提供的资源，监控代理程序需要能够发现节点上正在使用的设备，并获取元数据来描述哪个指标与容器相关联。设备监控代理暴露给 [Prometheus](https://prometheus.io/) 的指标应该遵循 [Kubernetes Instrumentation Guidelines](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-instrumentation/instrumentation.md)，使用 `pod`、`namespace` 和 `container` 标签来标识容器。
为了监控设备插件提供的资源，监控代理程序需要能够发现节点上正在使用的设备，
并获取元数据来描述哪个指标与容器相关联。
设备监控代理暴露给 [Prometheus](https://prometheus.io/) 的指标应该遵循
[Kubernetes Instrumentation Guidelines](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-instrumentation/instrumentation.md)，
使用 `pod`、`namespace` 和 `container` 标签来标识容器。
<!--
The kubelet provides a gRPC service to enable discovery of in-use devices, and to provide metadata
@@ -260,9 +278,18 @@ DaemonSet, `/var/lib/kubelet/pod-resources` must be mounted as a
Support for the "PodResources service" requires `KubeletPodResources` [feature gate](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/) to be enabled. It is enabled by default starting with Kubernetes 1.15.
-->
gRPC 服务通过 `/var/lib/kubelet/pod-resources/kubelet.sock` 的 UNIX 套接字来提供服务。设备插件资源的监控代理程序可以部署为守护进程或者 DaemonSet。规范的路径 `/var/lib/kubelet/pod-resources` 需要特权来进入，所以监控代理程序必须要在获得授权的安全的上下文中运行。如果设备监控代理以 DaemonSet 形式运行，必须要在插件的 [PodSpec](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#podspec-v1-core) 中声明将 `/var/lib/kubelet/pod-resources` 目录以 {{< glossary_tooltip term_id="volume" >}} 形式被 mount 到容器中。
gRPC 服务通过 `/var/lib/kubelet/pod-resources/kubelet.sock` 的 UNIX 套接字来提供服务。
设备插件资源的监控代理程序可以部署为守护进程或者 DaemonSet。
规范的路径 `/var/lib/kubelet/pod-resources` 需要特权来进入，
所以监控代理程序必须要在获得授权的安全的上下文中运行。
如果设备监控代理以 DaemonSet 形式运行，必须要在插件的
[PodSpec](/docs/reference/generated/kubernetes-api/{{< param "version" >}}/#podspec-v1-core)
中声明将 `/var/lib/kubelet/pod-resources` 目录以
{{< glossary_tooltip text="卷" term_id="volume" >}}的形式被挂载到容器中。
对“PodResources 服务”的支持要求启用 `KubeletPodResources` [特性门控](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)。从 Kubernetes 1.15 开始默认启用。
对“PodResources 服务”的支持要求启用 `KubeletPodResources`
[特性门控](/zh/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)。
从 Kubernetes 1.15 开始默认启用。
<!--
## Device Plugin integration with the Topology Manager
@@ -275,7 +302,8 @@ The Topology Manager is a Kubelet component that allows resources to be co-ordin
{{< feature-state for_k8s_version="v1.17" state="alpha" >}}
拓扑管理器是 Kubelet 的一个组件，它允许以拓扑对齐方式来调度资源。为了做到这一点，设备插件 API 进行了扩展来包括一个 `TopologyInfo` 结构体。
拓扑管理器是 Kubelet 的一个组件，它允许以拓扑对齐方式来调度资源。
为了做到这一点，设备插件 API 进行了扩展来包括一个 `TopologyInfo` 结构体。
```gRPC
message TopologyInfo {
@@ -298,9 +326,11 @@ An example `TopologyInfo` struct populated for a device by a Device Plugin:
pluginapi.Device{ID: "25102017", Health: pluginapi.Healthy, Topology:&pluginapi.TopologyInfo{Nodes: []*pluginapi.NUMANode{&pluginapi.NUMANode{ID: 0,},}}}
```
-->
设备插件希望拓扑管理器可以将填充的 TopologyInfo 结构体作为设备注册的一部分以及设备 ID 和设备的运行状况发送回去。然后设备管理器将使用此信息来咨询拓扑管理器并做出资源分配决策。
设备插件希望拓扑管理器可以将填充的 TopologyInfo 结构体作为设备注册的一部分以及设备 ID
和设备的运行状况发送回去。然后设备管理器将使用此信息来咨询拓扑管理器并做出资源分配决策。
`TopologyInfo` 支持定义 `nodes` 字段，允许为 `nil`（默认）或者是一个 NUMA nodes 的列表。这样就可以使设备插件可以跨越 NUMA nodes 去发布。
`TopologyInfo` 支持定义 `nodes` 字段，允许为 `nil`（默认）或者是一个 NUMA 节点的列表。
这样就可以使设备插件可以跨越 NUMA 节点去发布。
下面是一个由设备插件为设备填充 `TopologyInfo` 结构体的示例：
@@ -328,30 +358,28 @@ Here are some examples of device plugin implementations:
下面是一些设备插件实现的示例：
* [AMD GPU device plugin](https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin)
* [Intel device plugins](https://github.com/intel/intel-device-plugins-for-kubernetes) 支持 Intel GPU、FPGA 和 QuickAssist 设备
* [KubeVirt device plugins](https://github.com/kubevirt/kubernetes-device-plugins) 用于硬件辅助的虚拟化
* The [NVIDIA GPU device plugin](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin)
* 需要 [nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker) 2.0，允许运行 Docker 容器的时候开启 GPU。
* [NVIDIA GPU device plugin for Container-Optimized OS](https://github.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/tree/master/cmd/nvidia_gpu)
* [RDMA device plugin](https://github.com/hustcat/k8s-rdma-device-plugin)
* [Solarflare device plugin](https://github.com/vikaschoudhary16/sfc-device-plugin)
* [SR-IOV Network device plugin](https://github.com/intel/sriov-network-device-plugin)
* [Xilinx FPGA device plugins](https://github.com/Xilinx/FPGA_as_a_Service/tree/master/k8s-fpga-device-plugin)
* [AMD GPU 设备插件](https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin)
* [Intel 设备插件](https://github.com/intel/intel-device-plugins-for-kubernetes) 支持 Intel GPU、FPGA 和 QuickAssist 设备
* [KubeVirt 设备插件](https://github.com/kubevirt/kubernetes-device-plugins) 用于硬件辅助的虚拟化
* The [NVIDIA GPU 设备插件](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin)
* 需要 [nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker) 2.0，以允许运行 Docker 容器的时候启用 GPU。
* [为 Container-Optimized OS 所提供的 NVIDIA GPU 设备插件](https://github.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/tree/master/cmd/nvidia_gpu)
* [RDMA 设备插件](https://github.com/hustcat/k8s-rdma-device-plugin)
* [Solarflare 设备插件](https://github.com/vikaschoudhary16/sfc-device-plugin)
* [SR-IOV 网络设备插件](https://github.com/intel/sriov-network-device-plugin)
* [Xilinx FPGA 设备插件](https://github.com/Xilinx/FPGA_as_a_Service/tree/master/k8s-fpga-device-plugin)
## {{% heading "whatsnext" %}}
<!--
* Learn about [scheduling GPU resources](/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/) using device plugins
* Learn about [advertising extended resources](/docs/tasks/administer-cluster/extended-resource-node/) on a node
* Read about using [hardware acceleration for TLS ingress](https://kubernetes.io/blog/2019/04/24/hardware-accelerated-ssl/tls-termination-in-ingress-controllers-using-kubernetes-device-plugins-and-runtimeclass/) with Kubernetes
* Learn about the [Topology Manager] (/docs/tasks/adminster-cluster/topology-manager/)
-->
* 查看 [调度 GPU 资源](/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/) 来学习使用设备插件
* 查看在 node 上如何[广告扩展资源](/docs/tasks/administer-cluster/extended-resource-node/)
* 阅读如何在 Kubernetes 中如何使用 [TLS 入口的硬件加速](https://kubernetes.io/blog/2019/04/24/hardware-accelerated-ssl/tls-termination-in-ingress-controllers-using-kubernetes-device-plugins-and-runtimeclass/)
* 学习 [Topology Manager] (/docs/tasks/adminster-cluster/topology-manager/)
* 查看[调度 GPU 资源](/zh/docs/tasks/manage-gpus/scheduling-gpus/) 来学习使用设备插件
* 查看在上如何[公布节点上的扩展资源](/docs/tasks/administer-cluster/extended-resource-node/)
* 阅读如何在 Kubernetes 中使用 [TLS Ingress 的硬件加速](https://kubernetes.io/blog/2019/04/24/hardware-accelerated-ssl/tls-termination-in-ingress-controllers-using-kubernetes-device-plugins-and-runtimeclass/)
* 学习[拓扑管理器](/zh/docs/tasks/adminster-cluster/topology-manager/)