部署隐语SecretPad及其监控系统clustermon
实验目的与环境
- 部署SecretPad平台并运行一个模型训练任务，SecretPad链接
- 在某个节点运行集群测量，通过promethus获取数据并通过grafana可视化，clustermon链接
- 操作系统：ubuntu 18.04
- 资源要求：8core / 16G Memory / 200G Hard disk
- kuscia运维操作文档：文档链接
部署SecretPad
S1 资源获取：通过SecretPad中的下载链接获得压缩包并解压缩，进入对应目录，目录下具有以下文件：
S2 安装：运行sudo ./install.sh命令，根据提示设置存储路径、账号密码之后，最后获得Successfully init tee app image输出即可，不一定需要获得web server started successfully输出。
Note：如果需要重新install，在运行sudo ./install.sh命令之前，建议先运行sudo ./uninstall.sh命令，并确保已经彻底清空环境，使得该命令的输出如下图所示。如果提示有相关容器没有被清空，需要通过sudo docker stop <容器名>和sudo docker rm <容器名>命令将容器删除之后，重新运行sudo ./uninstall.sh
S3 访问界面并运行任务：用浏览器打开127.0.0.1:8088界面，在登录界面输入S2中所设置的账号密码，在新建项目中选择模板并添加节点（默认有两个节点alice和bob），配置数据集（有内置的两个csv数据集）和关键字后，点击“全部执行”即可开始执行任务。
部署运行监控系统clustermon
S1 将所需文件复制到某一方并运行：本实验以在alice节点（即xxx-kuscia-lite-alice）上进行测量为例。运行sudo docker ps命令即可查看各节点名称（本实验alice节点的容器名为root-kuscia-lite-alice）。通过sudo docker cp命令将clustermon文件复制到容器中，然后可以运行go run monitor.go，例如：
sudo docker cp clustermon/ root-kuscia-lite-alice:/home/
Note：建议先进入alice容器，通过pwd等命令确认目标路径后再复制。进入容器的命令如下：
sudo docker exec -it root-kuscia-lite-alice bash
S2 运行grafana并加入kuscia：运行grafana容器，并将其加入kuscia-exchange网络的命令如下：
sudo docker run -itd --name=grafana --restart=always -p 3000:3000 grafana/grafana
sudo docker network connect kuscia-exchange grafana
Note：查看kuscia-exchange网络的连接情况，通过下述命令可以查看加入到网络中的容器：
sudo docker network inspect kuscia-exchange
S3 配置prometheus.yml：在 /home/$USER/prometheus 路径下，放置prometheus.yml文件，内容如下：
global:
scrape_interval: 5s # 默认 5 秒采集一次指标
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
# Prometheus指标的配置
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus'
# 覆盖全局默认采集周期
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:9090'] # 配置 Prometheus 采集指标暴露的地址
- job_name: 'alice'
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['172.18.0.3:9091'] # 配置机构 IP 地址采集指标暴露的地址
metrics_path: /metrics
scheme: http
S4 运行prometheus并加入kuscia：运行prometheus容器，并将其加入kuscia-exchange网络。注意要将$USER手动修改为具体的绝对路径，避免产生报错。
sudo docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 -v /home/$USER/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus:latest --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml
sudo docker network connect kuscia-exchange prometheus
S5 查看对应页面并操作：如果上述操作成功，用浏览器访问prometheus页面（localhost:9090）和grafana页面（localhost:3030）都应该能显示对应界面。根据grafana的操作，添加prometheus数据源并填入对应的url之后，就可以得到可视化界面。
Appendix
关于隐私计算任务失败问题：使用内置的数据集执行任务时，出现隐私求交任务失败的情况。根据排查，本实验中的任务失败是由于内存不足导致，当系统中释放出足够多的内存，重新执行任务即可成功，可通过free -h命令查看空闲内存。
查看任务及其输出：进入master节点的bash之后，kubectl get kt可以查看任务，要查看特定任务的输出，使用kubectl get kt 任务名 -o yaml命令即可，如下所示，可以看到有若干失败的任务：
日志分析：在任务的输出中，可以看到had untolerated taint的提示，并且根据memory-pressure的提示，可以推测是因为存在内存压力，所以导致节点被k8s添加了污点，其他污点情况还有disk-pressure等
内存不足的原因：在本实验中，内存不足的原因是大页分配，我们发现剩余内存很少，但top命令又没有看到什么进程占据了很多内存。可以使用grep Huge /proc/meminfo命令查看大页内存分配情况，其中HugePages_Total表示分配的大页内存数量，如果是因为大页内存分配过多，可以通过echo 0 > /proc/sys/vm/nr_hugepages把大页数量强制设置为0，从而释放内存。