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AI数据底座运维宝典

📚 共计 30 章节

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数据底座概述

AI数据底座的定义、核心组件（存储、计算、网络）及与传统数据中心的区别，奠定运维认知基础。

硬件选型与部署

GPU服务器选型（NVIDIA A100/H100）、NVLink与NVSwitch网络拓扑、液冷散热方案详解。

操作系统与驱动

Ubuntu Server 22.04 LTS安装、NVIDIA驱动安装与验证、CUDA Toolkit及cuDNN配置。

容器化环境搭建

Docker Engine安装配置、NVIDIA Container Toolkit集成、Docker Compose多容器管理。

分布式存储系统

Lustre文件系统架构部署与调优，高性能存储NVMe over Fabrics配置实战。

高速网络配置

InfiniBand网络基础、Mellanox网卡驱动安装、RDMA与GPUDirect RDMA配置。

作业调度系统

Slurm工作负载管理器安装、分区与QoS配置、GPU资源管理与作业提交。

监控与告警体系

Prometheus + Grafana搭建，GPU指标采集（dcgm-exporter），自定义告警规则。

ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）部署、日志采集解析与可视化检索。

数据备份与恢复

备份策略设计（全量/增量/差异），使用Bacula进行数据备份，灾难恢复演练。

网络安全策略（防火墙、VLAN）、访问控制（LDAP/AD集成）、数据加密（TLS/SSL）。

性能基准测试

GPU性能测试（MLPerf）、存储性能测试（fio）、网络性能测试（ib_write_bw）。

常见故障排查

GPU掉卡、网络丢包、存储性能瓶颈、容器启动失败等典型问题处理。

自动化运维

Ansible自动化配置管理、Playbook编写、批量部署与配置审计。

Ansible自动化

GitLab CI/CD搭建、自动化测试与部署、镜像构建与推送。

资源配额管理

Kubernetes ResourceQuota、LimitRange配置、多租户隔离策略。

数据生命周期管理

数据分级（热/温/冷）、迁移策略、归档与清理机制。

生命周期分级

高可用架构

控制节点高可用（Keepalived）、存储节点高可用（DRBD）、计算节点高可用。

高可用Keepalived

GPU利用率分析、Spot实例使用、预留实例与按需实例策略。

合规与审计

数据隐私法规（GDPR）、审计日志记录、合规性检查清单。

多集群管理

Kubernetes多集群联邦、跨集群资源调度、统一监控与日志。

多集群联邦

边缘计算集成

边缘节点部署、数据同步策略、边缘AI推理优化。

混合云架构

公有云（AWS/GCP/Azure）与私有云集成、数据同步与灾备。

混合云灾备

AI模型训练优化

分布式训练框架（PyTorch DDP/DeepSpeed）、数据加载优化、混合精度训练。

训练DeepSpeed

模型推理部署

Triton Inference Server部署、模型版本管理、A/B测试。

数据管道管理

Apache Airflow搭建、DAG编写、任务依赖与重试机制。

DVC（Data Version Control）使用、模型与数据集版本管理、实验追踪（MLflow）。

知识图谱构建

Neo4j图数据库部署、数据导入与查询、知识图谱可视化。

运维自动化脚本

Python运维脚本编写、常用库（paramiko, boto3, kubernetes）使用、定时任务。

未来趋势与总结

AI数据底座发展趋势（DPU、CXL、存算一体）、运维最佳实践总结、持续学习建议。