Способы установки программ в больших кластерах
Для моей стажировки в настоящее время я настраиваю кластер ноутбуков для запуска приложений CFD с использованием OpenFOAM. Пока что я настроил установку SSH-клиента и NFS как на главном сервере, так и на узлах. Я проверил и SSH и мою общую папку, и оба работают нормально.
Однако я хотел бы иметь возможность устанавливать и изменять программы только на главном компьютере и позволять узлам использовать программы оттуда.
Я только что закончил установку OpenMPI и OpenFOAM в общую папку master и отредактировал пути в сценарии master.bashrc соответственно.
Кажется ли это возможным решением? Я чувствую, что установка OpenMPI таким образом была смелым шагом.
Нужно ли изменять скрипт.bashrc на каждом из узлов, чтобы это работало правильно?
Будет ли установка программ в общей папке увеличивать время вычислений по сравнению с установкой OpenMPI и OpenFOAM на каждом узле?
Будем весьма благодарны за альтернативные идеи о том, как быстро настроить большой кластер без лишней работы на каждом узле.
И нет, я не могу использовать кластеризацию Rocks, так как кластер, который я создаю, состоит из ноутбуков только с одним портом Ethernet каждый. Есть ли хорошие альтернативы?
1 ответ
Если вы открыты для установки программного обеспечения на клиентах (ноутбуках), а не только на главном, есть некоторые решения для автоматизации ИТ, которые вы можете попробовать.
Чтобы быстро установить программное обеспечение на широкий спектр машин, вы можете использовать Ansibe ( вот учебник). Поскольку вы уже настроили SSH, это должно быть относительно просто. Большим преимуществом этого подхода является то, что вам не нужно входить в систему для каждого клиента; Вы можете делать всю работу из одной системы.
Вы также можете попробовать Puppet, который является инструментом управления конфигурацией (см. Здесь руководство). Это поможет вам обеспечить общий доступ ко всем параметрам конфигурации между компьютерами. Обратите внимание, что Puppet не так прост в настройке и может быть излишним для этого случая.