基于 Kubernetes 和 Ray 构建大规模分布式训练系统,常常会面对一个典型需求:训练任务需要调用独立的仿真环境(如游戏引擎、机器人模拟器、工业仿真软件等),而这些仿真环境本身已打包为 Docker 镜像,必须在一个隔离的容器内运行。此时,将容器化的仿真环境与 Ray 的工作节点相结合,并在 Kubernetes Pod 内安全、高效地运行仿真容器,就成了架构的关键。Docker‑in‑Docker(DinD)便是解决此类场景的重要技术之一。
Kubernetes:集群编排,负责网络、存储、调度、自动恢复。
Ray + KubeRay:Ray 提供分布式任务/角色模型,RLlib 直接支持分布式训练。KubeRay 通过 CRD(RayCluster、RayJob、RayService)在 K8s 上管理 Ray 集群。
仿真容器镜像:封装好的仿真环境,例如基于 Unity、MuJoCo、Isaac Sim、自定义 Gazebo 等,通常暴露一个控制接口(REST/gRPC/共享内存)。
Docker‑in‑Docker (DinD):允许在容器内部运行 Docker 守护进程,从而创建和管理其他容器。
Docker SDK for Python:在 Ray worker 内用 docker 库与 Docker daemon 交互,启动仿真容器。
KubeRay Worker 镜像:需要包含 Ray、Python 环境、Docker 客户端(或 SDK),以及可能需要的 GPU 支持组件。