# Assignment 7 指南
## `******注意,实验结束请立即删除云主机、UFS文件存储和UAI Train交互式训练任务,节省费用******`
## `******注意2,实验未结束且短期内不会继续实验,也请删除所有上述资源。下次实验时重新创建******`
## 实验内容
- 创建文件存储: `实验步骤 一)`
- 创建云主机,并挂载文件存储:`实验步骤 二)`
- 在文件存储中创建一个项目文件夹,并在学院GitLab中新建一个同步仓库:`实验步骤 三)`
- 创建UAI Train交互式训练任务,启动并切换成编辑模式: `实验步骤 四)`
- 使用交互式训练任务训练一个能够识别MNIST手写数字的神经网络:`实验步骤 五)`
## 实验要求
- 完成所有步骤,并在实验报告([模板下载](file/assignment7/学号-实验七.docx))中完成穿插在本指南中的作业1~作业4)。实验报告转成“学号-实验七.pdf”,并上传至http://113.31.104.68:3389/index.htm
- 实验报告上传deadline: `12月4日`
## 使用UCloud产品
云主机UHost、文件存储UFS、镜像库UHub、AI训练UAI Train、私有网络VPC、基础网络UNet
## 需要权限
云主机UHost、文件存储UFS、镜像库UHub、AI训练UAI Train、基础网络UNet
## 基础知识
`MNIST:` MNIST是一个手写数字数据库,包含60000个训练样本和10000个测试样本,是一个能够快速上手的、用于尝试机器学习和模式识别技术的数据集。以下是部分MNIST中的样本。
## 实验步骤
### 一)创建一个文件存储
#### 1)在产品->存储中选择“文件存储UFS”,然后点击创建文件系统。
#### 2)如下图,存储类型选择SSD性能型,100GB,按时付费。
#### 3)创建完毕后,点击添加挂载点,如下图所示选择一个VPC网络,使得相应的子网是DefaultNetwork,点击确定。这样我们等一下在DefaultNetwork下面创建一个云主机,就能把这个文件存储挂载到云主机上。
#### 4)点击“管理挂载”,查看挂载信息,记住文件存储所在的ip地址,第二)步中我们把这个文件存储挂在到云主机上。
### 二)将文件存储挂载到云主机上,使得它在逻辑上成为云主机的一个分区
#### 1)创建一个1核1G的云主机,绑定弹性IP,按时付费(这个云主机必须在文件存储所挂载的子网中,否则无法和文件存储通信)
#### 2)登录云主机,安装NFS
```
sudo yum install -y nfs-utils
```
NFS(Network File System)是一个能够使得本地主机访问远程主机文件系统的应用程序。因为步骤一)创建的文件存储对于当前的云主机来讲是一个远程存储(网络存储),使用NFS协议才能将其挂载到当前云主机上。
#### 3)在云主机上挂载文件存储,挂载点为/mnt
```
sudo yum mount -t nfs4 你的文件存储IP地址:/ /mnt
```
#### 4)运行如下命令查看当前云主机的文件系统
```
df -hT
```
你应该看到如下图所示内容,其中
#### 4)将云主机连到负载均衡器。回到前面添加服务节点的界面,输入端口80,则所有可添加的节点都会出现(以内网ip形式)。将你的云主机对应的内网ip,转移到待添加节点,点击确定。这时候显示健康检查“失败”,不用管它,我们在浏览器中输入 `http://你的负载均衡器ip`,奇迹发生了!我们也能访问flask app!!并且这时候健康检查也变成“正常”。
## `**************作业1:请将浏览器中通过负载均衡ip访问flask app的界面,以及负载均衡器中服务节点界面截图,并插入实验报告***************`
#### 5)此时负载均衡器只连接了一个服务实例,等同于单机访问。`为步骤三做准备,请在这一步制作当前云主机的镜像`。
### 三)使用ab进行http服务器压力测试
#### 1)使用步骤二)中制作的镜像,创建三个最低配置的云主机(`和之前一样,只是在云主机创建界面用“自制镜像”,并且不需要弹性ip`),可以选择三台主机一次性创建
#### 2)创建完毕后,使用有外网ip的那台云主机,逐个ssh到三台内网机器上(通过内网ip),然后每台机器直接启动docker服务,并运行flask app容器(因为已经全都安装并且build好了 :smiley_cat: :smiley_cat: :smiley_cat:)
#### 3)现在让我们把这三个云主机连接到负载均衡器,并且从负载均衡器中删除刚才的具有外网ip的节点(接下来我们要用外网ip节点做压测)。首先我们禁用掉其中的两个节点,只保留一个节点在启用状态。如下图所示。
## `**************作业2:请将此时连接到负载均衡的服务节点(三个)截图,并插入实验报告***************`
#### 4)登录具有外网ip的云主机,安装ApacheBench
```
sudo yum -y install httpd
```
#### 5)运行压测命令。`-c`表示并发数,即同时发生的请求数,`-n`表示请求总数,`http://106.75.216.169/`替换成你的负载均衡器ip。所以这里对我们的flask app并发1000个请求,总共发出10000个请求。结果如下图所示。
```
ab -c 1000 -n 10000 http://106.75.216.169/
```
> 这里我们关注几个重要结果
> 1) Time taken for tests:压测总时间
> 2) Requests per second: 平均每秒处理请求数
> 3) Time per request: 平均每个请求处理时间
#### 6)接下来,请逐渐启用第2和第3个服务器节点,然后再运行上面的压测命令。
## `**************作业3:请将启用一个节点、两个节点、三个节点时的压测结果分别截图,并插入实验报告***************`
注意,由于有网络因素干扰,每个实验你可以多进行几次压测,得到比较正常的结果再截图。
## `**************作业4:假设现在压测结果显示单台机器的Requests per second为30,一天中的请求峰值时间是2个小时,总共需要处理5千万个请求,请问需要至少准备多少台机器才可能平稳度过峰值请求?***************`