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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) - 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 三) - 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 四)
实验要求
- 完成所有步骤，并在实验报告（模板下载)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
二）使用云主机创建Flask App服务实例，并连接负载均衡器。
1）创建一个1核1G的云主机，绑定弹性IP，选择web型防火墙，按时付费（已经很熟练了吧 🐶 🐶）
2）使用docker file创建一个Flask App的image（比如实验2中的hello world），并且暴露docker容器的5000端口（因为Flask开发模式默认端口就是5000）。创建完毕之后运行docker，将5000端口映射到云主机的80端口。
docker run -d --rm -p 80:5000 -name myflask luxuesong/myflaskapp
请同学们复习一下docker的安装和使用，以及通过dockerfile创建镜像。如果你意外保存了实验二的镜像，可以从镜像创建云主机，然后直接启动并docker run。
3）打开浏览器，输入 http://你的云主机外网ip，测试app是否正常运行。正常则进入下一步。
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 😺 😺 😺）
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
- Time taken for tests：压测总时间
- Requests per second: 平均每秒处理请求数
- 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。