Codabench 计算工作节点存储空间不足问题分析与解决方案
问题背景
在 Codabench 平台上运行基于 Docker 镜像的竞赛时，用户遇到了提交失败的问题。错误信息显示无法拉取默认的 Docker 镜像（codalab/codalab-legacy:py39）。该问题表现为间歇性故障，有时提交能成功，有时则失败。问题首次出现在5月29日，而竞赛自4月以来一直运行正常。
问题分析
经过排查，发现根本原因是计算工作节点的存储空间不足。具体表现为：
- Docker 镜像拉取失败是由于工作节点的磁盘空间耗尽
- 该问题具有间歇性特征，因为不同工作节点可能缓存了不同的镜像
- 默认45GB的存储空间对于长期运行的竞赛环境可能不足
解决方案
针对这一问题，我们推荐以下解决方案：
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增加工作节点存储容量：将工作节点的存储空间从默认的45GB增加到至少100GB，为Docker镜像和临时文件提供充足的空间。
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合理配置Docker镜像清理策略：
- 如果工作节点专用于单一竞赛，可以禁用自动清理
- 若工作节点服务于多个竞赛，应启用定期清理策略（如每6小时执行一次）
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监控与日志检查：定期检查工作节点的Docker日志，使用命令
docker logs -f compute_worker来监控运行状态和潜在问题。
最佳实践建议
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对于长期运行的竞赛环境，建议预先评估存储需求，配置充足的存储资源。
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根据工作节点的使用场景（专用/共享）合理配置Docker镜像清理策略。
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建立定期监控机制，及时发现和解决存储空间问题。
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对于重要的竞赛环境，考虑配置存储空间告警机制，在空间不足时提前预警。
通过以上措施，可以有效避免因存储空间不足导致的竞赛提交失败问题，确保竞赛平稳运行。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
