RayCluster：解锁 Ray on ACK 的分布式计算潜力

2023-10-26 07:00:48

Ray on ACK 实践探索之旅——RayCluster 篇

Ray 是一个久负盛名的开源分布式计算框架，它旨在简化构建可扩展的分布式应用程序的流程。而 RayCluster 是 Ray 在阿里云 ACK 上的托管服务，它为用户提供了一个便捷且高效的方式来运行和管理 Ray 集群，从而使开发者可以专注于开发，而无需担心底层基础设施的复杂性。

RayCluster 的优势

RayCluster 作为 Ray 在 ACK 上的托管服务，拥有以下优势：

简化部署和管理： RayCluster 免去了手动部署和管理 Ray 集群的繁琐流程，用户只需通过简单的 API 调用即可创建和管理集群。
弹性伸缩： RayCluster 支持自动伸缩，可根据负载情况自动调整集群资源，确保资源的充分利用。
高可用性和可靠性： RayCluster 采用高可用架构，确保集群稳定运行，即使遇到节点故障也能自动恢复。
与 ACK 生态集成： RayCluster 与 ACK 生态深度集成，可以无缝对接 ACK 的其他服务，如存储、网络和监控。

使用 RayCluster 进行分布式计算

以下是一个使用 RayCluster 进行分布式计算的示例：

场景： 我们有一个需要并行处理的海量数据数据集，希望使用 RayCluster 来加速处理过程。

步骤：

创建一个 RayCluster 集群：使用 RayCluster API 创建一个 Ray 集群，指定所需节点数量和类型。
编写分布式程序：编写一个使用 Ray API 的分布式程序，将数据处理任务分配到集群中的节点上。
提交任务：将分布式程序提交到 RayCluster 集群中，由集群负责任务的调度和执行。
获取结果：程序执行完成后，从集群中获取处理结果。

技术指南

创建 RayCluster 集群：

from ray import raycluster
cluster = raycluster.Cluster()
cluster.create_head_node()
for i in range(4):
    cluster.add_worker_node()

编写分布式程序：

import ray

@ray.remote
def process_data(data):
    # 处理数据并返回结果

# 创建 Ray 演员池
actors = [process_data.remote() for _ in range(4)]

# 将任务分配给演员池
results = [actor.process_data.remote(data) for actor in actors]

# 等待任务完成并获取结果
results = ray.get(results)