ZenML项目使用Helm在Kubernetes集群中的部署指南

ZenML项目使用Helm在Kubernetes集群中的部署指南

zenml 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zen/zenml

前言

在现代机器学习运维(MLOps)实践中，如何高效、可靠地部署和管理机器学习平台是一个关键问题。本文将详细介绍如何使用Helm在Kubernetes集群中部署ZenML项目，为读者提供一套完整的生产级部署方案。

部署前准备

基础设施要求

在开始部署前，请确保您已准备好以下基础设施：

1. 一个可用的Kubernetes集群
2. 推荐但不强制：可从Kubernetes集群访问的MySQL兼容数据库（版本8.0或更高）
3. 已安装并配置好的kubectl工具
4. 已安装Helm工具

可选组件

为获得更好的生产环境体验，建议考虑以下可选组件：

1. 外部密钥管理服务（如AWS Secrets Manager、GCP Secret Manager等）
2. Ingress控制器（如nginx-ingress）
3. 证书管理器（如cert-manager）

数据库配置详解

数据库选型建议

ZenML支持两种数据库模式：

1. 嵌入式SQLite：适合开发和测试环境

   • 优点：简单易用，无需额外配置
   • 限制：数据不持久化，不支持水平扩展

2. 外部MySQL兼容数据库：推荐用于生产环境

   • 优点：数据持久化，支持高可用
   • 需要额外配置连接参数

生产级数据库配置

若选择外部MySQL数据库，需要准备以下信息：

1. 数据库连接信息：

   • 主机名和端口
   • 用户名和密码（建议创建专用用户）
   • 数据库名称

2. SSL安全连接配置（推荐）：

   • TLS CA证书
   • 客户端证书和密钥（如适用）

密钥管理方案

内置方案

默认情况下，ZenML使用SQL数据库存储密钥。这种方案简单但安全性较低，适合非敏感数据场景。

外部密钥管理服务

对于生产环境，建议集成专业密钥管理服务：

1. AWS Secrets Manager：

   • 需要配置AWS区域和访问凭证
   • 支持IAM角色自动授权（在EKS集群中）

2. GCP Secret Manager：

   • 需要配置GCP项目ID和服务账号

3. Azure Key Vault：

   • 需要配置Vault名称和Service Principal凭证

4. HashiCorp Vault：

   • 需要配置服务器URL和访问令牌

Helm部署实战

基础部署步骤

1. 拉取Helm chart：

   helm pull oci://public.ecr.aws/zenml/zenml --version <VERSION> --untar
   

2. 自定义配置：

   • 复制并修改values.yaml文件
   • 重点配置数据库连接和Ingress设置

3. 执行部署：

   helm -n <namespace> install zenml-server . --create-namespace --values custom-values.yaml
   

典型部署场景

场景1：最小化测试部署

zenml:
  ingress:
    enabled: false

部署后使用端口转发访问：

kubectl -n zenml-server port-forward svc/zenml-server 8080:8080

场景2：生产级部署（带TLS）

1. 先决条件：

   • 安装cert-manager和nginx-ingress
   • 配置Let's Encrypt ClusterIssuer

2. Helm配置：

zenml:
  ingress:
    enabled: true
    annotations:
      cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt-staging"
    tls:
      enabled: true
      generateCerts: false

场景3：共享Ingress控制器

当需要与其他服务共享Ingress时：

1. 方案A：专用子域名

zenml:
  ingress:
    host: zenml.<IP>.nip.io

2. 方案B：专用URL路径

zenml:
  ingress:
    path: /zenml/?(.*)
    annotations:
      nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$1

部署后配置

服务器初始化

部署完成后，需要通过浏览器访问ZenML UI完成初始化配置，包括创建管理员账户等。

客户端连接

使用zenml connect命令连接服务器：

zenml connect --url=https://zenml.example.com:8080

或通过配置文件连接：

url: https://zenml.example.com
verify_ssl: true

最佳实践建议

1. 生产环境务必使用外部数据库
2. 启用TLS加密通信
3. 使用专业密钥管理服务存储敏感信息
4. 定期备份关键数据
5. 监控服务器资源使用情况

总结

本文详细介绍了ZenML项目在Kubernetes集群中使用Helm的部署方法，涵盖了从基础配置到生产级部署的各个场景。通过合理的架构设计和配置优化，可以构建出稳定、安全的机器学习运维平台，为团队的数据科学工作提供可靠支撑。

zenml 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zen/zenml