问题描述
在一个Master-Workers风格的计算模型中使用AMI通过Ansible playbook来启动工作节点。工作节点的AMI包含了进行计算所需的所有配置（主要是一系列ML任务的流水线）。然而，用户们几乎每天都在更新和优化他们的算法和ML模型，这意味着他们需要保持工作节点的AMI处于最新状态。因此，用户想了解是否有工具或技术可以帮助他们做到这一点。此外，用户还想知道这种做法是否可扩展，或者使用容器化的方式是否更好（即在EC2实例上启动一个容器，并在容器内进行计算）。
解决方案
请注意以下操作可能会涉及版本差异，做好备份或测试后再进行。
使用Packer进行AMI构建和自动化
Packer是一个非常有用的工具，可以用于自动化构建各种类型的镜像，包括AMI。以下是一些关于使用Packer的步骤：
定义Packer模板：创建一个Packer模板，其中包含了AMI的配置信息、所需的软件、脚本等。
自动化构建：设置一个自动化构建过程，使Packer可以定期运行，基于最新的配置和脚本构建新的AMI。
集成版本控制：将Packer模板和相关的配置文件纳入版本控制系统，这样你可以随时查看和回溯之前的构建配置。
考虑容器化
另一个选择是考虑使用容器化技术，如Docker。容器化可以提供更灵活的部署和更新方式，使您的计算环境更加可控和可重现。以下是一些步骤：
容器化应用：将您的ML计算任务封装为Docker容器，包括所需的依赖和软件环境。
使用Docker Compose（或Kubernetes等）：使用Docker Compose定义您的应用和依赖关系，这样您可以轻松地启动多个容器，并在需要时进行水平扩展。
自动化部署：设置一个自动化部署流程，使您可以轻松地将新版本的Docker容器部署到您的计算环境中。
结论
无论选择哪种方式，都可以根据您的需求和偏好来决定。如果您需要频繁地更新算法和模型，使用Packer来构建AMI并自动化更新可能是一个不错的选择。如果您更倾向于灵活性和可移植性，并且希望更好地控制计算环境，那么容器化可能是更合适的选择。根据您的特定情况，选择适合您团队的最佳做法。
请注意，根据实际情况和需求，可能需要根据AMI的用途和具体部署方式进行微调。确保在操作之前仔细阅读文档，并根据您的实际需求进行适当的配置和测试。