一台Ubuntu22.04物理机搭建虚拟机云和容器云集群，通过安装ESXi、配置GPU透传、创建虚拟机，然后在虚拟机上搭建集群。

步骤1: 安装ESXi并配置GPU透传

1. 下载和准备ESXi:

   • 从 VMware 官方网站 下载ESXi镜像。
   • 使用Rufus等工具将镜像写入U盘，以便将其作为启动盘。

2. 安装ESXi:

   • 将U盘插入服务器并从U盘启动。
   • 选择“Install ESXi”，然后按照屏幕提示进行安装。
   • 选择合适的磁盘（硬盘）作为安装目标，通常是2TB存储的一部分。

3. 初步配置ESXi:

   • 安装完成后，使用管理程序（例如iBMC）连接到服务器，并访问ESXi的管理控制台。
   • 设置主机名、管理网络（如IP地址、子网掩码、网关）等。
   • 通过浏览器访问ESXi的Web管理界面（如https://<你的ESXi IP地址>）。

4. 配置GPU透传:

   • 进入ESXi Web管理界面。
   • 选择“Host” -> “Manage” -> “Hardware” -> “PCI Devices”。
   • 找到你的NVIDIA 4060 GPU并启用“Passthrough”功能。
   • 重启ESXi主机以应用设置。

步骤2: 创建虚拟机并配置集群

为虚拟云创建虚拟机：

1. 创建主节点虚拟机:

   • 在ESXi Web管理界面，选择“Virtual Machines” -> “Create/Register VM”。
   • 选择“Create a new virtual machine”。
   • 设置虚拟机名称（如“VM-Cloud-Master”）。
   • 选择操作系统类型为Linux（建议使用Ubuntu 22.04）。
   • 为虚拟机分配8核CPU、16GB RAM和80GB硬盘。
   • 完成设置后，启动虚拟机并安装Ubuntu 22.04。

2. 创建GPU工作节点虚拟机:

   • 按照与主节点类似的步骤创建4个工作节点虚拟机。
   • 每个工作节点命名为“VM-Cloud-Worker-1”，“VM-Cloud-Worker-2”等。
   • 分配8核CPU、16GB RAM、80GB硬盘以及通过GPU透传分配给每个虚拟机一个GPU。

为容器云创建虚拟机：

1. 创建主节点虚拟机:

   • 使用与虚拟云类似的方法创建容器云主节点虚拟机（命名为“Container-Cloud-Master”）。
   • 分配8核CPU、16GB RAM、80GB硬盘。

2. 创建GPU工作节点虚拟机:

   • 按照相同的步骤为容器云创建4个工作节点虚拟机。
   • 每个工作节点命名为“Container-Cloud-Worker-1”，“Container-Cloud-Worker-2”等。

步骤3: 配置Kubernetes集群

1. 在主节点上安装Kubernetes:

   • SSH进入虚拟云主节点。
   • 更新系统并安装必要的工具:

     sudo apt-get update
     sudo apt-get install -y apt-transport-https curl
     

   • 添加Kubernetes的APT源并安装kubeadm、kubelet和kubectl:

     curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
     sudo apt-add-repository "deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main"
     sudo apt-get update
     sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl
     

   • 使用kubeadm初始化集群:

     sudo kubeadm init --pod-network-cidr=192.168.0.0/16
     

   • 配置kubectl:

     mkdir -p $HOME/.kube
     sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
     sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
     

2. 为工作节点加入集群:

   • 在每个工作节点上安装Kubernetes（与主节点相同）。
   • 使用在主节点初始化时生成的kubeadm join命令，将每个工作节点加入集群。

   在主节点上初始化集群时（即执行 kubeadm init 时），会生成一个 kubeadm join 命令。这个命令包含一个 token 和主节点的 IP 地址，工作节点需要用它来加入集群。

   例如，生成的命令可能类似这样：

   kubeadm join <Master-Node-IP>:<Port> --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>
   

3. 部署网络插件（例如Calico或Flannel）:

   • 在主节点上运行以下命令:

     kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml
     

4. 验证集群状态:

   • 使用以下命令检查节点和Pod的状态:

     kubectl get nodes
     kubectl get pods -A
     

步骤4: 安装GPU支持（可选）

1. 为容器安装NVIDIA驱动:

   • 安装NVIDIA Docker工具包:

     curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
     distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
     curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
     sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
     sudo systemctl restart docker
     

2. 为Kubernetes配置GPU支持:

   • 在所有GPU节点上安装NVIDIA Kubernetes插件:

     kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.9.0/nvidia-device-plugin.yml