大家好，我是漁夫。

今天分享主題是 Bottlerocket 操作系統(tǒng)。它是一個免費的開源基于 Linux 的操作系統(tǒng)，專為托管容器（如Kubernetes）而設(shè)計的操作系統(tǒng)。

工作原理：

最少

Bottlerocket 第一個目標(biāo)“最少”。托管容器對操作系統(tǒng)的要求不高，托管容器就是 Bottlerocket 的全部目標(biāo)。在通用 Linux 發(fā)行版中默認(rèn)安裝的許多軟件包、工具、解釋器和依賴項對于僅托管容器來說根本不是必需的。通過排除這些無關(guān)緊要的軟件，運營和安全開銷就會減少。

Bottlerocket 將不同編排器、平臺和架構(gòu)的復(fù)雜性和要求管理到每個兼容組合（稱為變體）的特定版本中。Bottlerocket 本身沒有 shell，也不需要 shell，但你依然可以通過特權(quán)“主機”容器（具有 shell）與系統(tǒng)交互，從主機容器中，探索底層操作系統(tǒng)，甚至可以通過 API 更改正在運行的系統(tǒng)的設(shè)置。

安全更新

Bottlerocket 第二個目標(biāo)“安全更新”。它設(shè)計是可更新的，但它沒有包管理器，而且也不需要包管理器。它的更新通過下載到特定分區(qū)的映像傳遞，比如你準(zhǔn)備好更新時，讓編排器耗盡節(jié)點，然后告訴 Bottlerocket 應(yīng)用更新并在準(zhǔn)備就緒時重新啟動，Bottlerocket 將自動交換分區(qū)并使用新版本啟動，這樣變得非常易用，靈活了。

如果在更新過程中出現(xiàn)問題，Bottlerocket 更新系統(tǒng)可讓你恢復(fù)到之前正常運行的版本，并且設(shè)置保持不變。支持手動管理，也可以通過 Bottlerocket 特定于編排器的工具進行管理：Bottlerocket Update Operator（brupop）和ECS 更新程序。

安全為重點

最后是一個目標(biāo)是“安全為重點”。最小化和可更新是 Bottlerocket 注重安全性的重要方面。使用鏡像提供的變體意味著不需要可能改變系統(tǒng)并引入安全問題的軟件包注冊表或管理器。

Bottlerocket 的獨特功能是用 Rust和少量 Golang 編寫的。兩者都是編譯語言，內(nèi)置了針對內(nèi)存 安全問題的保護。此外，由于 Bottlerocket 是通過鏡像交付的，所有代碼都經(jīng)過預(yù)編譯，因此不需要 shell 和解釋器，從而關(guān)閉了執(zhí)行未經(jīng)驗證的代碼的不良途徑。

Bottlerocket 的根文件系統(tǒng)是不可變的。dm-verity提供對根文件系統(tǒng)的透明完整性檢查，如果檢測到對底層塊設(shè)備的任何更改，內(nèi)核將重新啟動。此外，Bottlerocket 為可變文件系統(tǒng)提供了始終啟用、強制執(zhí)行、限制性的SELinux策略，有助于防止容器執(zhí)行危險操作，即使以 root 身份運行也是如此。

最新消息：已支持 NVIDIA Fabric Manager

在 2024 年 5 月 17 日，AWS 他們宣布專為容器構(gòu)建的 Linux 操作系統(tǒng) Bottlerocket 現(xiàn)已支持 NVIDIA Fabric Manager，讓用戶能夠利用多 GPU 配置的強大功能來處理 AI 和機器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。Bottlerocket 用戶現(xiàn)在可以無縫地利用其連接的 GPU 作為高性能計算結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)每個高性能處理器實例中的所有 GPU 之間高效且低延遲的通信。

大家都知道，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)模型日益復(fù)雜，想在合理時間范圍內(nèi)訓(xùn)練它們所需的計算資源也成了呈指數(shù)級增長。AWS 為了應(yīng)對這種計算需求的增長，運行 AI 和機器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的客戶已轉(zhuǎn)向多 GPU 實現(xiàn)，利用 NVIDIA 的 NVSwitch 和 NVLink 技術(shù)在連接的 GPU 之間創(chuàng)建統(tǒng)一的內(nèi)存結(jié)構(gòu)。

Bottlerocket NVIDIA 變體中的 Fabric Manager 支持允許用戶配置此結(jié)構(gòu)，使所有 GPU 都可以用作單個高性能池，而不是單獨的單元。這使 Bottlerocket 用戶能夠在高性能處理器實例上運行多 GPU 設(shè)置，從而顯著加快復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。

這樣會給用戶帶來這些好處：

• 靈活性，多 GPU 支持
• 統(tǒng)一內(nèi)存結(jié)構(gòu)
• 加速復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
• 低延遲通信，高性能
• 開箱即用的 CIS 強化
• 降低管理開銷和運營成本

更多信息參考官網(wǎng)，入門安裝等操作都有相應(yīng)文檔。