《表1“声明式”与“命令式”配置对比》

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《模型驱动的高性能计算集群配置管理》

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上海交通大学高性能计算平台是国内规模最大的校级计算平台之一[2]，已建成π1.0 （2013年上线）、π2.0 （2019年上线）两代集群，理论计算能力超过3PFlops，存储容量超过10 PB，配备CPU计算节点、多路胖节点、GPU计算节点等总计超过1 000个物理节点，以及数十个虚拟管理节点。将这些节点配置成一个协同工作的集群，是一项很有挑战性的工作。本文介绍一种以配置模型为核心的高性能计算集群配置管理方法，包括:配置管理工具选型、Puppet特性、模型驱动的集群配置管理流程、配置时间对比和配置集群的流程展示。