机房到阿里云的专线是公司所有业务共用的,如果平台占用过多专线带宽,会影响到其他业务 的稳定性。在落地时我们发现深度学习训练任务从机房的存储集群拉取数据,确实对专线造成 压力,为此平台采取了以下措施:
1.监控云主机的网络使用情况,由网络组协助监控对专线的影响。
2.使用 tc 工具对云主机 eth0 网卡的下行带宽进行限流。
3.支持业务使用云主机的数据盘,将训练数据进行预加载,避免反复从机房拉取数据。
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