Azure Stack Edge Pro FPGA 'dan iş yüklerini Azure Stack Edge Pro GPU 'suna geçirme

Bu makalede, Azure Stack Edge Pro FPGA cihazındaki iş yüklerinin ve verilerin bir Azure Stack Edge Pro GPU cihazına nasıl geçirileceği açıklanır. Geçiş işlemi, iki cihazın karşılaştırması, bir geçiş planı ve geçiş konularının incelenmesi ile başlar. Geçiş yordamı, doğrulama ve cihaz Temizleme ile biten ayrıntılı adımları sağlar.

Önemli

Azure Stack Edge Pro FPGA cihazları, Şubat 2024 ' deki yaşam sonuna ulaşacaktır. Yeni dağıtımları düşünüyorsanız, iş yükleriniz için Azure Stack Edge Pro GPU cihazlarını araştırmanızı öneririz.

Geçiş hakkında

Geçiş, iş yüklerini ve uygulama verilerini bir depolama konumundan diğerine taşıma işlemidir. Bu, bir kuruluşun geçerli verilerinin bir depolama cihazından başka bir depolama cihazına (tercihen etkin uygulamaları kesintiye uğratmadan veya devre dışı bırakmadan) ve ardından tüm giriş/çıkış (g/ç) etkinliğini yeni cihaza yeniden yönlendirmeksizin tam bir kopyasını oluşturmak gerektirir.

Bu geçiş kılavuzu, Azure Stack Edge Pro FPGA cihazından Azure Stack Edge Pro GPU cihazına veri geçirmek için gereken adımlara adım adım yönergeler sağlar. Bu belge, veri merkezindeki Azure Stack Edge cihazlarını çalıştırma, dağıtma ve yönetme konusunda sorumlu olan bilgi teknolojisi (BT) uzmanlarına ve bilgi çalışanlarına yöneliktir.

Bu makalede, Azure Stack Edge Pro FPGA cihazı kaynak cihaz olarak adlandırılır ve hedef cihaz, Azure Stack Edge Pro GPU aygıtıdır.

Karşılaştırma Özeti

Bu bölüm, Azure Stack Edge Pro GPU 'SU ile Azure Stack Edge Pro FPGA cihazları arasındaki yeteneklerin karşılaştırılma özetini sağlar. Hem kaynak hem de hedef cihazdaki donanım büyük ölçüde aynıdır; yalnızca donanım hızlandırma kartı ve depolama kapasitesi farklı olabilir.

Özellik Azure Stack Edge Pro GPU (hedef cihaz) Azure Stack Edge Pro FPGA (kaynak cihaz)
Donanım Donanım hızlandırma: 1 veya 2 NVIDIA T4 GPU 'ları
İşlem, bellek, ağ arabirimi, güç kaynağı birimi ve güç kablosu belirtimleri, cihazla FPGA ile aynıdır.
Donanım hızlandırma: Intel varış a 10 FPGA
İşlem, bellek, ağ arabirimi, güç kaynağı birimi ve güç kablosu belirtimleri, cihaz ile GPU ile aynıdır.
Kullanılabilir depolama alanı 4,19 TB
Eşlik dayanıklılığı ve dahili kullanım için alan ayırdıktan sonra
12,5 TB
Dahili kullanım için alan ayırdıktan sonra
Güvenlik Sertifikalar
İş yükleri IoT Edge iş yükleri
VM iş yükleri
Kubernetes iş yükleri
IoT Edge iş yükleri
Fiyatlandırma Fiyatlandırma Fiyatlandırma

Geçiş planı

Geçiş planınızı oluşturmak için aşağıdaki bilgileri göz önünde bulundurun:

  • Geçiş için bir zamanlama geliştirin.
  • Verileri geçirdiğinizde kesinti yaşayabilirsiniz. İşlem kesintiye uğratan bir kesinti süresi bakım penceresi sırasında geçişi zamanlamanızı öneririz. Bu belgede daha sonra açıklandığı şekilde, bu kapalı kalma süresi içinde yapılandırmaların kurulumunu ve geri yüklemesini öğreneceksiniz.
  • Toplam kesinti süresini anlayın ve tüm paydaşlarla iletişim kurun.
  • Kaynak cihazdan geçirilmesi gereken yerel verileri belirler. Bir önlem olarak, var olan depolama üzerindeki tüm verilerin son yedeklemesi olduğundan emin olun.

Geçiş fikirleri

Geçişe devam etmeden önce aşağıdaki bilgileri göz önünde bulundurun:

  • Bir Azure Stack Edge Pro GPU cihazı, bir Azure Stack Edge Pro FPGA kaynağına karşı etkinleştirilemez. Azure Stack Edge Pro GPU cihazı için Azure Stack Edge Pro GPU siparişi oluşturmabölümünde açıklandığı gibi yeni bir kaynak oluşturmanız gerekir.
  • FPGA kullanan kaynak cihazda dağıtılan Machine Learning modellerinin GPU ile hedef cihaz için değiştirilmesi gerekir. Modellerle ilgili yardım için Microsoft Desteği başvurabilirsiniz. Kaynak cihaza dağıtılan özel modeller, FPGA kullanmayan (yalnızca kullanılan CPU), hedef cihazda (CPU kullanılarak) olduğu gibi çalışır.
  • Kaynak cihaza dağıtılan IoT Edge modüller, hedef cihazda modüller başarıyla dağıtılmadan önce değişiklik gerektirebilir.
  • Kaynak cihaz, NFS 3,0 ve 4,1 protokollerini destekler. Hedef cihaz yalnızca NFS 3,0 protokolünü destekler.
  • Kaynak cihaz SMB ve NFS protokollerini destekler. Hedef cihaz, paylaşımlar için SMB ve NFS protokollerine ek olarak depolama hesaplarını kullanan REST protokolü aracılığıyla depolamayı destekler.
  • Kaynak aygıttaki paylaşma erişimi IP adresidir, ancak hedef cihazdaki paylaşma erişimi cihaz adı üzerinden yapılır.

Bir bakışta geçiş adımları

Bu tablo, geçiş için gereken adımları ve bu adımların bulunacağı konumu açıklayan geçişin genel akışını özetler.

Bu aşamada Bu adımı yapın Bu cihazda
Kaynak cihazı hazırla * 1. yapılandırma verilerini kaydetme
2. paylaşma verilerini yedekleme
3. IoT Edge iş yüklerini hazırlama
Kaynak cihaz
Hedef cihazı hazırla * 1. yeni bir sipariş oluşturun
2. Yapılandır ve Etkinleştir
Hedef cihaz
Geçiş verileri 1. paylaşımların verilerini geçirin
2. IoT Edge iş yüklerini yeniden dağıtın
Hedef cihaz
Verileri doğrulama Geçirilen verileri doğrulama Hedef cihaz
Temizle, geri dön Verileri silme ve döndürme Kaynak cihaz

*Kaynak ve hedef cihazlar paralel olarak hazır olabilir.

Kaynak cihazı hazırlama

Hazırlık, uç bulut paylaşımlarını, Edge Yerel paylaşımlarını ve cihazda dağıtılan IoT Edge modüllerini tanımlamanızı içerir.

1. yapılandırma verilerini kaydetme

Bu adımları, yerel kullanıcı arabirimi aracılığıyla kaynak cihazınızda yapın.

Yapılandırma verilerini kaynak cihaza kaydedin. Cihaz yapılandırmasını kaydetmenize yardımcı olması için dağıtım denetim listesini kullanın. Geçiş sırasında, yeni hedef cihazı yapılandırmak için bu yapılandırma bilgilerini kullanacaksınız.

2. paylaşma verilerini yedekleme

Cihaz verileri aşağıdaki türlerden biri olabilir:

  • Edge bulut paylaşımlarında veri
  • Yerel paylaşımlardaki veriler

Edge bulut paylaşımlarında veri

Edge bulutu, cihazınızdan Azure 'a katman verileri paylaşır. Azure portal aracılığıyla kaynak cihazınızda bu adımları uygulayın.

  • Tüm uç bulut paylaşımlarının ve kaynak cihazda bulunan kullanıcıların bir listesini oluşturun.
  • Sahip olduğunuz tüm bant genişliği zamanlamalarının bir listesini oluşturun. Bu bant genişliği zamanlamalarını hedef cihazınızda yeniden oluşturacaksınız.
  • Kullanılabilir ağ bant genişliğine bağlı olarak, buluta veri katmanlı verileri en üst düzeye çıkarmak için cihazınızda bant genişliği zamanlamalarını yapılandırın. Bu, cihazdaki yerel verileri en aza indirir.
  • Paylaşımların buluta tamamen katmanlantığından emin olun. Katmanlama, Azure portal paylaşma durumu denetlenerek onaylanır.

Edge Yerel paylaşımlarında veri

Edge Yerel paylaşımlarında bulunan veriler cihazda kalır. Azure portal aracılığıyla kaynak cihazınızda bu adımları uygulayın.

  • Cihazdaki Edge Yerel paylaşımlarının bir listesini oluşturun.

  • Verilerin tek seferlik geçişini yapacağından, uç yerel paylaşma verilerinin bir kopyasını başka bir şirket içi sunucuya oluşturun. robocopyVerileri kopyalamak için (SMB) veya rsync (NFS) gibi kopyalama araçlarını kullanabilirsiniz. İsteğe bağlı olarak, yerel paylaşımlardaki verileri yedeklemek için bir üçüncü taraf veri koruma çözümünü zaten dağıtmış olabilirsiniz. Aşağıdaki üçüncü taraf çözümler Azure Stack Edge Pro FPGA cihazlarıyla kullanım için desteklenir:

    Üçüncü taraf yazılım Çözüme başvuru
    Cohesity https://www.cohesity.com/solution/cloud/azure/
    Ayrıntılar için Cohesity başvurun.
    Commvault https://www.commvault.com/azure
    Ayrıntılar için, Commkasaya başvurun.
    Veritas http://veritas.com/azure
    Ayrıntılar için VERITAS ile iletişim kurun.
    Veeam https://www.veeam.com/kb4041
    Ayrıntılar için, Veead ile iletişim kurun.

3. IoT Edge iş yüklerini hazırlama

  • IoT Edge modüller dağıttıysanız ve FPGA hızlandırma kullanıyorsanız, bu modüllerin GPU cihazında çalışması için önce modülleri değiştirmeniz gerekebilir. IoT Edge modüllerini değiştirmebölümündeki yönergeleri izleyin.

Hedef cihazı hazırla

1. yeni sipariş oluştur

Hedef cihazınız için yeni bir sipariş (ve yeni bir kaynak) oluşturmanız gerekir. Hedef cihazın, FPGA kaynağına karşı değil, GPU kaynağına karşı etkinleştirilmesi gerekir.

Bir sipariş yerleştirmek için, Azure portal Yeni bir Azure Stack Edge kaynağı oluşturun .

2. ayarlama, etkinleştirme

Hedef cihazı, daha önce oluşturduğunuz yeni kaynakla aynı şekilde ayarlamanız ve etkinleştirmeniz gerekir.

Hedef cihazı Azure Portal aracılığıyla yapılandırmak için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Dağıtım denetim listesindegereken bilgileri toplayın. Kaynak cihaz yapılandırmasından kaydettiğiniz bilgileri kullanabilirsiniz.
  2. Paketiaçın, raf takın ve cihazınızı bağlayın.
  3. Cihazın yerel kullanıcı arabirimine bağlanın.
  4. Eski cihazınız için kullandıklardan farklı bir IP adresi kümesi (statik IP kullanılıyorsa) kullanarak ağı yapılandırın. Bkz. ağ ayarlarını yapılandırma.
  5. Eski aygıtınızla aynı cihaz adını atayın ve bir DNS etki alanı sağlayın. Bkz. cihaz ayarlarını yapılandırma.
  6. Yeni cihazda sertifikaları yapılandırın. Bkz. sertifikaları yapılandırma.
  7. Azure portal etkinleştirme anahtarını alın ve yeni cihazı etkinleştirin. Bkz. cihazı etkinleştirme.

Artık, paylaşılan verileri geri yüklemeye ve eski cihazda çalıştırdığınız iş yüklerini dağıtmaya hazırsınız.

Geçiş verileri

Artık, kaynak cihazdan hedef cihazınızdaki uç bulut paylaşımlarına ve uç yerel paylaşımlarına veri kopyalayacaksınız.

1. Edge bulut paylaşımlarından

Hedef cihazınızdaki uç bulut paylaşımlarındaki verileri eşitlemek için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Kaynak cihazda oluşturulan paylaşım adlarına karşılık gelen Paylaşımlar ekleyin . Paylaşımları oluşturduğunuzda, BLOB kapsayıcısı Seç ' ın Varolanı kullan' ı seçin ve ardından önceki cihazla kullanılan kapsayıcıyı seçin.
  2. Önceki cihaza erişimi olan kullanıcıları ekleyin .
  3. Azure 'daki Share verilerini yenileyin . Paylaşımın yenilenmesi, var olan kapsayıcıdan tüm bulut verilerini paylaşımlara alacak.
  4. Paylaşımlarınız ile ilişkilendirilecek bant genişliği zamanlamalarını yeniden oluşturun. Ayrıntılı adımlar için bkz. bant genişliği zamanlaması ekleme .

2. Edge Yerel paylaşımlarından

IoT iş yükleriniz için Yerel paylaşım verilerini korumak üzere bir üçüncü taraf yedekleme çözümü dağıtmış olabilirsiniz. Şimdi bu verileri geri yüklemeniz gerekir.

Değiştirme aygıtı tam olarak yapılandırıldıktan sonra, cihazı yerel depolama için etkinleştirin.

Yerel paylaşımlardaki verileri kurtarmak için şu adımları izleyin:

  1. Cihazda Işlem yapılandırma.

  2. Hedef cihazdaki tüm yerel paylaşımları ekleyin. Yerel bir paylaşma eklemeiçindeki ayrıntılı adımlara bakın.

  3. Kaynak aygıttaki SMB paylaşımlarına erişmek, hedef cihazda IP adreslerini kullanır, ancak cihaz adını kullanırsınız. Bkz. Azure Stack Edge Pro GPU üzerinde BIR SMB paylaşımıyla bağlantı. Hedef cihazdaki NFS paylaşımlarına bağlanmak için cihazla ilişkili yeni IP adreslerini kullanmanız gerekir. Bkz. Azure Stack Edge Pro GPU ÜZERINDE NFS paylaşımıyla bağlantı.

    Paylaşım verilerinizi SMB veya NFS üzerinden bir ara sunucuya kopyaladıysanız, verileri ara sunucudan hedef cihazdaki paylaşımlara kopyalayabilirsiniz. Hem kaynak hem de hedef cihaz çevrimiçiyse, verileri doğrudan kaynak cihazdan da kopyalayabilirsiniz.

    Yerel paylaşımlardaki verileri yedeklemek için üçüncü taraf yazılım kullandıysanız, tercih ettiğiniz veri koruma çözümü tarafından sunulan kurtarma yordamını çalıştırmanız gerekir. Aşağıdaki tablodaki başvurulara bakın.

    Üçüncü taraf yazılım Çözüme başvuru
    Cohesity https://www.cohesity.com/solution/cloud/azure/
    Ayrıntılar için Cohesity başvurun.
    Commvault https://www.commvault.com/azure
    Ayrıntılar için, Commkasaya başvurun.
    Veritas http://veritas.com/azure
    Ayrıntılar için VERITAS ile iletişim kurun.
    Veeam https://www.veeam.com/kb4041
    Ayrıntılar için, Veead ile iletişim kurun.

3. IoT Edge iş yüklerini yeniden dağıtın

IoT Edge modüller hazırlandıktan sonra, hedef cihazınıza IoT Edge iş yüklerini dağıtmanız gerekecektir. IoT Edge modüllerini dağıtmada herhangi bir hata varsa, bkz.:

Verileri doğrulama

Geçişten sonra tüm verilerin geçirildiğini ve iş yüklerinin hedef cihaza dağıtıldığını doğrulayın.

Verileri silme, döndürme

Veri geçişi tamamlandıktan sonra yerel verileri silin ve kaynak cihazı döndürün. Azure Stack Edge Pro cihazınızı döndürmebölümündeki adımları izleyin.

Sonraki adımlar

Azure Stack Edge Pro GPU cihazında IoT Edge iş yüklerini dağıtmayı öğrenin