阿里云DKMS对接记录

为满足公司安全基线需求,采用阿里云KMS服务中的DKMS进行数据加密处理。鉴于官方只提供Java SDK,本文详细介绍了如何基于Java SDK实现PHP版本的DKMS客户端,并解决了Protobuf数据格式及CA证书验证等问题。

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背景

因公司安全基线需求,需要对一些落库值进行加密处理。

在之前项目的方案里,是通过 AES256 做了一些自定义处理,对值进行加密,其中密钥和偏移量都是由运维同事维护的。

为了更加安全,公司层面直接使用了阿里云的 KMS 服务。

跟阿里云业务人员沟通之后,最终决定使用企业版KMS:DKMS

然而,官方只有 Java 版本的 SDK

SDK实现

传送门

参考了官方 KMSSDK 之后,使用了其一些类库,实现了 PHP 版本的 DKMS SDK

TIPS:仅实现了 encryptdecrypt 两个接口。

protubuf

由于对方接口要求接收 protubuf 格式的数据,这里引入了相关的 google/protobuf 的类库。

当然,若环境本身已经安装了相关类库,也是可以的。

TIPS:php 的版本小于 7,不建议环境层面安装 protobuf 相关扩展。(因为部分方法不可用)。

同时,若环境层面有相关扩展,且 SDK 中也引入了相关类库,程序会优先使用环境层面的扩展。

cacert

可以从官方下载相关 ca证书 用于认证。

但是,ca证书 并不是每个环境都能校验通过,比如官方的 php:5.6-fpm-alpinephp:7.4.16-fpm-alpine 使用的 curl 类库依赖的 lib 库不同,最终导致在某些环境下认证失败。

最终不得不默认不验证。

laravel

传送门

由于公司主要以 laravel 框架为准,故这里也开发了 laravel 版本的 SDK

最后

使用 DKMS 的整体体验不是很好,主要是没有 SDK

阿里云的业务人员虽然给了一个接口文档,但上面的一些介绍和 SDK(Java) 的有些许出入,最后还是通过阅读 Java 版本的 SDK 写出来的。

同时,其 ca证书 也给我造成了不少麻烦,最终也是以忽略验证结尾的。

最后,就是 PHP 版本的相关类库明显写的没那么用心,有些参数设置了跟没设置是一样的。

有兴趣的朋友可以自行看源码。

<think>好的,用户想在阿里云ECS实例上安装NVIDIA GPU驱动程序。首先,我需要回忆相关的引用内容,看看有没有具体的步骤。引用[1]、[2]、[3]、[4]、[5]都提到了安装驱动的方法,尤其是引用[3]提到了下载驱动的具体命令,而引用[2]则提到了使用自动安装脚本。用户可能希望步骤清晰,所以需要分步骤说明。 首先,确认实例类型是否正确,必须选择GPU计算型实例,比如gn6v、gn7i等,这点引用[4]有提到支持的GPU类型。然后,检查操作系统兼容性,CentOS 7.3在引用[3]的例子中出现过,但可能需要更通用的支持,比如Ubuntu或CentOS的较新版本。 接下来,安装前的准备工作。需要停止所有GPU相关的服务,这点在引用[2]中提到安装前不要操作GPU或安装相关软件。然后禁用nouveau驱动,这在大多数Linux系统安装NVIDIA驱动时都是必要步骤,但引用中没有详细说明,可能需要补充通用的步骤。 然后下载驱动,引用[3]给出了具体的wget命令下载特定版本的驱动,但用户可能需要到NVIDIA官网选择适合自己GPU型号和系统版本的驱动,引用[1]提供了官网的链接。自动安装脚本在引用[2]中提到,可以通过ECS控制台运行脚本,这可能是更简便的方法,所以应该将两种方法都列出来,让用户选择。 安装步骤部分,手动安装需要给.run文件执行权限,运行安装程序,并处理可能的内核模块问题,比如安装kernel-devel和kernel-headers,这在引用中没有提到,但属于常见问题。自动安装脚本则直接运行,但需要等待时间,如引用[2]所说大约15-20分钟。 安装后验证,使用nvidia-smi命令检查,引用[5]中的用户执行了pip list查看安装的包,但这里应该主要关注驱动是否正确安装。CUDA的安装可能作为后续步骤,但用户的问题只提到驱动,所以可能在相关问题里提到。 最后,注意事项里需要提到驱动版本与CUDA的兼容性,引用[4]和[5]提到了GPU实例的类型和可能的应用,比如TensorFlow-GPU,但用户当前的问题可能不需要这些,不过可以作为相关建议。 生成的相关问题需要围绕安装后的步骤、优化、应用场景等,比如如何安装CUDA,如何验证,或者不同实例类型的选择,这些都可以从引用中找到相关内容,比如引用[4]提到GPU实例规格,引用[5]提到安装TensorFlow-GPU。 需要确保步骤清晰,引用对应的来源,比如自动安装脚本来自引用[2],手动下载来自引用[1]和[3]。同时,注意使用正确的LaTeX格式,变量和代码块正确标注。</think>### 如何在阿里云ECS实例上安装NVIDIA GPU驱动程序? #### **步骤1:确认实例类型** - 确保ECS实例为**GPU计算型**(如`gn6v`、`gn7i`)或**虚拟化型GPU实例**(如`vgn6i`),且已分配GPU设备[^4]。 - 检查GPU型号(如NVIDIA P100、V100等),以匹配驱动版本[^3]。 #### **步骤2:操作系统兼容性** - 支持的系统包括: - CentOS 7.x/8.x - Ubuntu 18.04/20.04 - Alibaba Cloud Linux 2/3 #### **步骤3:安装前准备** 1. **停止所有GPU服务**: ```bash sudo systemctl stop nvidia-* ``` 2. **禁用Nouveau驱动**(默认开源驱动): ```bash echo "blacklist nouveau" | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf sudo update-initramfs -u # Ubuntu/Debian sudo dracut --force # CentOS/Alibaba Cloud Linux ``` 3. **安装依赖包**: ```bash # CentOS sudo yum install -y kernel-devel kernel-headers gcc make # Ubuntu sudo apt-get install -y build-essential ``` #### **步骤4:下载驱动程序** - **手动下载**: - 访问[NVIDIA驱动下载页](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx)选择对应驱动(如`NVIDIA-Linux-x86_64-<版本号>.run`)[^1]。 - 或直接通过命令下载(以P100驱动为例): ```bash wget http://us.download.nvidia.com/tesla/396.44/NVIDIA-Linux-x86_64-396.44.run ``` - **自动脚本安装**: - 在ECS控制台运行官方提供的自动安装脚本(包含驱动、CUDA和CUDNN)[^2]。 #### **步骤5:安装驱动** - **手动安装**: ```bash chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --silent --dkms ``` 安装过程中选择: - `Yes`禁用Secure Boot(若有) - `Install 32-bit compatibility libraries`(可选) - **自动脚本安装**: ```bash # 根据阿里云文档执行脚本(需从控制台获取具体命令) sudo curl -sL <阿里云脚本URL> | bash ``` 安装约需15-20分钟,期间**勿操作GPU**[^2]。 #### **步骤6:验证安装** 1. 运行命令检查驱动状态: ```bash nvidia-smi ``` 输出应显示GPU型号、驱动版本和显存占用,例如: ``` +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 470.82.01 Driver Version: 470.82.01 CUDA Version: 11.4 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla V100-SXM2... On | 00000000:00:07.0 Off | 0 | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ ``` 2. 检查内核模块加载: ```bash lsmod | grep nvidia ``` #### **注意事项** - **驱动与CUDA兼容性**:CUDA Toolkit需匹配驱动版本(如CUDA 11.x需驱动≥450.80.02)[^4]。 - **独占GPU模式**:阿里云ECS GPU实例默认独占GPU,不支持vGPU共享[^4]。 ---
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