FreeBSD云计算虚拟化bhyve架构

FreeBSD在底层技术上有稳定和靠靠的基础，但是缺乏厂商的硬件支持，所以在一些特定领域很难实现Linux的最新技术:

  • Machine Learning 领域几乎都是基于 NVIDIA CUDA 生态实现，大规模工程实现都是在Linux完成，移植到FreeBSD上几乎不可能(没有厂商支持)

  • Kubernetes 是现代容器调度的生产级实现，虽然 FreeBSD Jail 能够实现类似 Docker 容器化，但是没有厂商开发调度系统，目前也没有成熟的方案可以将 FreeBSD 节点融入到 Kubernetes 集群

上述两个领域是大规模集群的核心技术，FreeBSD目前没有(至少我还没有找到)成熟的对等技术架构。但是，FreeBSD在基础操作系统领域有着深厚的积累，计算、存储、网络都有强大而稳定的实现，所以从技术上依然可以融入现代集群作为基石发挥所长:

  • 作为Host系统，结合原生的 ZFS 系统构建底层存储

    • Ceph 可以在 ZFS 上构建分布式存储，可以为 Kubernetes 提供持久化卷

    • 虽然我没有足够的部署多机硬件，但是 bhyve(BSD hypervisor) 可以在单台服务器上模拟出多个FreeBSD服务器，来构建一个测试环境

  • 使用 bhyve(BSD hypervisor) 结合 PCI passthrough，可以将一个 NVIDIA GPU 透传给Linux虚拟机

    • 虽然FreeBSD难以直接构建 Machine Learning 环境，但是借助虚拟化技术，依然可以构建一定规模的Linux集群模拟

    • 在Linux虚拟机中构建大规模 Kubernetes 以及 Machine Learning 实现

规划