性能测试
xfs 在各种 RAID 下的性能测试
· ☕ 25 分钟
1. 磁盘基准测试 1.1 4k 随机写 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 fio \ --name=4k_randwrite \ --rw=randwrite \ --bs=4k \ --ioengine=libaio \ --direct=1 \ --numjobs=8 \ --iodepth=32 \ --size=20G \ --time_based \ --runtime=120 \ --group_reporting \ --allow_mounted_write=1 \ --filename=/data1/fio-4k-randwrite.dat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 Starting 8 processes 4k_randwrite: Laying out IO file (1 file / 20480MiB) Jobs: 8 (f=8): [w(8)][100.0%][r=0KiB/s,w=252MiB/s][r=0,w=64.5k IOPS][eta 00m:00s] 4k_randwrite: (groupid=0, jobs=8): err= 0: pid=31269 write: IOPS=65.1k, BW=254MiB/s (267MB/s)(29.8GiB/120004msec) slat (usec): min=2, max=300387, avg=98.81, stdev=642.76

NVIDIA RTX 5090 推理测试
· ☕ 3 分钟
1. 安装驱动 下载驱动 访问 https://www.nvidia.com/en-us/drivers/ 选择对应的驱动版本下载 1 wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/580.76.05/NVIDIA-Linux-x86_64-580.76.05.run 安装驱动 1 bash NVIDIA-Linux-x86_64-580.76.05.run 查看显卡 1 nvidia-smi 1 2 3 GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 5090 (UUID: GPU-92fcdc58-4754-73c7-af6c-56740936817d) GPU 1: NVIDIA GeForce RTX 5090 (UUID: GPU-e05cb455-7dd3-0db5-ac39-70794aa19d4e) ... 开启持久模式 1 nvidia-smi -pm 1 查看拓扑结构 1 nvidia-smi topo -m 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GPU0 GPU1 GPU2 GPU3 GPU4 GPU5 GPU6 GPU7 CPU Affinity NUMA Affinity GPU NUMA ID GPU0 X PIX NODE NODE SYS SYS SYS SYS 0-47,96-143 0 N/A GPU1 PIX X NODE NODE

Ascend DMI 工具使用指南
· ☕ 2 分钟
1. 安装依赖 MindCluster ToolBox 是一套面向集群运维与硬件管理的系统级工具集,主要用于设备监控、性能测试、日志收集等运维操作。 MindCluster ToolBox 中包括 Ascend DMI 工具、日志收集工具和 Ascend Cert 工具。 MindCluster ToolBox 工具的原理是,通过调用底层 DCMI(设备控制管理接口)以及 AscendCL(Ascen

3FS 的一些性能测试
· ☕ 4 分钟
1. 硬件测试 有两块 NVMe SSD SAMSUNG MZQL27T6HBLA-00A07,两个节点组成的 3FS 集群,每个节点有 4 个 IB 网口。 1.1 单线程 磁盘 FIO 128 K,读 1 fio -numjobs=1 -fallocate=none -iodepth=2 -ioengine=libaio -direct=1 -rw=read -bs=128K --group_reporting -size=100M -time_based -runtime=30 -name=fio-test -directory=/data/fio 1 Jobs: 1 (f=1): [R(1)][100.0%][r=2211MiB/s][r=17.7k IOPS][eta 00m:00s] 磁盘 FIO 128 K,写 1 fio -numjobs=1 -fallocate=none -iodepth=2 -ioengine=libaio -direct=1 -rw=write -bs=128K --group_reporting -size=100M -time_based -runtime=30 -name=fio-test -directory=/data/fio 1 Jobs: 1 (f=1): [W(1)][100.0%][w=3703MiB/s][w=29.6k IOPS][eta 00m:00s] 磁盘 FIO 4 M,

使用 Fluid 对接 S3 存储及性能测试
· ☕ 1 分钟
1. Jindo 挂载 S3 配置环境变量 1 2 3 4 export ENDPOINT=obs.ap-southeast-3.myhuaweicloud.com export BUCKET= export AK= export SK= 创建凭证 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: mys3secret type: Opaque stringData: fs.s3.accessKeyId: ${AK} fs.s3.accessKeySecret: ${SK} EOF 创建 Dataset 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 kubectl apply -f - <<EOF apiVersion: data.fluid.io/v1alpha1 kind: Dataset metadata: name: mys3-jindo spec: mounts: - mountPoint: s3://${BUCKET}/test2/ options: fs.s3.endpoint: ${ENDPOINT} encryptOptions: - name: fs.s3.accessKeyId valueFrom: secretKeyRef: name: mys3secret key: fs.s3.accessKeyId - name: fs.s3.accessKeySecret valueFrom: secretKeyRef: name: