LSF Resource Connector实现本地集群与云资源的无缝集成，支持按需扩展到AWS、Azure、Google Cloud等公有云平台。

混合云架构

云爆发（Cloud Bursting）

当本地资源不足时，自动扩展到云端：

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本地集群(100节点)
    ↓ 高峰期需求300节点
云端扩展(+200节点AWS)
    ↓ 低峰期
自动缩容，释放云资源

核心优势

  • 弹性：根据负载动态调整
  • 成本优化：仅为使用付费
  • 资源多样性：访问云端GPU/FPGA等专用资源
  • 地理分布：多区域部署

支持的云平台

AWS集成

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# aws_config.json
{
  "provider": "aws",
  "region": "us-west-2",
  "instance_types": ["c5.4xlarge", "c5.9xlarge"],
  "max_instances": 100,
  "spot_instances": true
}

Azure集成

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# azure_config.json
{
  "provider": "azure",
  "location": "westus2",
  "vm_sizes": ["Standard_F16s_v2"],
  "max_cores": 1000
}

GCP集成

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# gcp_config.json
{
  "provider": "gcp",
  "zone": "us-central1-a",
  "machine_types": ["n2-standard-16"],
  "preemptible": true
}

私有云

支持OpenStack、VMware vCloud等：

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{
  "provider": "openstack",
  "auth_url": "https://openstack.local:5000/v3",
  "flavor": "compute.large"
}

资源模板

定义云端虚拟机模板：

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{
  "template_name": "compute_node",
  "instance_type": "c5.4xlarge",
  "ami_id": "ami-0123456789",
  "disk_size": 100,
  "network": "vpc-subnet-private",
  "user_data": "#!/bin/bash\n# 安装LSF客户端\n..."
}

自动扩展策略

需求触发扩展

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# rc_policy.conf
SCALE_UP_THRESHOLD = pending_jobs > 50
SCALE_UP_INCREMENT = 20
SCALE_DOWN_THRESHOLD = idle_time > 30min
SCALE_DOWN_DECREMENT = 10
MIN_INSTANCES = 0
MAX_INSTANCES = 100

定时扩展

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# 工作时段预扩展
SCHEDULE_SCALE_UP = "Mon-Fri 08:00" instances=50
SCHEDULE_SCALE_DOWN = "Mon-Fri 18:00" instances=10

成本优化

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SPOT_INSTANCE_ENABLED = yes  # 使用竞价实例
SPOT_MAX_PRICE = 0.50        # 最高出价
ON_DEMAND_FALLBACK = yes     # Spot不可用时fallback

Spot实例管理

Spot中断处理

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SPOT_INTERRUPT_HANDLER = checkpoint_and_reschedule
CHECKPOINT_INTERVAL = 30min

当Spot实例被回收：

  1. LSF接收2分钟预警
  2. 触发作业checkpoint
  3. 作业重新调度到其他节点
  4. 从checkpoint恢复

混合调度

优先级策略

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# 本地优先，云端补充
Begin Queue
QUEUE_NAME = hybrid
HOSTS = local_cluster cloud_cluster
PREF_HOSTS = local_cluster  # 优先本地
End Queue

成本感知调度

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COST_AWARE_SCHEDULING = yes
CLOUD_COST_PER_HOUR = 0.85  # AWS c5.4xlarge
ON_PREM_COST_PER_HOUR = 0.20  # 折旧后

网络配置

VPN/Direct Connect

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# 配置安全连接
VPN_ENDPOINT = vpn.company.com
VPC_CIDR = 10.100.0.0/16
LOCAL_CIDR = 192.168.0.0/16

数据传输优化

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DATA_STAGING = enabled
STAGING_CACHE_SIZE = 1TB
COMPRESSION = enabled  # 数据压缩传输

监控和成本管理

实时成本跟踪

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# 查看当前云端成本
lsrescon cost --current

# 预测月度成本
lsrescon cost --forecast

# 按项目分组成本
lsrescon cost --by-project

资源利用率

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# 云端资源使用
lsrescon usage --provider aws

# 效率分析
lsrescon efficiency

实际应用案例

EDA设计验证

场景：

  • 本地100节点集群
  • Tape-out前需要500节点
  • 持续1周密集验证

方案：

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# Tape-out期间扩展到AWS
SCALE_UP_EVENT = tapeout
AWS_INSTANCES = 400
DURATION = 7days
INSTANCE_TYPE = c5.metal  # 大内存实例

效果：

  • 验证时间从4周缩短到1周
  • 仅为7天付费（vs全年维护400节点）
  • 成本节省：$800K vs $2M

金融风险分析

场景：

  • 日常需求20节点
  • 月末风险计算需要200节点
  • 每月3天高峰

方案：

  • 月末自动扩展到Azure
  • 使用Spot实例降低成本
  • 完成后立即释放

效果：

  • 月度云成本<$5K
  • 满足合规要求的计算窗口
  • 无需投资本地基础设施

安全考虑

数据加密

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DATA_ENCRYPTION = AES256
IN_TRANSIT_ENCRYPTION = TLS1.2

访问控制

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IAM_ROLE = lsf-resource-connector
SECURITY_GROUPS = [sg-lsf-compute]

合规性

  • 数据不出境配置
  • 审计日志启用
  • 访问记录保留

最佳实践

  1. 成本预算：设置每月云支出上限
  2. Spot优先：优先使用Spot降低成本
  3. 本地优先：避免不必要的云扩展
  4. 监控告警：异常成本增长及时告警
  5. 定期审计：审查资源使用效率

总结

LSF Resource Connector无缝桥接本地和云端资源，实现真正的混合云工作负载管理。通过智能扩展策略和成本优化，帮助企业在性能和成本间找到最佳平衡。

参考资源：