Container Service for Kubernetes:Deploy the cloud-native AI suite

MySQL pré-instalado (apenas testes)

Se você não selecionar ApsaraDB RDS, o cluster usará um banco de dados MySQL integrado por padrão.

A implantação cria um disco de 120 GB como PersistentVolumeClaim (PVC) usando a StorageClass. O ACK não gerencia o ciclo de vida do disco. Exclua o disco manualmente quando ele não for mais necessário.

ApsaraDB RDS (produção)

Utilize o ApsaraDB RDS para cargas de trabalho de produção.

Se ocorrer um erro de conexão, consulte {{XREF_7}} .

Para alterar o método de armazenamento, desinstale e reinstale o conjunto. Exclua o Secret kubeai-rds no namespace kube-ai antes de reinstalar, caso ele exista.

1. Adquira uma instância ApsaraDB RDS e crie um banco de dados e uma conta. Consulte {{XREF_8}} e Visão geral do faturamento.

2. Clique em Deploy Cloud-native AI Suite na parte inferior da página de implantação.

3. No console ACK, clique no nome do cluster. No painel de navegação à esquerda, escolha Configurations > Secrets.

4. Na lista suspensa Namespace, selecione kube-ai.

5. Clique em Create from YAML.

6. Insira o seguinte modelo YAML para criar um Secret chamado kubeai-rds e clique em Create.

   Parâmetro	Descrição
   MYSQL_HOST	O endpoint de conexão do ApsaraDB RDS
   MYSQL_DB_NAME	O nome do banco de dados
   MYSQL_USER	O nome de usuário da conta do banco de dados
   MYSQL_PASSWORD	A senha da conta do banco de dados

      apiVersion: v1
      kind: Secret
      metadata:
        name: kubeai-rds
        namespace: kube-ai
      type: Opaque
      stringData:
        MYSQL_HOST: "Your RDS endpoint"
        MYSQL_DB_NAME: "Database name"
        MYSQL_USER: "Database username"
        MYSQL_PASSWORD: "Database password"

MinIO pré-instalado (apenas testes)

Caso não selecione OSS, o cluster utilizará uma instância integrada do MinIO por padrão.

A implantação cria um disco de 20 GB como PVC usando a StorageClass. O ACK não gerencia o ciclo de vida do disco. Exclua o disco manualmente quando ele não for mais necessário.

Object Storage Service (testes e produção)

Utilize o Object Storage Service (OSS) para armazenamento persistente e escalável de dados de workflow.

1. Se o namespace kube-ai não existir, crie-o:

   O namespace kube-ai é criado automaticamente durante a implantação do conjunto. Verifique se ele existe antes de tentar criá-lo.

      kubectl create ns kube-ai

2. No console ACK, clique no nome do cluster. No painel de navegação à esquerda, escolha Configurations > Secrets.

3. Na lista suspensa Namespace, selecione kube-ai.

4. Clique em Create from YAML.

5. Insira o seguinte YAML para criar um Secret chamado kubeai-oss e clique em Create.

   Parâmetro	Descrição
   ENDPOINT	O endpoint do OSS para sua região. Consulte {{XREF_9}}
   ACCESS_KEY_ID	O AccessKey ID de um usuário RAM com permissão AliyunOSSFullAccess. Consulte Criar um par de AccessKey
   ACCESS_KEY_SECRET	O AccessKey secret do usuário RAM

      apiVersion: v1
      kind: Secret
      metadata:
        name: kubeai-oss
        namespace: kube-ai
      type: Opaque
      stringData:
        ENDPOINT: "https://oss-cn-beijing.aliyuncs.com"
        ACCESS_KEY_ID: "****"
        ACCESS_KEY_SECRET: "****"

6. Após criar o Secret, verifique se um bucket chamado mlpipeline-<clusterid> aparece no console OSS. Consulte Visão geral do faturamento para obter informações sobre o faturamento do OSS.

7. Retorne à página de implantação e instale o Kubeflow Pipelines.