Kubernetes 與異質計算資源整合：Interlink 的技術實踐與應用

引言

在現代雲原生計算生態系中，Kubernetes 已成為容器編排的標準框架。然而，隨著科學計算與大規模資料處理需求的成長，異質計算資源（如超級電腦、GPU 集群）的整合成為關鍵挑戰。Interlink 作為一種創新架構，透過 Kubernetes 的 nodeSelector 機制，實現與 EuroHPC 等遠端資源的無縫連結，為跨雲端與異構環境的資源管理提供解決方案。本文將深入解析其技術核心與應用場景。

技術定義與核心概念

Interlink 是一種中間件框架，結合 Virtual Cublet 技術，將遠端資源抽象為 Kubernetes 的虛擬節點。其核心機制透過插件系統（Plugin System）與 OpenID Connect 身分驗證標準，實現 Kubernetes 集群與 EuroHPC 超級電腦、VM、GPU 集群等資源的整合。其中，nodeSelector 作為 Kubernetes 的關鍵元件，用於指定 Pod 綁定至特定虛擬節點（如 EuroHPC），成為資源抽象的橋樑。

重要特性與功能

1. 資源抽象與插件系統

Interlink 透過插件設計，將遠端資源轉換為 Kubernetes 可識別的虛擬節點。每個插件作為 REST API 服務，支援自訂化資源轉換（如 Pod 轉換為 Supercomputing 作業），並透過註解（Annotation）指定遠端資源行為（如預執行指令、節點綁定）。此設計使 Kubernetes 可以無縫管理異質資源，降低用戶使用門檻。

2. 網路與存儲增強

為解決 Pod 內部網路隔離問題，Interlink 引入 Overlay 網路技術，實現跨集群網路通訊。同時，增強存儲支持，擴展遠端資源的卷類型，使應用程式可靈活存取不同存儲後端。

3. 身分驗證與安全性

採用 OpenID Connect 標準進行集群與遠端資源的可信連線，確保資源訪問的安全性與可控性。

實際應用案例

單租戶場景

在本地 Kubernetes 集群中整合 EuroHPC 超級電腦資源，透過 nodeSelector 指定 Pod 綁定至 EuroHPC 虛擬節點，實現高吞吐量計算（HTC）任務的執行。

多租戶場景

跨多個 Kubernetes 集群（如多用戶集群）共享 EuroHPC 資源，透過 Interlink 的插件系統實現資源的動態分配與管理。

演示案例

• 運行 Ray 分散式訓練集群，於 EuroHPC 超級電腦上執行，並透過 Overlay 網路實現 Pod 日誌與本地集群的即時訪問。
• 整合 Argo Workflows，探索量子計算資源與 HTC 任務的協同執行。

技術優勢與挑戰

優勢

• 無縫整合：透過 nodeSelector 與 Virtual Cublet 技術，實現 Kubernetes 與異質資源的無縫連結。
• 高擴展性：支援多種後端資源（如 Zlur 超級電腦、雲端 GPU 集群），並與 CubeFlow 等工具整合，提升資源管理效率。
• 社區驅動：參與 CNCF 沙盒計劃，開源代碼庫設計簡潔，適合快速上手與貢獻。

挑戰與解決方案

• 原有限制：集群內網路隔離與存儲支持有限。
• 解決方案：引入 Overlay 網路技術與增強存儲抽象層，解決跨集群通訊與存儲類型限制。

總結

Interlink 透過 Kubernetes 的 nodeSelector 機制，實現與 EuroHPC 等異質資源的整合，為科學計算與大規模資料處理提供靈活的資源管理方案。其核心價值在於降低用戶使用門檻，並透過開源社區推動生態建設。未來，隨著 CNCF 沙盒計劃的持續發展，Interlink 將進一步探索量子計算等新領域的整合，為雲原生計算生態系帶來更多可能性。