Nvidia与Portworx合作实现Kubernetes环境下的自助数据管理

快速阅读: Nvidia采用Portworx实现大规模自助数据管理，支持多租户工作负载，确保系统可用性和敏捷性，无需等待工单，满足研发需求变化。

在企业研发环境中，团队需要能够无缝扩展的自助服务基础设施，以便数千名开发者可以快速部署资源、加速测试并按时完成任务，无需等待工单或担心停机风险。Nvidia公司的平台工程团队支持芯片设计、固件开发和AI训练工作负载，在本地和云端Kubernetes集群上运行，遵循容器优先的哲学。该公司选择Portworx（由Pure Storage提供）来实现大规模的自助数据管理，使多租户环境下的开发团队不会相互干扰，同时平台工程师可以在不影响敏捷性的前提下维持系统可用性，Nvidia高级软件工程师Brian Monroe表示。

Monroe和Portworx的副总裁兼总经理Venkat Ramakrishnan在接受theCUBE采访时讨论了如何通过Portworx在Kubernetes环境中实现大规模的自助数据管理，支持多租户工作负载而不牺牲可用性和敏捷性。

“我们需要能够关闭集群进行维护，”Monroe告诉theCUBE，“我们还需要能够转移工作负载。我们通常尝试实现零停机维护，即关闭集群中的一个节点进行升级等操作。通过PortWorx存储基础设施，数据复制分布在多个节点上，这使我们能够在不同位置移动工作负载，而无需担心中断特定的业务流程或功能。”

Portworx提供了直接面向Kubernetes命名空间的存储配置，使得从事芯片设计、固件开发或AI训练的团队能够独立运作，无需等待基础设施工单。这种自助服务基础设施模型意味着开发者可以在自己的环境中快速创建持久卷，同时平台工程师能够控制底层系统，Ramakrishnan说。

“你无需提交工单来获取存储服务，无论是文件、块还是对象，因为你在运行Portworx，它在你的命名空间内可用且支持多租户，”他说。“这意味着，一个团队可能正在开发大量ASIC固件，而另一个团队正在开发AI训练，它们可以共享相同的Kubernetes基础设施，而不会互相干扰。这些团队支持着大量的开发者，仅有少数平台工程师，我们帮助他们实现规模化运营。”

Nvidia的基础设施团队规划弹性增长，随着研发需求的变化增加节点和存储容量。公司在一个环境中运作，资源请求在关键阶段可能会激增，例如芯片流片或AI模型训练周期，需要一种无需重新设计即可扩展的自助服务基础设施，Ramakrishnan表示。

“不同的行业有不同的需求，但我认为从一个行业到另一个行业的基本问题大致相同，”他说。“现在谈论的是规模和弹性；特别是在媒体领域，有一个开发者平台，一个开发者体验平台，但让我们看看需要推动的关键绩效指标和服务水平协议。他们有数千名开发者，不断构建代码，在发布时，如芯片流片或新的软件版本，很可能需要更多的资源。规模和弹性的基础问题是相同的。”

以下是SiliconANGLE和theCUBE对KubeCon + CloudNativeCon NA活动的完整视频采访：

（披露：Pure Storage赞助了theCUBE的这一部分。Pure Storage和其他赞助商对theCUBE或SiliconANGLE上的内容没有编辑控制权。）

照片来源：SiliconANGLE

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