# 访问 DRA 设备元数据 LLMS index: [llms.txt](/llms.txt) ---
特性状态： Kubernetes v1.36 [alpha]
本页面展示如何从使用动态资源分配（DRA）的容器中访问 [设备元数据](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/dynamic-resource-allocation/#device-metadata)。 设备元数据让工作负载能够发现有关已分配设备的信息（如设备属性或网络接口详细信息）， 具体方式是在容器内的已知路径读取 JSON 文件。 在阅读本页面之前，你应该熟悉 [动态资源分配（DRA）](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/dynamic-resource-allocation/) 以及如何[为工作负载分配设备](/zh-cn/docs/tasks/configure-pod-container/assign-resources/allocate-devices-dra/)。 ## 准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群，且必须配置 kubectl 命令行工具让其与你的集群通信。 建议运行本教程的集群至少有两个节点，且这两个节点不能作为控制平面主机。 如果你还没有集群，你可以通过 Minikube 构建一个你自己的集群，或者你可以使用下面的 Kubernetes 练习环境之一：

你的 Kubernetes 服务器版本必须是 v1.36.

要获知版本信息，请输入 kubectl version.

* 确保集群管理员已安装配置了 DRA、挂接了设备并安装了驱动程序。 更多信息请参阅[在集群中设置 DRA](/zh-cn/docs/tasks/configure-pod-container/assign-resources/set-up-dra-cluster)。 * 确保集群中部署的 DRA 驱动程序支持设备元数据。 使用 [DRA kubelet 插件](https://pkg.go.dev/k8s.io/dynamic-resource-allocation/kubeletplugin) 的驱动程序在启动插件时会启用 `EnableDeviceMetadata` 和 `MetadataVersions` 选项。 有关详细信息，请查阅驱动程序的文档。 ## 通过 ResourceClaim 访问设备元数据 {#access-metadata-resourceclaim} 当你使用直接引用的 ResourceClaim 来分配设备时， 设备元数据文件会出现在容器内的以下路径： ``` /var/run/kubernetes.io/dra-device-attributes/resourceclaims///-metadata.json ``` 1. 查看以下示例清单：
dra/dra-device-metadata-pod.yaml 
apiVersion: resource.k8s.io/v1
   kind: ResourceClaim
   metadata:
     name: gpu-claim
   spec:
     devices:
       requests:
       - name: gpu
         exactly:
           deviceClassName: gpu.example.com
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: gpu-metadata-reader
   spec:
     resourceClaims:
     - name: my-gpu
       resourceClaimName: gpu-claim
     containers:
     - name: workload
       image: ubuntu:24.04
       resources:
         claims:
         - name: my-gpu
           request: gpu
       command:
       - sh
       - -c
       - |
         echo "=== DRA device metadata ==="
         find /var/run/kubernetes.io/dra-device-attributes -name '*-metadata.json' -print -exec cat {} \;
         sleep 3600
     restartPolicy: Never
此清单创建一个名为 `gpu-claim` 的 ResourceClaim， 请求从 `gpu.example.com` DeviceClass 获取设备，以及一个读取设备元数据的 Pod。 2. 创建 ResourceClaim 和 Pod： ```shell kubectl apply -f https://k8s.io/examples/dra/dra-device-metadata-pod.yaml ``` 3. Pod 运行后，查看容器日志以查看元数据： ```shell kubectl logs gpu-metadata-reader ``` 输出类似于： ``` === DRA device metadata === /var/run/kubernetes.io/dra-device-attributes/resourceclaims/gpu-claim/gpu/gpu.example.com-metadata.json { "kind": "DeviceMetadata", "apiVersion": "metadata.resource.k8s.io/v1alpha1", ... } ``` 4. 要检查完整的元数据文件，请在容器中执行命令： ```shell kubectl exec gpu-metadata-reader -- \ cat /var/run/kubernetes.io/dra-device-attributes/resourceclaims/gpu-claim/gpu/gpu.example.com-metadata.json ``` 输出是一个 JSON 对象，包含设备属性，例如型号、驱动版本和设备 UUID。 有关 JSON 结构的详细信息，请参阅 [元数据模式](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/dynamic-resource-allocation/#device-metadata-schema)。 ## 通过 ResourceClaimTemplate 访问设备元数据 {#access-metadata-template} 当你使用 ResourceClaimTemplate 时，Kubernetes 会为每个 Pod 生成一个 ResourceClaim。 由于生成的 claim 名称不可预测，元数据文件出现在使用 Pod 的 claim 引用名称的路径中： ``` /var/run/kubernetes.io/dra-device-attributes/resourceclaimtemplates///-metadata.json ``` `` 对应 Pod 的 `spec.resourceClaims[]` 条目中的 `name` 字段。 JSON 元数据还包括一个 `podClaimName` 字段，用于记录此映射。 1. 查看以下示例清单：
dra/dra-device-metadata-template-pod.yaml 
apiVersion: resource.k8s.io/v1
   kind: ResourceClaimTemplate
   metadata:
     name: gpu-claim-template
   spec:
     spec:
       devices:
         requests:
         - name: gpu
           exactly:
             deviceClassName: gpu.example.com
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: gpu-metadata-template-reader
   spec:
     resourceClaims:
     - name: my-gpu
       resourceClaimTemplateName: gpu-claim-template
     containers:
     - name: workload
       image: ubuntu:24.04
       resources:
         claims:
         - name: my-gpu
           request: gpu
       command:
       - sh
       - -c
       - |
         echo "=== DRA device metadata (from template) ==="
         find /var/run/kubernetes.io/dra-device-attributes -name '*-metadata.json' -print -exec cat {} \;
         sleep 3600
     restartPolicy: Never
此清单创建一个 ResourceClaimTemplate 和一个 Pod。 每个 Pod 获得自己生成的 ResourceClaim。元数据路径使用 Pod 的 claim 引用名称 `my-gpu`。 1. 创建 ResourceClaimTemplate 和 Pod： ```shell kubectl apply -f https://k8s.io/examples/dra/dra-device-metadata-template-pod.yaml ``` 1. Pod 运行后，查看元数据： ```shell kubectl exec gpu-metadata-template-reader -- \ cat /var/run/kubernetes.io/dra-device-attributes/resourceclaimtemplates/my-gpu/gpu/gpu.example.com-metadata.json ``` ## 在应用程序中读取元数据 {#read-metadata-application} ### Go 应用程序 `k8s.io/dynamic-resource-allocation/devicemetadata` 包提供了用于读取元数据文件的现成函数。 这些函数自动处理版本协商，解码元数据流并将其转换为内部类型， 使你的代码能够跨模式版本工作，而无需手动版本检查。 对于直接引用的 ResourceClaim： ```go import "k8s.io/dynamic-resource-allocation/devicemetadata" dm, err := devicemetadata.ReadResourceClaimMetadata("gpu-claim", "gpu") ``` 对于模板生成的 claim（使用 Pod 的 claim 引用名称）： ```go dm, err := devicemetadata.ReadResourceClaimTemplateMetadata("my-gpu", "gpu") ``` 如果你知道特定的驱动程序名称，可以读取单个驱动程序的元数据文件： ```go dm, err := devicemetadata.ReadResourceClaimMetadataWithDriverName("gpu.example.com", "gpu-claim", "gpu") ``` 返回的 `*metadata.DeviceMetadata` 包含 claim 元数据、请求和每个设备的属性。 其他语言的应用程序可以直接读取 JSON 文件，并在解析之前检查 `apiVersion` 字段以确定模式版本。 ## 清理 {#clean-up} 删除你创建的资源： ```shell kubectl delete -f https://k8s.io/examples/dra/dra-device-metadata-pod.yaml kubectl delete -f https://k8s.io/examples/dra/dra-device-metadata-template-pod.yaml ``` ## 接下来 * [进一步了解 DRA 设备元数据](/zh-cn/docs/concepts/scheduling-eviction/dynamic-resource-allocation/#device-metadata) * [使用 DRA 为工作负载分配设备](/zh-cn/docs/tasks/configure-pod-container/assign-resources/allocate-devices-dra/) * 有关设计的更多信息，请参阅 [KEP-5304](https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-node/5304-dra-attributes-downward-api)。