为弹性伸缩 Docker Machine 安装和注册极狐GitLab Runner

弹性伸缩功能引入于极狐GitLab Runner 1.1.0。

如果您想了解弹性伸缩,请参见弹性伸缩文档

准备环境

如果您想使用弹性伸缩功能,Docker 和极狐GitLab Runner 必须安装在同一台机器上:

  1. 登录新的基于 Linux 的机器,这个机器作为堡垒服务器,Docker 在其上生成新机器。
  2. 安装极狐GitLab Runner
  3. 从 Docker Machine 派生安装 Docker Machine。
  4. 可选但推荐。准备代理容器镜像库和缓存服务器,和弹性伸缩 Runner 一起使用。

配置极狐GitLab Runner

  1. 熟悉与 gitlab-runner 一起使用 docker-machine 的核心概念:
  2. 第一次使用 Docker Machine 时,最好使用您的 Docker Machine 驱动手动执行 docker-machine create ... 命令。 和您打算在 极狐GitLab Runner MachineOptions 部分配置的选项一起运行这个命令。 这会合理设置 Docker Machine 环境,也会对特定选项进行很好的验证。在这之后,您可以使用 docker-machine rm [machine_name] 销毁机器并启动 Runner。

    note 多个第一次使用时就完成的 docker-machine create 的并发请求是不好的。 当使用 docker+machine 执行器,Runner 或许会启动很少的并发 docker-machine create 命令。如果之前从未在这个环境中使用过 Docker Machine,每个启动的进程都会试图准备 SSH 密钥和 SSL 证书(极狐GitLab Runner 和弹性伸缩所生成的机器上的 Docker Engine 之间的 Docker API 鉴权), 并且这些并发进程互相干扰。在非工作环境中这些可以结束。 这也是您第一次使用 Docker Machine 设置极狐GitLab Runner 时手动创建测试机很重要的原因。
  3. 注册 Runner 并选择 docker+machine 执行器。
  4. 编辑 config.toml 并配置 Runner 使用 Docker Machine。详情请参见极狐GitLab Runner 弹性伸缩
  5. 现在您可以试着在您的项目中启动新流水线。几秒钟后, 如果您运行 docker-machine ls,您应该能看见正在创建的新机器。

升级极狐GitLab Runner

  1. 检查您的操作系统是否配置了自动重启极狐GitLab Runner(例如,检查服务文件):
    • 如果配置了自动重启,确保服务管理器配置成使用 SIGQUIT 并使用服务工具停止进程:

      # For systemd
      sudo systemctl stop gitlab-runner
      
      # For upstart
      sudo service gitlab-runner stop
      
    • 如果没配置自动重启,您可能需要手动停止进程:

      sudo killall -SIGQUIT gitlab-runner
      
    note 发送 SIGQUIT 信号会优雅关闭进程。进程不再接受新作业,当前作业完成后,会马上退出。
  2. 一直等待,直到极狐GitLab Runner 退出。您可以使用 gitlab-runner status 查看它的状态,或使用以下命令等待为时 30 分钟的优雅关闭:

    for i in `seq 1 180`; do # 1800 seconds = 30 minutes
        gitlab-runner status || break
        sleep 10
    done
    
  3. 您现在可以不打断任何作业安全安装新版本的极狐GitLab Runner 了。

使用 Docker Machine 的派生版本

安装

  1. 下载合适的 docker-machine 二进制。 复制二进制到可以访问 PATH 的位置,使其可执行。 例如,下载并安装 v0.16.2-gitlab.21

     curl -O "https://gitlab-docker-machine-downloads.s3.amazonaws.com/v0.16.2-gitlab.21/docker-machine-Linux-x86_64"
     cp docker-machine-Linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-machine
     chmod +x /usr/local/bin/docker-machine
    

在谷歌计算引擎上使用 GPU

引入于极狐GitLab Docker Machine 0.16.2-gitlab.10 和极狐GitLab Runner 13.9。

note 每个执行器都支持 GPU。 没必要只为了 GPU 支持而使用 Docker Machine。Docker Machine 执行器很容易就可以向上或向下伸缩 GPU,但是使用 Kubernetes 执行器同样可以完成。

您可以使用 Docker Machine 派生创建使用图形处理单元(GPU)的谷歌计算引擎实例

Docker Machine GPU 选项

如果您想使用 GPU 创建实例,请使用以下 Docker Machine 选项:

选项 示例 描述
--google-accelerator type=nvidia-tesla-p4,count=1 指定附属于实例(type=TYPE,count=N 格式)的 GPU 加速器的类型和数量。
--google-maintenance-policy TERMINATE 一直使用 TERMINATE,因为谷歌云不允许 GPU 实例热迁移
--google-machine-image https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/deeplearning-platform-release/global/images/family/tf2-ent-2-3-cu110 GPU 启用的操作系统的 URL。详情请参见可用镜像列表
--google-metadata install-nvidia-driver=True 这个标记让镜像安装 NVIDIA GPU 驱动。

这些参数映射到 gcloud compute 的命令行参数。 详情请参见谷歌关于使用关联 GPU 创建虚拟机的文档

验证 Docker Machine 选项

如果您想准备您的系统并测试可以使用谷歌计算引擎创建 GPU:

  1. 为Docker Machine 设置谷歌计算引擎驱动证书。 如果您的虚拟机没有默认服务账号,您可能需要向 Runner 导出环境变量。 如何完成取决于如何发布 Runner。例如:

    • 通过 systemdupstart:参见设置自定义环境变量的文档
    • 通过使用 Helm Chart 的 Kubernetes:更新 values.yaml 条目
    • 通过 Docker:使用 -e 选项(例如,docker run -e GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/credentials.json gitlab/gitlab-runner)。
  2. 验证 docker-machine 可以使用预期选项创建虚拟机。 例如,使用单个 NVIDIA Telsa P4 加速器创建 n1-standard-1 机器, 用一个名称替代 test-gpu 并运行:

    docker-machine create --driver google --google-project your-google-project \
      --google-disk-size 50 \
      --google-machine-type n1-standard-1 \
      --google-accelerator type=nvidia-tesla-p4,count=1 \
      --google-maintenance-policy TERMINATE \
      --google-machine-image https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/deeplearning-platform-release/global/images/family/tf2-ent-2-3-cu110 \
      --google-metadata "install-nvidia-driver=True" test-gpu
    
  3. 为了验证 GPU 有效,您需要通过 SSH 进入机器并运行 nvidia-smi

    $ docker-machine ssh test-gpu sudo nvidia-smi
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI 450.51.06    Driver Version: 450.51.06    CUDA Version: 11.0     |
    |-------------------------------+----------------------+----------------------+
    | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
    | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
    |                               |                      |               MIG M. |
    |===============================+======================+======================|
    |   0  Tesla P4            Off  | 00000000:00:04.0 Off |                    0 |
    | N/A   43C    P0    22W /  75W |      0MiB /  7611MiB |      3%      Default |
    |                               |                      |                  N/A |
    +-------------------------------+----------------------+----------------------+
    
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | Processes:                                                                  |
    |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
    |        ID   ID                                                   Usage      |
    |=============================================================================|
    |  No running processes found                                                 |
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    
  4. 移除测试实例以省钱:

     docker-machine rm test-gpu
    

配置极狐GitLab Runner

  1. 一旦您验证了这些选项,配置 Docker 执行器以在 runners.docker 配置中使用所有可用 GPU。 然后向您的极狐GitLab Runner runners.machine 配置中的 MachineOptions 设置中添加 Docker Machine 选项。例如:

    [runners.docker]
      gpus = "all"
    [runners.machine]
      MachineOptions = [
        "google-project=your-google-project",
        "google-disk-size=50",
        "google-disk-type=pd-ssd",
        "google-machine-type=n1-standard-1",
        "google-accelerator=count=1,type=nvidia-tesla-p4",
        "google-maintenance-policy=TERMINATE",
        "google-machine-image=https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/deeplearning-platform-release/global/images/family/tf2-ent-2-3-cu110",
        "google-metadata=install-nvidia-driver=True"
      ]