建立備份及還原筆記本資料

Google Distributed Cloud (GDC) 實體隔離方案可讓您建立備份，並從 JupyterLab 執行個體的首頁目錄還原資料。

本頁說明如何建立及還原 Vertex AI Workbench 筆記本資料的備份。如果您是 Vertex AI 新手，請進一步瞭解 Vertex AI Workbench。

事前準備

如要取得複製還原資料所需的權限，請要求機構 IAM 管理員授予您使用者叢集開發人員 (user-cluster-developer) 角色。

建立備份及還原 JupyterLab 執行個體資料

定義受保護的應用程式，即可備份個別 JupyterLab 執行個體的首頁目錄，或專案中所有 JupyterLab 執行個體的首頁目錄。

在要排定備份作業的叢集中，建立 ProtectedApplication 自訂資源。備份和還原方案會使用受保護的應用程式來選取資源。如要瞭解如何建立受保護的應用程式，請參閱「受保護的應用程式策略」。

ProtectedApplication 自訂資源包含下列欄位：

欄位 說明
resourceSelection ProtectedApplication 物件選取備份或還原資源的方式。
type 選取資源的方法。Selector 類型表示必須選取具有相符標籤的資源。
selector 選取規則。這個欄位包含下列子欄位：
matchLabels ProtectedApplication 物件用來比對資源的標籤。這個欄位包含下列子欄位：
app.kubernetes.io/part-of 這個應用程式所屬的較高層級應用程式名稱。選取 Vertex AI Workbench 做為 JupyterLab 執行個體的高階應用程式。
app.kubernetes.io/component 架構中的元件。從 Vertex AI Workbench 選取可為 JupyterLab 執行個體提供儲存空間的資源。
app.kubernetes.io/instance 應用程式執行個體的專屬名稱。縮小範圍，選取 JupyterLab 執行個體。這個值與 GDC 控制台上的 JupyterLab 執行個體名稱相同。

使用 ProtectedApplication 自訂資源選取單一 JupyterLab 執行個體或專案中所有 JupyterLab 執行個體的儲存空間，如下列範例所示：

  • 選取單一 JupyterLab 執行個體的儲存空間：

    以下範例顯示 ProtectedApplication 自訂資源，該資源會選取 my-project 命名空間中名為 my-instance-name 的 JupyterLab 執行個體儲存空間：

    apiVersion: gkebackup.gke.io/v1
kind: ProtectedApplication
metadata:
  name: my-protected-application
  namespace: my-project
spec:
  resourceSelection:
    type: Selector
    selector:
      matchLabels:
        app.kubernetes.io/part-of: vtxwb
        app.kubernetes.io/component: storage
        app.kubernetes.io/instance: my-instance-name

  • 選取所有 JupyterLab 執行個體的儲存空間：

    以下範例顯示 ProtectedApplication 自訂資源，該資源會選取 my-project 命名空間中所有 JupyterLab 執行個體的儲存空間：

    apiVersion: gkebackup.gke.io/v1
kind: ProtectedApplication
metadata:
  name: my-protected-application
  namespace: my-project
spec:
  resourceSelection:
    type: Selector
    selector:
      matchLabels:
        app.kubernetes.io/part-of: vtxwb
        app.kubernetes.io/component: storage

    這個範例不含 app.kubernetes.io/instance 標籤，因為它會選取所有 JupyterLab 執行個體。

如要從 JupyterLab 執行個體建立備份及還原資料，請使用您定義的 ProtectedApplication 自訂資源規劃一組備份，並規劃一組還原。

將還原的資料複製到新的 JupyterLab 執行個體

請按照下列步驟，將還原的資料從 JupyterLab 執行個體的 PersistentVolumeClaim 資源複製到新的 JupyterLab 執行個體：

  1. 符合必要條件。
  2. 建立與 JupyterLab 執行個體相關聯的 JupyterLab 筆記本，以複製還原的資料。

  3. 取得您建立筆記本的 JupyterLab 執行個體 pod 名稱：

    kubectl get pods -l notebook-name=INSTANCE_NAME -n PROJECT_NAMESPACE

    更改下列內容：

    • INSTANCE_NAME：您設定的 JupyterLab 執行個體名稱。
    • PROJECT_NAMESPACE：您建立 JupyterLab 執行個體的專案命名空間。

  4. 取得 JupyterLab 執行個體執行的映像檔名稱：

    kubectl get pods POD_NAME -n PROJECT_NAMESPACE -o jsonpath="{.spec.containers[0].image}"

    更改下列內容：

    • POD_NAME：JupyterLab 執行個體的 Pod 名稱。
    • PROJECT_NAMESPACE：您建立 JupyterLab 執行個體的專案命名空間。

  5. 找出已還原的PersistentVolumeClaim資源名稱：

    kubectl get pvc -l app.kubernetes.io/part-of=vtxwb,app.kubernetes.io/component=storage,app.kubernetes.io/instance=RESTORED_INSTANCE_NAME -n PROJECT_NAMESPACE

    更改下列內容：

    • RESTORED_INSTANCE_NAME：您還原的 JupyterLab 執行個體名稱。
    • PROJECT_NAMESPACE：您建立 JupyterLab 執行個體的專案命名空間。

  6. 建立名為 vtxwb-data.yaml 的 YAML 檔案，並在其中加入下列內容：

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: vtxwb-data
  namespace: PROJECT_NAMESPACE
  labels:
    aiplatform.gdc.goog/service-type: workbench
spec:
  containers:
  - args:
    - sleep infinity
    command:
    - bash
    - -c
    image: IMAGE_NAME
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: vtxwb-data
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: "1"
        memory: 1Gi
    terminationMessagePath: /dev/termination-log
    terminationMessagePolicy: File
    volumeMounts:
    - mountPath: /home/jovyan
      name: restore-data
    workingDir: /home/jovyan
  volumes:
  - name: restore-data
    persistentVolumeClaim:
      claimName: RESTORED_PVC_NAME

    更改下列內容：

    • PROJECT_NAMESPACE：您建立 JupyterLab 執行個體的專案命名空間。
    • IMAGE_NAME：JupyterLab 執行個體執行的容器映像檔名稱。
    • RESTORED_PVC_NAME：還原的PersistentVolumeClaim資源名稱。

  7. 為還原的「PersistentVolumeClaim」資源建立新的 Pod：

    kubectl apply -f ./vtxwb-data --kubeconfig KUBECONFIG_PATH

    將 KUBECONFIG_PATH 替換為叢集中的 kubeconfig 檔案路徑。

  8. 等待 vtxwb-data pod 達到 RUNNING 狀態。

  9. 將還原的資料複製到新的 JupyterLab 執行個體：

    kubectl cp PROJECT_NAMESPACE/vtxwb-data:/home/jovyan ./restore --kubeconfig KUBECONFIG_PATH

kubectl cp ./restore PROJECT_NAMESPACE/POD_NAME:/home/jovyan/restore --kubeconfig KUBECONFIG_PATH

rm ./restore

    更改下列內容：

    • PROJECT_NAMESPACE：您建立 JupyterLab 執行個體的專案命名空間。
    • KUBECONFIG_PATH：叢集中的 kubeconfig 檔案路徑。
    • POD_NAME：JupyterLab 執行個體的 Pod 名稱。

    複製資料後，還原的資料會儲存在 /home/jovyan/restore 目錄中。

  10. 刪除您建立的 Pod，以存取還原的資料：

    kubectl delete pod vtxwb-data -n my-namespace` --kubeconfig KUBECONFIG_PATH

    請將 KUBECONFIG_PATH 改成叢集中的 kubeconfig 檔案路徑。