HPC群集系统中计算资源的管理是重要的一块，如果能够实现计算作业可以在异构操作系统上面协同运作，无疑将是一大亮点，微软HPC pack自2012 upate3开始，支持本地linux作为计算节点，微软官网写到如何添加linux计算节点进入HPC群集的方法，但仅是Ubuntu版本的操作，而且有些关键步骤并没有写出，导致如果不是很懂linux的微软系统管理员做起来会遇到各种问题，因此老王通过本文将实际环境中安装涉及到的步骤全部呈现，并讨论linux计算节点为微软HPC群集带来的可能性。
本文以hpc pack 2016 update1为例
支持的linux版本：SUSE Linux Enterprise Server 12，Red Hat Enterprise Linux 7.1，CentOS 6.7，Ubuntu Server 14.04 LTS和16.04 LTS
环境介绍
08dc
10.0.0.2 255.0.0.0
hpc01-head.oa.com
windows server 2016数据中心版
Enterprise 10.0.0.8 255.0.0.0 dns 10.0.0.2
HPC 18.0.0.1 255.0.0.0
linuxnode1
Centos6.7
Enterprise 10.0.0.51 255.0.0.0 dns 10.0.0.2
HPC 18.0.0.3 255.0.0.0
老王总结的配置步骤如下
为linux主机修改主机名
在windows dns服务器上添加linux主机DNS记录，确保安装过程中head主机可以找到linux计算节点
为linux主机导入windows环境根证书，头节点证书公钥，确保证书可以验证，linux主机可以正确打开https://头节点fqdn(此步骤需重启生效)
在linux主机上面添加头节点主机名和FQDN名称进入/etc/resolv.conf，最好使用永久生效方式，确保互相正常解析
通过FileZilla或其它工具，将hpc pack linux aget tar gz，setup.py，头节点带私钥证书拷贝进入linux目录
在linux主机安装hpc pack agent代理需要联网通过yum install下载依赖组件，因此需要让安装过程linux主机可以临时联网下载组件
通过python命令开始安装setup.py，正常情况下centos或redhat安装完成后都有这个命令，如果在终端输入python无效，需自行下载安装
严格按照setup.py脚本指示安装代理
检查安装过程日志，以及nodemanager.json，如果出现主机名，需修改为FQDN，因为主机名称无法通过SSL验证
一切顺利，安装成功后，经过一杯茶的时间，可以在头节点看到被添加进来的linux计算节点，联机即可
1.为linux主机修改主机名，最好安装时指定，否则可以使用hostname linuxnode01修改
2.在windows dns服务器上添加linux主机DNS记录
3.导出windows CA根证书与头节点安装证书，不带私钥版本，导出格式选择Base 64编码
导出完成后得到两个文件，一个是头节点安装证书不带私钥的cer，一个是企业根信任证书的cer，如果是自签名证书仅导出安装证书不带私钥的cer即可
直接将文件后缀重命名为pem，便于我们在linux上面导入证书
通过filezilla工具，拷贝这两张证书，放置到centos或redhat的/etc/pki/ca-trust/source/anchors路径下
在centos或redhat上面进入bin目录下，输入update-ca-trust，更新证书列表，会将我们放进anchors的证书导入
导入之后重启操作系统，在浏览器栏输入https://hpc01-head.oa.com ，出现以下结果，即代表配置成功
如果出现证书不受信任的提示，则一定要重新配置，检查证书位置，以及是否导入，务必确保地址可以正确打开，因为linux里面对于证书要求非常严格，如果SSL证书不信任，是不允许直接打开SSL网站的
但是我们在linux上面安装hpc pack代理，最后一步，要通过json里面NamingServceUri写出的 https://hpc01-head.oa.com:443/HpcNaming/api/fabric/resolve/singleton/
路径，去联系头节点注册计算节点，如果这一步信任不做，那么最后一步这个地址是没办法打开的，这样即便linux端安装代理成功了，但是linux计算节点也不会显示在windows 头节点中
4.在linux主机上面添加头节点主机名和FQDN名称进入/etc/resolv.conf，这一步是为了让linux主机能够正常解析头节点主机，其实我们在linux上面设置了dns后，理论上来说应该就已经可以解析了，ping头节点主机名和FQDN都可以ping通，但是之前曾经有外国朋友提到过这是一个bug，告知我们仍需添加/etc/resolv.conf，作为双保险我们最好还是加上
添加方法使用linux vi编辑器
终端中输入vi /etc/resolv.conf打开编辑器 ,输入完成后键入ESC，然后键入:w保存文档
此为临时性修改方法，一旦重启后即失效，虽可以确保代理安装过程无误，但如果有了解linux的朋友还是建议使用永久修改方法
添加完成后尝试在头节点ping linux节点主机名，主机名加域名，在linux节点ping头节点主机名，FQDN名，都能ping通即配置成功
5.通过FileZilla或其它工具，将hpcnodeagent.tar.gz，setup.py，头节点安装时带私钥证书拷贝进入一个linux目录
hpcnodeagent.tar.gz，setup.py可以在hpc pack 头节点安装包解压目录中找到
HPCcom.pfx是我们安装hpc pack 头节点时申请的证书，导出那张证书，带私钥一起导出
6.在linux主机安装hpc pack agent代理需要联网通过yum install下载依赖组件，因此需要让安装过程linux主机可以临时联网下载组件
hpc pack liunx agent安装的时候需要联机下载一些必备组件，实验中老王临时把HPC网络接入了vmwareNAT网络，实际企业环境建议临时让其中一个网络联网，或临时新加入一个网卡
如果安装linux hpc pack代理时不能联网，则会出现以下错误
7.通过python命令开始安装setup.py，正常情况下centos或redhat安装完成后都有这个命令，如果在终端输入python无效，需自行下载安装
进入setup.py所在目录运行python命令
python setup.py -install -connectionstring:'hpc01-head'-certfile:'/opt/HPCcom.pfx' -certpassword:'123.com' -managehosts
如果怕麻烦可以直接输入python setup.py，会弹出setup.py帮助内容，直接可以复制粘贴，再修改为我们的内容
严格按照setup.py说明安装代理，一个参数和大小写都不能错，最好是直接复制示例内容然后修改
在安装步骤进行到大约这里时
打开/opt/hpcnodemanager/nodemanager.json，检视NamingServceUri一栏，如果是hpc01-head这样的主机名，请一定把它改成hpc01-head.oa.com
因为我们在windows端绑定的证书名称是fqdn名称，因此我们导入到linux的证书，也只会匹配fqdn名称，如果这里以主机名访问，则会因为名称与证书不匹配而无法直接打开网页，导致没办法向头节点注册
安装成功后，经过一杯茶的时间，可以在头节点看到被添加进来的linux计算节点
安装过程日志排错
Linux Node
/opt/hpcnodemanager/logs/nodemanager.txt,hpclinuxagent.log
/opt/hpcnodemanager/nodemanager.json
头节点
安装目录 Microsoft HPC Pack 2016 \ Data \ LogFiles \ Scheduler \ HpcScheduler*.bin
使用hpctrace将bin文件转换txt查看
联机linux计算节点，现在linux计算节点已经成功加入到微软HPC群集中，可以正常承载头节点派发给它的作业任务
支持直接在群集管理器对linux节点执行命令
支持使用clusrun提交作业直接在linux计算节点执行
支持通过群集管理器汇总显示linux计算节点数据
支持通过客户端程序，portal，提交参数扫描作业至linux节点
Linux计算节点不支持的场景
linux计算节点仅支持单头节点的部署，如果采用群集头节点，则无法使用linux计算节点
要在Linux节点上运行MPI应用程序，您必须在节点上安装自己的MPI。包含在HPC Pack中的Microsoft MPI（MS-MPI）仅在Windows节点上运行。调度程序必须在Linux节点之间建立互信，HPC Pack 2016 Update 1会自动为用户生成密钥对。
不支持GPU和SOA工作负载 - 目前HPC Pack不支持在Linux节点上调度GPU或运行SOA工作负载
除上述场景外，其它体验均与windows计算节点一致
OK，干货讲完，下面随便聊聊
有些不太了解微软最近几年变化的朋友可能会诧异，怎么可能你微软的群集还能允许linux节点加入呢，事实上微软最近几年正在逐步走向开放的道路上，老王将微软的开放分为两部分，一部分是支持异构化资源，支持和异构资源协同工作，另外一部分则是全面拥抱公有云，后面我们先不表，单说支持异构资源，老王认为这一点算是个明智之举，一个企业不可能只有windows或只有linux，如果能有一套工具集中管理windows、linux这当然是企业最希望的，而微软很多产品正在做到这一点，System Center，powershell，docker，还有我们这个系列的hpc pack，老王认为未来在中国，群集管理平台，云管理平台，IT管理平台，都将呈现两个趋势，一个是异构化，通过一个管理工具可以管理多家厂商节点 ；一个是自主化，越来越多国产厂商将涌现，国产厂商可以从外国厂商中优秀的功能借鉴。
对于高性能计算群集来说，总的来说这种群集相对于高可用群集来说较为松散，高可用群集对于每个群集的配置有严格的配置要求，最好要做到的完全一致，高性能群集则不必，因为它所需要的是每个节点能够提供计算能力，各个节点可以协同并行工作，至于你节点是什么System，高性能群集理想情况下是不需要关注的。
微软的高性能群集支持Linux计算节点后带来的场景思考
1.企业管理员不熟悉linux，只熟悉windows，想搭建一套HPC群集，微软自家降低学习成本
2.企业已有linux，但是配置linux hpc群集过于复杂，管理员可以挑选微软hpc pack作为HPC头节点，计算节点全部采用linux节点
3.可以通过在头节点配置存储复制或S2D，对象存储等技术，将一些微软上面特有的技术，带给linux计算节点
4.企业有linux，也有windows，希望同时利用，可以搭建一套微软高性能群集，同时添加linux计算节点，windows计算节点
5.微软hpc pack目前看来不单独收费，只要有正规的windows license或azure订阅即可安装使用
6.可以建立windows节点作业模板，linux节点作业模板，如果我们无法做到并行程序跨平台，就可以让用户写的程序windows的就只能提交到windows节点，linux的就只提交到linux计算节点
7.利用Docker，HPC Pack现在已与Docker集成。用户作业可以提交请求Docker镜像的作业，并且HPC Job Scheduler将在Docker中启动该任务。NVIDIA Docker GPU作业和跨Docker MPI作业均受支持
HPC群集可以支持Linux计算节点之后，下一步主要需要思考的就是如何能让作业跨windows节点和linux节点执行，选用什么样的并行接口程序来实现跨平台的并行，在异构系统都具备HPC环境的情况下，如何能够实现一个作业同时提交给windows和linux节点，都能输出理想的结果
微软高性能群集，Linux，与Azure
老王认为使用公有云无非是需要考虑两个平衡，第一个平衡是我有多大程度上可以信赖公有云，第二个平衡是我的数据有多大程度上不可以公开给公有云，结合这两个平衡考虑，选择出一个可以接受的负载，放到公有云运行，下面是老王整理的一些HPC群集和Azure融合的场景，感兴趣的朋友可以结合自身的环境去思考选用
本地没有服务器环境，在Azure市场申请搭建HPC群集，用于完成计算
构建混合HPC环境，本地搭建HPC头节点，计算节点，Azure也搭建计算节点，当本地计算环境达到阀值，启动Azure计算节点辅助完成计算
本地没有Windows授权，直接申请Azure虚拟机，自带系统授权和HPC授权
Azure上面添加linux计算机节点有脚本帮助我们自动完成
需要完成重大运算，本地资源不足，临时开启Azure虚拟机，运算完成删除关闭虚拟机
相信一些朋友看过后会对微软hpc pack产生兴趣，这里老王给出一个我的学习路线建议
了解什么是高性能群集
了解什么是高性能群集作业管理，作业调度，资源管理
这两点可以在百度文库，国内博客上面获得
3.查看微软官网，了解微软hpc pack概念，架构，对于作业调度，资源管理等概念如何实现
4.了解HPC pack 作业申请过程 ，资源如何管理
这部分内容可以参考https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/windows/it-pro/hpc-server-2012-R2-and-2012/jj899615(v%3dws.11)
5.了解并行计算，并行计算方式，并行计算程序，这些如何在微软HPC群集上面工作
6.实战添加windows计算节点，添加linux计算节点，配置门户
7.实战裸金属部署windows节点
8.实战提交作业，观察HPC作业调度过程
9.熟悉HPC pack群集管理器，资源管理功能，报表功能
10.了解hpc pack在azure上面场景，参考https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/linux/classic/ruby-rails-web-app
HPC pack支持整合科学计算环境：NAMD，OpenFOAM，STAR-CCM+环境，InterMPI，Matlab
Matlab整合介绍
https://ww2.mathworks.cn/help/mdce/configure-parallel-computing-products-for-hpc-server.html
https://blogs.technet.microsoft.com/hpc_and_azure_observations_and_hints/2011/12/12/running-matlab-in-parallel-on-a-windows-cluster-using-compiled-matlab-code-and-the-matlab-compiler-runtime-mcr/
NAMD，OpenFOAM，STAR-CCM+环境，InterMPI整合介绍
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/linux/classic/hpcpack-cluster-starccm