问题描述
在AWS上使用spot GPU实例进行研发工作，目前每次需要关闭实例时，都会启动一个50GB的AMI（Amazon Machine Image）来保持数据的持久性。虽然这种方法基本上还不错，但是由于AMI首次访问时需要从S3下载并解压缩，因此启动时间和访问AMI上的数据在首次访问时都需要一些时间（用户猜测是这个原因）。用户的需求是希望能够持久化自己的python包配置以及包本身，并且希望数据能够以未压缩的格式本地保存。因此，用户不能只是挂载NFS来解决这个问题（尽管用户的所有数据/代码都存储在某种格式的NFS上，用户只是在启动后将数据转移到EBS上以进行解压缩）。
用户注意到EFS（Elastic File System）在处理大量小文件时速度较慢，但这是另一个问题。另外，EC2似乎不允许在spot实例上使用EBS卷作为根卷。
用户的问题是：是否有一种方法可以在不购买按需实例的情况下实现上述目标？
解决方案
请注意以下操作可能会涉及版本差异或有风险的操作。
方案1
使用EBS快照可以实现AMI的持久性，同时也可以满足用户对python包配置和数据持久性的需求。以下是步骤：
创建EBS卷: 首先，创建一个EBS卷，确保其大小足够容纳用户的数据和python包。
挂载EBS卷: 将EBS卷挂载到用户的EC2实例上，可以使用
mount命令来完成。确保在实例启动时自动挂载EBS卷，可以在/etc/fstab中添加相关配置。配置AMI: 在用户的EC2实例上配置所需的python包和环境，然后创建一个AMI。这可以通过在EC2实例上执行必要的安装和配置来完成。
创建EBS快照: 一旦AMI配置完成，创建一个EBS快照以捕获EBS卷的状态。这将是一个持久化的快照，包括用户所需的配置和数据。
使用持久化的AMI: 每次启动spot实例时，使用之前创建的AMI来启动。这将包括用户所需的python包配置和数据，因此不需要在每次启动时重新安装和配置。
需要注意的是，用户可能需要定期更新AMI，以便包含最新的配置和数据。
方案2
如果用户希望不使用EBS卷作为根卷，并且希望在不购买按需实例的情况下解决问题，可以考虑以下方法：
Docker: 使用Docker容器可以将所需的配置和环境封装在镜像中。用户可以创建一个Docker镜像，其中包含他们所需的python包和其他配置。然后，在每次启动spot实例时，只需运行该Docker镜像，无需重新安装配置。
自定义启动脚本: 创建一个自定义启动脚本，该脚本在EC2实例启动时运行，并完成所需的安装和配置。这样，用户只需等待启动脚本完成，就可以在EC2实例上使用他们所需的环境。
以上两种方法都可以满足用户的需求，具体选择取决于用户的偏好和使用场景。如果用户不希望使用Docker，并且希望在AMI中直接持久化配置和数据，方案1是更合适的选择。如果用户愿意使用Docker，并且只需要在每次启动时运行一个容器来获取所需的环境，那么方案2也是一个不错的选择。
方案3
根据用户的需求，我们还可以考虑一种更加轻量级的方法：使用Amazon S3来保存数据。以下是一个可能的步骤：
数据上传至S3: 将用户的数据上传至Amazon S3存储桶，确保数据得到保存。
自定义启动脚本: 创建一个自定义启动脚本，该脚本在EC2实例启动时运行。启动脚本可以通过AWS CLI或其他方式从S3下载所需的数据，并进行必要的配置。
持久化配置: 如果用户希望保留python包的配置，可以将配置文件上传至S3，并在启动脚本中进行下载和应用。
通过使用Amazon S3，用户可以将数据保存在持久存储中，并在每次启动时根据需要下载。这样，用户不需要关心AMI的持久化，而只需要关注数据和配置的正确性。
请注意，无论使用哪种方案，都需要定期备份重要数据，并确保数据的完整性和可靠性。