Instalación y ejecución del contenedor de análisis espacial (versión preliminar)

Azure Stack Edge es una solución de hardware como servicio y un dispositivo informático perimetral habilitado para inteligencia artificial que cuenta con funcionalidades de transferencia de datos de red. Para instrucciones detalladas sobre la preparación y configuración, consulte la documentación de Azure Stack Edge.

Requisitos mínimos de hardware

• 4 GB de RAM del sistema
• 4 GB de RAM de GPU
• CPU de 8 núcleos
• Una GPU NVIDIA CUDA con capacidad de proceso 6.0 o superior (por ejemplo, NVIDIA Tesla T4, A2, 1080Ti o 2080Ti)
• 20 GB de espacio en HDD

Hardware recomendado

• 32 GB de RAM del sistema
• 16 GB de RAM de GPU
• CPU de 8 núcleos
• Dos GPU NVIDIA CUDA con capacidad de proceso 6.0 o superior (por ejemplo, NVIDIA Tesla T4, A2, 1080Ti o 2080Ti)
• 50 GB de espacio en SSD

En este artículo, descargará e instalará los paquetes de software siguientes. El equipo host debe poder ejecutar lo siguiente (consulte las instrucciones a continuación):

• Controladores de gráficos de NVIDIA y NVIDIA CUDA Toolkit. La versión mínima del controlador de GPU es 460 con CUDA 11.1.
• Configuraciones para NVIDIA MPS (servicio multiproceso).
• Docker CE y NVIDIA-Docker2
• Entorno de ejecución de Azure IoT Edge.

En nuestro ejemplo, usaremos una máquina virtual de la serie NCv3 con una GPU v100.

Configuración del proceso en el portal de Azure Stack Edge

El análisis espacial usa las características de proceso de Azure Stack Edge para ejecutar una solución de inteligencia artificial. Para habilitar las características de proceso, asegúrese de que se cumple lo siguiente:

• Conectó y activó el dispositivo Azure Stack Edge.
• Tiene un sistema cliente de Windows que ejecuta PowerShell 5.0 o posterior para acceder al dispositivo.
• Para implementar un clúster de Kubernetes, debe configurar el dispositivo Azure Stack Edge mediante la UI local en Azure Portal:
  1. Habilite la característica de proceso en el dispositivo Azure Stack Edge. Para habilitar el proceso, vaya a la página Proceso en la interfaz web del dispositivo.
  2. Seleccione una interfaz de red que quiera habilitar para el proceso y, después, elija Habilitar. Se creará un conmutador virtual en el dispositivo, en esa interfaz de red.
  3. Deje en blanco las direcciones IP de los nodos de prueba de Kubernetes y las de los servicios externos de Kubernetes.
  4. Seleccione Aplicar. Esta operación puede tardar unos dos minutos.

Configuración de un rol de Azure Stack Edge y creación de un recurso de IoT Hub

En Azure Portal, vaya al recurso de Azure Stack Edge. En la página Información general o en la lista de navegación, seleccione el botón Comenzar del proceso de Edge. En el icono Configurar el proceso de Edge, seleccione Configurar.

En la página Configurar proceso de Edge, elija una instancia existente de IoT Hub o elija crear una nueva. De manera predeterminada, se usa un plan de tarifa Estándar (S1) para crear un recurso de IoT Hub. Para usar un recurso de IoT Hub de nivel Gratis, cree uno y selecciónelo. El recurso de IoT Hub usa la misma suscripción y el mismo grupo de recursos que el recurso de Azure Stack Edge.

Seleccione Crear. La creación del recurso de IoT Hub puede tardar un par de minutos. Después de crear el recurso de IoT Hub, el icono Configurar proceso de Edge se actualizará para mostrar la configuración nueva. Para confirmar que se ha configurado el rol de proceso perimetral, seleccione Configuración de vista en el icono Configurar proceso.

Cuando el rol de proceso de Edge está configurado en el dispositivo de Edge, este crea dos dispositivos: uno IoT y el otro IoT Edge. Ambos se pueden ver en el recurso de IoT Hub. El entorno de ejecución de Azure IoT Edge ya estará en ejecución en el dispositivo IoT Edge.

Habilitación de MPS en Azure Stack Edge

Siga estos pasos para conectarse de forma remota desde un cliente de Windows.

1. Ejecute una sesión de Windows PowerShell como administrador.

2. Asegúrese de que el servicio Administración remota de Windows se ejecuta en el cliente. En el símbolo del sistema, escriba:

   winrm quickconfig
   

   Para más información, vea Instalación y configuración de Administración remota de Windows.

3. Asigne una variable a la cadena de conexión utilizada en el archivo hosts.

   $Name = "<Node serial number>.<DNS domain of the device>"
   

   Reemplace <Node serial number> y <DNS domain of the device> por el número de serie del nodo y el dominio DNS del dispositivo. Puede obtener los valores del número de serie del nodo en la página Certificates (Certificados) y el dominio DNS en la página Device (Dispositivo) de la interfaz de usuario web local del dispositivo.

4. Para agregar esta cadena de conexión del dispositivo a la lista de hosts de confianza del cliente, escriba el siguiente comando:

   Set-Item WSMan:\localhost\Client\TrustedHosts $Name -Concatenate -Force
   

5. Inicie una sesión de Windows PowerShell en el dispositivo:

   Enter-PSSession -ComputerName $Name -Credential ~\EdgeUser -ConfigurationName Minishell -UseSSL
   

   Si ve un error que tiene que ver con la relación de confianza, compruebe que la cadena de firma del certificado de nodo cargado en el dispositivo también esté instalada en el cliente que tiene acceso al dispositivo.

6. Proporcione la contraseña cuando se le solicite. Use la misma contraseña que se emplea para iniciar sesión en la interfaz de usuario web local. La contraseña de la interfaz de usuario web local predeterminada es Password1. Cuando se conecte correctamente al dispositivo mediante PowerShell remoto, verá la siguiente salida de ejemplo:

   Windows PowerShell
   Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved.
   
   PS C:\WINDOWS\system32> winrm quickconfig
   WinRM service is already running on this machine.
   PS C:\WINDOWS\system32> $Name = "1HXQG13.wdshcsso.com"
   PS C:\WINDOWS\system32> Set-Item WSMan:\localhost\Client\TrustedHosts $Name -Concatenate -Force
   PS C:\WINDOWS\system32> Enter-PSSession -ComputerName $Name -Credential ~\EdgeUser -ConfigurationName Minishell -UseSSL
   
   WARNING: The Windows PowerShell interface of your device is intended to be used only for the initial network configuration. Please engage Microsoft Support if you need to access this interface to troubleshoot any potential issues you may be experiencing. Changes made through this interface without involving Microsoft Support could result in an unsupported configuration.
   [1HXQG13.wdshcsso.com]: PS>
   

Siga estas instrucciones si el equipo host no es un dispositivo Azure Stack Edge.

Instalación de los controladores de gráficos de NVIDIA y NVIDIA CUDA Toolkit en el equipo host

Use el script de Bash siguiente para instalar los controladores de gráficos de NVIDIA necesarios y CUDA Toolkit.

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

Reinicie la máquina y ejecute el comando siguiente.

nvidia-smi

Debería ver la siguiente salida.

Instalación de Docker CE y nvidia-docker2 en el equipo host

Instale Docker CE en el equipo host.

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

Instale el paquete de software nvidia-docker-2.

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

Habilitación de NVIDIA MPS en el equipo host

Para obtener el mejor rendimiento y uso, configure las GPU del equipo host para Servicio multiproceso (MPS) de NVIDIA. Ejecute las instrucciones de MPS desde una ventana del terminal en el equipo host,

# Set GPU(s) compute mode to EXCLUSIVE_PROCESS
sudo nvidia-smi --compute-mode=EXCLUSIVE_PROCESS

# Cronjob for setting GPU(s) compute mode to EXCLUSIVE_PROCESS on boot
echo "SHELL=/bin/bash" > /tmp/nvidia-mps-cronjob
echo "PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin" >> /tmp/nvidia-mps-cronjob
echo "@reboot   root    nvidia-smi --compute-mode=EXCLUSIVE_PROCESS" >> /tmp/nvidia-mps-cronjob

sudo chown root:root /tmp/nvidia-mps-cronjob
sudo mv /tmp/nvidia-mps-cronjob /etc/cron.d/

# Service entry for automatically starting MPS control daemon
echo "[Unit]" > /tmp/nvidia-mps.service
echo "Description=NVIDIA MPS control service" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "After=cron.service" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "[Service]" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "Restart=on-failure" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "ExecStart=/usr/bin/nvidia-cuda-mps-control -f" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "[Install]" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "WantedBy=multi-user.target" >> /tmp/nvidia-mps.service

sudo chown root:root /tmp/nvidia-mps.service
sudo mv /tmp/nvidia-mps.service /etc/systemd/system/

sudo systemctl --now enable nvidia-mps.service

Configuración de Azure IoT Edge en el equipo host

Para implementar el contenedor de análisis espacial en el equipo host, cree una instancia de un servicio Azure IoT Hub con el plan de tarifa Estándar (S1) o Gratis (F0).

Use la CLI de Azure para crear una instancia de Azure IoT Hub. Reemplace los parámetros cuando sea necesario. También puede crear la instancia de Azure IoT Hub en Azure Portal.

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash

sudo az login

sudo az account set --subscription "<name or ID of Azure Subscription>"

sudo az group create --name "<resource-group-name>" --location "<your-region>"

Consulte Regiones admitidas para ver las regiones disponibles.

sudo az iot hub create --name "<iothub-group-name>" --sku S1 --resource-group "<resource-group-name>"

sudo az iot hub device-identity create --hub-name "<iothub-name>" --device-id "<device-name>" --edge-enabled

Deberá instalar Azure IoT Edge, versión 1.0.9. Siga estos pasos para descargar la versión correcta:

Ubuntu Server 18.04:

curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/multiarch/prod.list > ./microsoft-prod.list

Copie la lista generada.

sudo cp ./microsoft-prod.list /etc/apt/sources.list.d/

Instale la clave pública de GPG de Microsoft.

curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg

sudo cp ./microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/

Actualice las listas de paquetes en el dispositivo.

sudo apt-get update

Instale la versión 1.0.9:

sudo apt-get install iotedge=1.1* libiothsm-std=1.1*

A continuación, registre el equipo host como dispositivo IoT Edge en la instancia de IoT Hub mediante una cadena de conexión.

Debe conectar el dispositivo IoT Edge a la instancia de Azure IoT Hub. Debe copiar la cadena de conexión del dispositivo IoT Edge que creó anteriormente. También puede ejecutar el comando siguiente en la CLI de Azure.

sudo az iot hub device-identity connection-string show --device-id my-edge-device --hub-name test-iot-hub-123

En el equipo host, abra /etc/iotedge/config.yaml para su edición. Reemplace ADD DEVICE CONNECTION STRING HERE por la cadena de conexión. Guarde y cierre el archivo. Ejecute este comando para reiniciar el servicio IoT Edge en el equipo host.

sudo systemctl restart iotedge

Implemente el contenedor de análisis espacial como módulo de IoT en el equipo host, ya sea desde Azure Portal o desde la CLI de Azure. Si usa el portal, establezca el URI de imagen en la ubicación de la instancia de Azure Container Registry.

Use los pasos siguientes para implementar el contenedor mediante la CLI de Azure.

También es posible usar una máquina virtual de Azure con una GPU para llevar a cabo un análisis espacial. En el ejemplo siguiente se usará una máquina virtual de la serie NCv3 con una GPU v100.

Creación de la máquina virtual

Abra el asistente Crear máquina virtual desde Azure Portal.

Asigne un nombre a la máquina virtual y seleccione la región (EE. UU.) Oeste de EE. UU. 2.

Para localizar el tamaño de la máquina virtual, seleccione "See all sizes" (Ver todos los tamaños), consulte la lista "Serie N" y seleccione NC6s_v3, como se muestra a continuación.

Cree la máquina virtual. Una vez creada, vaya al recurso de máquina virtual en Azure Portal y seleccione Extensions en el panel izquierdo. Seleccione "Agregar" para abrir la ventana de extensiones con todas las extensiones disponibles. Busque y seleccione NVIDIA GPU Driver Extension, seleccione crear, y complete el asistente.

Una vez que la extensión se haya aplicado correctamente, vaya a la página principal de la máquina virtual en Azure Portal y seleccioneConnect. Se puede acceder a la máquina virtual mediante SSH o RDP. RDP es útil, ya que permite la visualización de la ventana del visualizador (se explica más adelante). Configure el acceso RDP. Para ello, siga estos pasos y abra una conexión de escritorio remoto a la máquina virtual.

Comprobar que los controladores de gráficos están instalados

Ejecute el siguiente comando para comprobar que los controladores de gráficos se han instalado correctamente.

nvidia-smi

Debería ver la siguiente salida.

Instalación de Docker CE y nvidia-docker2 en la máquina virtual

Ejecute los siguientes comandos de uno en uno para instalar Docker CE y nvidia-docker2 en la máquina virtual.

Instale Docker CE en el equipo host.

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

Instale el paquete de software nvidia-docker-2.

DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$DISTRIBUTION/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y docker-ce nvidia-docker2

sudo systemctl restart docker

Una vez instalada y configurada la máquina virtual, siga los pasos que se indican a continuación para configurar Azure IoT Edge.

Configuración de Azure IoT Edge en la máquina virtual

Para implementar el contenedor de análisis espacial en la máquina virtual, cree una instancia de un servicio Azure IoT Hub con el plan de tarifa Estándar (S1) o Gratis (F0).

Use la CLI de Azure para crear una instancia de Azure IoT Hub. Reemplace los parámetros cuando sea necesario. También puede crear la instancia de Azure IoT Hub en Azure Portal.

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash

sudo az login

sudo az account set --subscription "<name or ID of Azure Subscription>"

sudo az group create --name "<resource-group-name>" --location "<your-region>"

Consulte Regiones admitidas para ver las regiones disponibles.

sudo az iot hub create --name "<iothub-name>" --sku S1 --resource-group "<resource-group-name>"

sudo az iot hub device-identity create --hub-name "<iothub-name>" --device-id "<device-name>" --edge-enabled

Deberá instalar Azure IoT Edge, versión 1.0.9. Siga estos pasos para descargar la versión correcta:

Ubuntu Server 18.04:

curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/multiarch/prod.list > ./microsoft-prod.list

Copie la lista generada.

sudo cp ./microsoft-prod.list /etc/apt/sources.list.d/

Instale la clave pública de GPG de Microsoft.

curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg

sudo cp ./microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/

Actualice las listas de paquetes en el dispositivo.

sudo apt-get update

Instale la versión 1.0.9:

sudo apt-get install iotedge=1.1* libiothsm-std=1.1*

A continuación, registre la máquina virtual como dispositivo IoT Edge en la instancia de IoT Hub mediante una cadena de conexión.

Debe conectar el dispositivo IoT Edge a la instancia de Azure IoT Hub. Debe copiar la cadena de conexión del dispositivo IoT Edge que creó anteriormente. También puede ejecutar el comando siguiente en la CLI de Azure.

sudo az iot hub device-identity connection-string show --device-id my-edge-device --hub-name test-iot-hub-123

En la VM, abra /etc/iotedge/config.yaml para editarlo. Reemplace ADD DEVICE CONNECTION STRING HERE por la cadena de conexión. Guarde y cierre el archivo. Ejecute este comando para reiniciar el servicio IoT Edge en la máquina virtual.

sudo systemctl restart iotedge

Implemente el contenedor de análisis espacial como módulo de IoT en la máquina virtual, ya sea desde Azure Portal o desde la CLI de Azure. Si usa el portal, establezca el URI de imagen en la ubicación de la instancia de Azure Container Registry.

Use los pasos siguientes para implementar el contenedor mediante la CLI de Azure.