DOCA 服务

本文概述了 DOCA 提供的一系列服务及其用途。

DOCA 服务是基于 DOCA 的产品，封装在容器中，以便在 NVIDIA® BlueField® DPU 之上快速轻松地部署。DOCA 服务利用 DPU 功能来提供遥测、时间同步、网络解决方案等。

服务容器可以在官方 NGC 目录中找到，标记在“DOCA”和“DPU”NGC 标签下，以及容器目录中的内置 NVIDIA 平台选项（“DOCA”）。

基于 DOCA 的容器由两个主要类别组成

• DOCA 基础镜像 – 用于运行时和开发的容器化 DOCA 环境。供开发人员用于其开发环境或在容器化基于 DOCA 的解决方案的过程中使用。

• DOCA 服务 – 容器化的基于 DOCA 的产品

以下部分介绍了开发和容器化基于 DOCA 的产品的过程。

开发

在容器化产品之前，用户必须首先使用与 BlueField DPU 上的裸机部署相同的过程来设计和开发它。

此过程包括以下步骤

1. 确定基于 DOCA 的解决方案的需求。

2. 查看 DOCA SDK 库提供的功能集，详细信息请参见各自的编程指南。

3. 按照我们的开发者指南开始开发过程，以充分利用我们提供的提示和工具。

4. 测试开发的解决方案。

一旦开发的产品足够成熟，就可以开始对其进行容器化。

容器化

在此过程中，建议使用 DOCA 提供的基础镜像，这些镜像可在 DOCA 的 NGC 页面上找到。

提供三种镜像风格

• base-rt – 包括 DOCA 运行时，使用 DOCA SDK 所需的最基本的运行时环境

• full-rt – 基于之前的镜像构建，包括完整的运行时软件包列表，这些软件包都是可以在 doca-runtime 软件包下找到的用户模式组件

• devel – 基于之前的镜像构建，并添加了用于开发和调试 DOCA 应用程序的标头和开发工具。此镜像对于多阶段构建特别有用。

所有镜像都预配置为使用与 DOCA 版本匹配的 DOCA 存储库。这意味着作为 Dockerfile 的一部分/在开发容器中安装额外的 DOCA 软件包可以使用以下命令完成

            

            
apt update
apt install <package name>, 
        

对于 DOCA 和 CUDA 环境，这些镜像的类似风格与 CUDA 的镜像相结合

• base-rt (DOCA) + base (CUDA)

• full-rt (DOCA) + runtime (CUDA)

• devel (DOCA) + devel (CUDA)

一旦容器化的解决方案足够成熟，用户就可以开始对其进行性能分析，为生产级部署做准备。

性能分析

如DOCA 容器部署指南中所述，DPU 之上容器的当前部署模型基于 kubelet-standalone。更具体地说，这种基于 Kubernetes 的部署使用 YAML 文件来描述 pod 所需的资源，例如

• CPU

• RAM

• Huge pages

建议您对产品进行性能分析，以估计其所需的资源（在常规部署以及压力测试下），以便 YAML 包含准确的“resources”部分。这使管理员可以更好地了解部署服务的要求，并允许 k8s 基础设施确保服务在部署后不会出现异常行为。

完成后，容器化的基于 DOCA 的产品就可以进行最终测试，之后就可以在生产环境中部署。