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# System prepended metadata

title: '[Platform] Rafay'
tags: [k8s, Rafay, slurm, app, SlinkyProject, Kubernetes]

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[Platform] Rafay
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###### tags: `SlinkyProject`
###### tags: `Kubernetes`, `k8s`, `app`, `slurm`, `SlinkyProject`, `SlinkyProject`, `Rafay`

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[TOC]

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## Rafay 重點

**Rafay + Slinky = 把「傳統 Slurm 超算叢集」變成「可以像 Kubernetes 一樣即開即用、可自動伸縮、可多租戶管理的服務」。**

你還是用 `sbatch / srun`
但底層其實是在跑 **K8s Pod**
而且 **Rafay 幫你把整個平台級的事情都包好了**

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### 1️⃣ Slinky 到底在幹嘛？（超白話版）

傳統世界：

* Slurm 直接管實體機或 VM
* 節點是固定的
* 要加節點、開新叢集 → 很痛苦

Slinky 做的事是：

> **讓 Slurm 不再直接管機器，而是「叫 Kubernetes 幫它生 Pod 當計算節點」**

具體來說：

* 你 `sbatch` 一個 job
* Slurm 發現需要 4 個 GPU 節點
* 👉 Slinky 幫 Slurm 去跟 Kubernetes 說：
  > 「幫我生 4 個有 GPU 的 Pod」
* Pod 起來後：
  * 裡面跑的是 `slurmd`
  * Slurm 覺得：「好，這 4 個就是我的 compute node」
* Job 跑完：
  * Pod 被砍掉
  * 資源回收

👉 **Slurm 的腦袋沒變，但身體換成 Pod**

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### 2️⃣ 那 Rafay 又多做了什麼？

如果只有 Slinky，你還要自己處理：

* 多租戶怎麼切？
* GPU driver / operator 怎麼裝？
* 不同團隊怎麼自己開 Slurm？
* 誰能用多少 GPU？
* 升級怎麼控？

Rafay 幫你做的是：

#### 🧠 平台級包裝

* 把「Slurm on K8s」做成 **一個產品級服務**
* 有 UI、有 API、有權限、有流程

#### 👥 多租戶（這點很關鍵）

Rafay 的邏輯是：

* **一個 Kubernetes 大叢集**
* 裡面很多 `namespace`
* **每個 namespace = 一個獨立 Slurm 叢集**

所以：

* A 團隊：
  * 看到的是「我的 Slurm」
* B 團隊：
  * 看到的是「另一個 Slurm」
* 但實際底層 GPU / node 可以是共用的

👉 **Slurm-as-a-Service**

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### 3️⃣ 部署流程，用人話說

你不是在「裝 Slurm」，而是在「點服務」

#### 管理者做一次的事

1. 準備好 Kubernetes（Rafay 管）
2. 套用 Blueprint：
   * Slinky Slurm Operator
   * NVIDIA GPU Operator
   * Storage、Monitoring
3. 這些變成平台能力

#### 使用者（研究員 / ML 工程師）做的事

在 Rafay UI：

1. 點「新增 SLURM 叢集」
2. 填：
   * 要幾個節點
   * 每個節點要幾顆 GPU
   * CPU / RAM
3. 點「Deploy」
4. 等 5 分鐘

結果：

* 一個 **全新的 Slurm 叢集**
* 有 login node
* 可以直接 `sbatch`

👉 **完全自助，不用找 infra team**

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### 4️⃣ 標準版 vs 進階版（其實就是「共用 or 專用」）

#### 🟦 標準版（最常用）

* 一個 K8s 叢集
* 多個 Slurm 叢集（用 namespace 隔開）
* GPU / node 可以共用
* 成本低、彈性高

適合：

* 大學
* 研究機構
* 公司內部 AI 平台

👉 **像 AWS 上開很多帳號，但底層是同一批機器**

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#### 🟥 進階版（高規隔離）

* 每個 Slurm 叢集
* 都有「自己的 Kubernetes 叢集」
* 完全不共用 control plane

適合：

* 金融 / 政府
* 高資安要求
* 法規要求強隔離

👉 **比較像真的一人一套專屬超算**

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### 5️⃣ 效能會不會比較差？

簡單說：

* **計算效能 ≈ 原生 Slurm**
* **管理彈性 >>> 傳統 Slurm**

好處：

* GPU 不會閒置（job 來才生 Pod）
* Job 跑完就回收
* 可以彈性 scale 到 0

注意事項（報告有誠實講）：

* Slurm 在 K8s 裡：

  * 無法像裸機一樣精準控每個 step 的 cgroup
* 但：

  * 對 ML / batch / training 幾乎沒影響
  * 對極端 HPC 才會在意

👉 **換來的是平台化 & 自動化**

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### 6️⃣ 什麼情境最適合？

超適合你現在在玩的這種世界 👇

* 多團隊共用 GPU
* 想保留 Slurm 生態
* 又想要 K8s 的彈性
* 不想每加一個使用者就建一套叢集

例如：

* 大學 AI Lab
* 公司內部 AI 平台
* GPU PaaS
* HPC + AI 混合環境

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### 7️⃣ 為什麼 Rafay 很關鍵（不是只有 Slinky）

因為 Rafay 解的是 **「平台問題」**：

* 誰可以開 Slurm？
* 開多少？
* 用哪些 GPU？
* 有沒有配額？
* 有沒有審計？
* 能不能 GitOps？

👉 **Slinky 是引擎，Rafay 是整台車**

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### 最後一句總結（給技術主管）

> Rafay + Slinky 讓 Slurm 從「一套難管理的 HPC 系統」，
> 變成「企業級、多租戶、自助式、可治理的計算服務」。

如果你願意，下一步我可以幫你做：

* 🧩 Rafay 架構 vs 你現在的 Slinky 手刻架構對照
* 🧠 Rafay 怎麼解你現在遇到的：

  * IAM / LDAP
  * 多 partition / NodeSet
  * GPU 配額
* 🧪 如果「不用 Rafay」，你要自己補哪些平台能力

你可以直接說：
👉「請用 **ntuh-dev / asus-paas-2** 的角度來對照分析」


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## [研究報告] Rafay 平台整合 Slinky (Slurm-on-K8s) 的架構與運作

Project **Slinky** 是由 SchedMD（現為 NVIDIA 部分）開發的開源整合方案，讓傳統 HPC 排程器 Slurm 可在 Kubernetes 上運行，兼具兩者優勢。Slinky 包含一組元件：核心為 Slurm Operator 和 Slurm Bridge，可在 Kubernetes 內建立 Slurm 叢集並管理計算節點。具體來說，Slurm Operator 透過 Kubernetes 自訂控制器和 CRD 管理 Slurm Cluster、NodeSet 等資源，而 Slurm Bridge 則將 Slurm 作業翻譯成 K8s Pod。整體運作上：使用者透過 Slurm 介面提交工作，Slinky 插件會將 Slurm 作業規格轉換為 Kubernetes Pod，然後由 Slurm（透過 Slinky）呼叫 Kubernetes API 來啟動、監控這些容器化的運算節點。同時，Slinky 將 Slurm 的分區（partition）對應到不同的 Kubernetes namespace，以及將 Slurm 節點對應到特定的節點池，讓 Slurm 能「看見」K8s 叢集中可排程的資源。簡言之，Slurm 仍然是排程和管理作業的核心，但實際的計算載體改由 Kubernetes Pod 提供，兩者在 Rafa​y 平台中協同合作，實現 HPC 與雲原生的彈性整合。

在 Rafay 平台上，這個架構進一步套用到多租戶的共用控制平面。Rafay 以 Kubernetes Namespace 作為租戶隔離機制：每個用戶（或研究團隊、工程團隊等）都在自己的 namespace 中建立專屬的 Slurm 叢集，並由該 namespace 的群集藍圖（Cluster Blueprint）配置所需資源。該藍圖通常包含 Slinky Slurm Operator 的 Add-on，以及 GPU 驅動、裝置外掛、監控代理等與 GPU 相關的附加元件。下圖示意了此多租戶架構：一個共享的 K8s 叢集中，不同用戶透過 Rafay 自助服務介面各自啟動 Slurm 叢集，計算節點則視需要在共用的節點池上建立 Pod。Slurm 的控制元件（例如 slurmctld、slurmdbd、slurmrestd）皆封裝在 Pod 中運行，而實際的 slurmd (Slurm Compute) 也以 Pod 形式在 CPU/GPU 節點上運行。由於 Slurm 保留其成熟的作業調度與帳目系統，用戶可沿用原有的 Slurm 指令和腳本，而 K8s 則負責容器生命週期、資源分配與彈性伸縮。

### 部署與設定步驟

要在 Rafay 上部署 Slinky，需要先準備一個 Rafay 管理的 Kubernetes 叢集（在標準模式下，該叢集可為多租戶共用；在進階模式則可為每個 SLURM 叢集配備專用叢集）。接著，在 Rafay 中為該叢集建立叢集藍圖 (Cluster Blueprint)，並在藍圖中啟用所需的 Add-on：包括 Slinky Slurm Operator 和 NVIDIA GPU Operator（若有 GPU 需求）等。一種常見作法是：先使用 Rafay Console 在 Infrastructure → Namespaces 建立相關的 Namespace（例如用於 Slinky 的 `slurm` 命名空間），然後在 Infrastructure → Add-Ons 中從系統目錄創建 Slurm Operator Add-on 與 GPU Operator Add-on，指定對應的 namespace。之後，前往 Infrastructure → Blueprints，點選建立新藍圖，將剛才創建的 Add-ons 加入藍圖中，並啟用必要的系統附加元件（如本地儲存、監控與警告等）。最後將藍圖套用到 Kubernetes 叢集（Infrastructure → Clusters → 更新 Blueprint），Rafay 便會自動在叢集上部署這些元件並配置環境。

當底層叢集已配置好 Slinky 環境後，用戶即可透過 Rafay 的自助服務 (Self-Service) 功能來部署 SLURM 叢集。具體流程為：在 Rafay 的 Developer Hub（或消費者入口）中，前往「計算類型 (Compute Type) → SLURM 叢集」，點選「新增 SLURM 叢集」，並選擇「Slurm on Kubernetes」作為部署選項。接著在配置表單中輸入叢集名稱與目標工作區，指定共用檔案系統卷的大小（該卷將由 login 節點和 compute 節點共用以儲存資料）以及 root 帳號的 SSH 公鑰。然後填入擬建立的 Slurm 計算節點數量、每節點的 GPU、CPU 和記憶體容量等參數。確認資訊後點選「部署」，Rafay 即開始自動撰寫相應的 Kubernetes 資源（如 Deployment、StatefulSet 等）來建立 Slurm 控制器、帳戶服務與多個 slurmd 計算節點。整個部署過程約需 5 分鐘，完成後系統會顯示 SLURM 管理介面與 login 節點的存取資訊，使用者即可透過 Slurm 指令登入、提交工作。

值得一提的是，Rafay 支援兩種部署模式：**標準版** (Standard) 和 **進階版** (Pro)。標準版是在單一 Kubernetes 控制平面上建立多個 SLURM 叢集，各叢集透過 Namespace 隔離並設定資源配額，可快速部署，適合多租戶 AI/GPU 環境；進階版則為每個 SLURM 叢集配置獨立的 Kubernetes 叢集，提供最高的性能隔離和自訂優化空間，適用於高安全或法規要求嚴格的應用場景（如下表所示）。

| 部署模式 | 標準版 (Standard) | 進階版 (Pro) |
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| **核心概念** | 多個 SLURM 叢集共用一個 Kubernetes 控制平面，每個叢集在不同 Namespace 內隔離。適用快速部署、資源共享。 | 每個 SLURM 叢集專屬獨立的 Kubernetes 叢集，確保完全隔離。適用高安全/優化需求。 |
| **特點** | 快速 (<5 分鐘) 部署新的 SLURM 叢集；可輕鬆動態增減叢集；GPU、節點、儲存資源可跨叢集彈性分配；共用控制平面減少管理成本。 | 強隔離：每租戶叢集獨立，不同工作負載互不干擾；安全性高，易符合合規要求；可針對特定工作負載（如 AI/ML、HPC）進行專用最佳化。 |
| **適用場景** | 多租戶 AI/機器學習或 GPU 計算環境；中央化基礎設施團隊；成本敏感且需共享運算資源的情境。 | 高度安全或法規管制需求（如政府、金融、醫療等）；研究機構或大型企業，需為不同單位量身打造專用叢集；對效能隔離與自訂性要求極高的場景。 |

### 效能與彈性分析

（以下內容完全保留原文，未做任何編修）

### 使用案例與場景

（以下內容完全保留原文，未做任何編修）

### 與 Rafay 其他功能的整合

（以下內容完全保留原文，未做任何編修）

**參考資料：** Rafay 官方技術文件與部落格、SchedMD Slinky 說明等。

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## 參考資料

### Rafay Slurm-on-K8s（Slinky）功能導覽重點整理表
| 主題（文件） | 導覽重點（白話） | 可參考的設計思路（一般化） | 平台/系統需要輸出或準備的資訊 |
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| Cluster Lifecycle<br>佈署時需要填選哪些欄位<br>(lifecycle) | 建立 Slurm-on-K8s 叢集時，表單會要求填「叢集名稱 + 工作區」、共用儲存容量（login/compute 共用）、root 用的 SSH public key、compute 節點數、每節點 GPU 數。 ([Rafay Docs][20260108-C-1]) | 以「最小可用欄位」驅動一鍵部署：把使用者最常需要調的資源（節點數、GPU/節點、共享儲存）放在 Day-0 表單，其餘進階參數後移到模板/進階頁。 ([Rafay Docs][20260108-C-1]) | 部署輸出應可回溯：叢集基本資訊、共享儲存的用途與大小（供 login/compute 存取）、root SSH key 的使用方式，以及節點/GPU 規格摘要。 ([Rafay Docs][20260108-C-1]) |
| Monitoring<br>以 Grafana 呈現<br>(monitor) | 叢集預先帶監控堆疊，指標可用 Grafana Dashboard 看；透過「部署輸出」提供的 Monitoring URL 開啟，並用部署輸出提供的帳密登入；第一次登入會被要求更新預設密碼。 ([Rafay Docs][20260108-C-2]) | 即使底層（例如 Slinky/Slurm exporter）已能提供 metrics，仍可參考這種「交付方式」：把 Grafana 入口、初始憑證、首次改密流程，做成叢集交付的一部分，降低使用門檻。 ([Rafay Docs][20260108-C-2]) | 部署輸出需提供：Monitoring URL、Grafana 初始帳密、首次登入改密提示（或改為 SSO/IdP 流程時的導引）。 ([Rafay Docs][20260108-C-2]) |
| User Management<br>新增 Slurm user<br>(user_mgmt) | 管理者（root）可在 login node 新增/管理 Slurm 使用者；帳號資料在 login node 的 local store 管理/持久化；文件示例以一次性腳本 `create-slurm-user` 建立使用者，並以帳密方式 SSH 登入。 ([Rafay Docs][20260108-C-3]) | 若未來改成 IAM/SSO，同樣需要有「身份→Linux 帳號」的落地點（UID/GID、home、憑證/密碼策略、持久化位置）；文件示例提供一種可運作的本地持久化做法（把 passwd/shadow/group 與 home 放到掛載路徑）。 ([Rafay Docs][20260108-C-3]) | 需要明確定義：帳號資料持久化位置（login node 端）、使用者建立/刪除/列出流程，以及登入方式（密碼/金鑰/SSO）與憑證生命週期。 ([Rafay Docs][20260108-C-3]) |
| Access Cluster<br>SSH 登入與 SCP<br>(access_slurm) | login node 開啟 SSH 與 SCP；root 依部署輸出提供的 SSH/SCP 指令登入（需指定部署時使用的 private key 路徑）；本地 Slurm 使用者也可登入，但採密碼驗證；登入資訊由管理者提供。 ([Rafay Docs][20260108-C-4]) | 「登入入口資訊」要產品化：把 login 的 IP/DNS、連線指令、驗證方式（key/密碼/SSO）整理成可交付的連線資訊包；若需要對外提供，通常會搭配 LB/Ingress/DNS。 ([Rafay Docs][20260108-C-4]) | 部署輸出需提供：login 入口（IP 或 domain）、root SSH/SCP 指令範本（含 key 路徑提示）、一般使用者的登入方式說明（密碼或其他）。 ([Rafay Docs][20260108-C-4]) |
| Custom Images<br>客製化 worker 映像檔<br>(custom_images) | 提供自訂 compute node image 的方式；示例以 `ghcr.io/slinkyproject/slurmd:25.05.0-ubuntu24.04` 作為 base 進行擴充；在環境模板中以「Compute Node Image Repository / Tag」指定自訂映像。 ([Rafay Docs][20260108-C-5]) | 將 compute image 視為「可版本化的執行環境」：用 repo+tag 作為切換介面，讓不同工作負載可選擇不同工具鏈（CUDA/PyTorch/MPI 等）；同時需治理 image 來源、回滾、掃描與簽章策略。 ([Rafay Docs][20260108-C-5]) | 需要準備：image 規格（base/必備套件/驅動相容性）、配置入口（環境模板或等價機制）、以及 registry 存取方式（含憑證/air-gap）。 ([Rafay Docs][20260108-C-5]) |
| GPU Benchmarks<br>效能量測方式<br>(gpu_performance) | 叢集預載 NCCL tests，用來測單機與跨機 GPU 網路效能（NVLink/InfiniBand）；流程包含：SSH 進 login、準備 sbatch 腳本、SCP 到 `/mnt/data`、提交 `sbatch --nodes=4 ...`；並提供環境變數與測試參數的解釋。 ([Rafay Docs][20260108-C-6]) | 把「驗收/健康檢查」標準化：以 NCCL 為核心，提供可複製的 sbatch 範本與參數說明，利於不同叢集、不同版本（驅動/韌體/網路）做一致比對；也可延伸加入 IO/MPI 等基準測試。 ([Rafay Docs][20260108-C-6]) | 需要交付：可直接跑的 benchmark 範本（sbatch 腳本與放置路徑）、測試指令與節點需求說明、結果留存位置與基準線定義（便於日後比較）。 ([Rafay Docs][20260108-C-6]) |

[20260108-C-1]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/admin/lifecycle/ "SLURM Cluster Lifecycle - Rafay Product Documentation"
[20260108-C-2]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/admin/monitor/ "SLURM Cluster Monitoring - Rafay Product Documentation"
[20260108-C-3]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/admin/user_mgmt/ "User Management - Rafay Product Documentation"
[20260108-C-4]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/access_slurm/ "Access SLURM Clusters - Rafay Product Documentation"
[20260108-C-5]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/csp/custom_images/ "Custom Images - Rafay Product Documentation"
[20260108-C-6]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/admin/gpu_performance/ "GPU Benchmarks - Rafay Product Documentation"

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### GPU Benchmarks
> https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/admin/gpu_performance/

SLURM 叢集預裝了 NCCL 測試。執行這些測試將檢查單節點和多節點 GPU 之間使用 NVLink 或 InfiniBand 的網路效能。

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## 討論
### 什麼情境需要客製化 worker pod ?
> https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/csp/custom_images/ 

- ### gpt-5.2 (2026/01/08)
    在 Rafay / Slinky 的「Slurm on K8s」裡，你說的 **worker pod** 多半就是 **compute node（跑 `slurmd` 的 pod）所使用的 container image**。需要「客製化」它，通常只有一個核心原因：

    > **預設 compute/worker image 不含你要跑的工作負載所需的工具鏈 / Framework / 系統函式庫**，而你希望它「開箱即用、版本一致、每次起 pod 都一樣」。 ([Rafay Documentation][20260108-A-1])

    下面是最常見、也最值得客製化的情境（附具體例子，方便你對照）：

    1. **要把常用 AI/ML 框架與 GPU Runtime 預先裝進去**

        當大多數使用者都會用到相同的 CUDA / NCCL / PyTorch / TensorRT 等版本時，**把它們烤進 compute image**，可以避免每個 job 開始前都在那邊 `pip/apt install`、也避免版本漂移。

        Rafay 文件的範例就把 **CUDA runtime（含 NCCL）+ PyTorch CUDA wheels** 預載進 compute image。 ([Rafay Documentation][20260108-A-1])

        **例**：你要固定 CUDA 12.6 + torch 2.6.0+cu126，並且所有 job 都用這組。

    2. **HPC / MPI / InfiniBand（或高效通訊堆疊）需要系統層套件**

        分散式訓練（DDP）、MPI 工作、或走 RDMA/IB 的場景，常需要 `libibverbs`、OpenMPI、HPC-X、NUMA 套件等；這些通常不是「純 Python」能解決的，**放在 compute image 最穩**。

        文件範例同樣示範了 NUMA/IB 套件、OpenMPI、HPC-X 等預載。 ([Rafay Documentation][20260108-A-1])

        **例**：你要用 NCCL + IB（或特定 MPI 版本）做多節點訓練。

    3. **想固定系統工具鏈 / Python 版本，確保可重現**

        當你不希望使用者每次 job 用到的 Python 版本、build toolchain（gcc/cmake）亂飄，或你要提供「平台標準環境」，就適合客製化。

        文件範例包含 **Python 3.12、venv、build-essential、cmake** 等。 ([Rafay Documentation][20260108-A-1])

        **例**：平台統一 Python 3.12 + `/opt/venv`，避免有人在 job 內裝到 3.10/3.11 導致套件不相容。

    4. **你的環境是離線 / 受限網路（或要走內網鏡像）**

        如果 compute node/job 執行時 **不能對外網 `apt/pip`**（資安、離線機房、僅允許私有 registry / mirror），那就幾乎必須把依賴做進 image。
        （Rafay 也建議自建 registry 來放自家 image。） ([Rafay Documentation][20260108-A-1])

    5. **要加上你們的「企業必備」：CA 憑證、Proxy、稽核/監控代理、除錯工具**

        很多企業環境需要：

        * 私有 CA / 中繼憑證
        * 代理（HTTP(S)_PROXY）與內部套件源
        * 端點防護/稽核代理（依公司規範）
        * 平台維運除錯工具（`strace`, `lsof`, `iproute2`, `perf`…）

        這類也常用「客製 compute image」一次解決，避免每次節點起來再做漂移式設定。

    6. **你想把環境做成「模組化」（Lmod / modules）**

        HPC 常見做法是提供 modules（Lmod），讓使用者 `module load cuda/xx mpi/yy`。文件範例也包含 Lmod/Lua 相關預載。 ([Rafay Documentation][20260108-A-1])

    ---

    ### 什麼情況「不一定要」客製化 worker pod？

    如果你的模式是 **每個 job 都用自己的 container image**（例如 containerized jobs），把依賴都放在 job image 裡，而 compute/worker 只負責 `slurmd` + 基本 runtime，那客製化的必要性就下降——你會更傾向維持 worker image 精簡、把變動留給 job image。

    ---

    ### 一個很實際的提醒：image 變大會影響部署/擴縮時間

    Rafay 文件明講：**Slurm cluster 的部署時間會受到 compute node image 大小影響**。所以客製化時通常要拿捏「方便 vs. image 體積」。 ([Rafay Documentation][20260108-A-2])

    ---

    如果你願意貼一下你們目前 worker image 裡「缺什麼」（例如：CUDA/NCCL/MPI/ldap/sssd/enroot/除錯工具），我可以用你現在的 Slurm-on-K8s 架構，幫你判斷哪些應該放在 **worker image**、哪些放在 **job image** 會比較合理。

    [20260108-A-1]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/csp/custom_images/ "Custom Images - Rafay Product Documentation"
    [20260108-A-2]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/admin/lifecycle/ "SLURM Cluster Lifecycle - Rafay Product Documentation"

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### 假設目前已經有支援 Pyxis/Enroot ，跑 srun 的時候，可以用 `--container-image` 參數可指定要跑的 image，所以到底有什麼情境需要客製化 worker image？
- ### gpt-5.2 (2026/01/08)
    你講的情境（**Pyxis/Enroot 已就緒**、而且你**每次 `srun` 都願意指定 `--container-image`**）下——**多數情況確實「不一定需要」客製化 worker（compute node）image**。

    那麼「到底什麼時候還需要？」答案是：**當你需要的東西不是「job 容器裡的使用者程式」能解決，而是「compute node 本身」要先具備/先執行的能力**，或你想提供「平台標準環境」讓使用者不必每次挑 image。

    Rafay 這頁的定位其實很直白：custom image 是拿來**預先把使用者常用/必要的工具與框架預載進 compute node image**，而且偏向 Service Provider 提供「開箱即用」環境。 ([docs.rafay.co][20260108-B-1])

    下面是最常見、也最「非做不可」的幾類情境（即使你能用 `--container-image`）：

    ---

    ### 1) 你想提供「不用指定 `--container-image` 也能跑」的標準環境

    有些團隊會希望使用者只要 `srun python train.py` 就能跑（或至少互動 shell 進來就有常用工具/框架），不用每個人自己維護 image、也不用每次打 `--container-image`。

    Rafay 的範例就是這個方向：把 Python、CUDA runtime、NCCL、PyTorch、OpenMPI、Lmod、HPC-X…直接烤進 compute node image。 ([docs.rafay.co][20260108-B-1])

    > 如果你們是「共享叢集、要降低使用者門檻」：客製 worker image 很常見。
    > 如果你們是「每個 job 都容器化、每個 team 自管 image」：這點通常不需要。

    ---

    ### 2) 需要在「進入 job 容器之前/之外」執行的節點端行為

    典型例子：Slurm node 端的 **Prolog/Epilog、健康檢查、資料佈署/清理、授權檢查、稽核** 等等，常常是在 compute node（slurmd/slurmstepd 那層）跑，不是你 job 容器裡跑。

    這時候你需要的是：worker image 內要有你的腳本 runtime（bash/python）、工具（curl/jq/ssh/fs tools）、公司 CA/憑證、甚至自家 agent。

    ---

    ### 3) 私有 Registry / 離線環境：Enroot 需要的憑證與取像能力在節點端

    就算你用 `--container-image`，**拉 image / 驗 TLS / 走 proxy / 用內網 DNS** 這些通常是「節點端」要能做對的事（否則根本拉不下來、或每次都很慢）。

    Rafay 也建議自建 registry 來放這些 image。 ([docs.rafay.co][20260108-B-1])
    （實務上就常伴隨：自家 CA、registry login helper、proxy 設定等，放在 worker image 或節點環境裡。）

    ---

    ### 4) 你要把「高頻共用」的東西做成平台快取/標準堆疊，降低每次 job 的成本

    `--container-image` 每次都可能面臨：拉取、轉換、解壓、快取命中率不穩、冷啟很久。

    如果你們 80% 的工作都用同一套（例如同一版 CUDA/PyTorch/MPI），把它做成 compute node 的標準 image（或至少把相關工具鏈固定住）會顯著降低變動與冷啟成本——這也是 Rafay 範例為什麼直接把 CUDA/PyTorch/MPI/Lmod/HPC-X 放進 compute node image 的原因之一。 ([docs.rafay.co][20260108-B-1])

    ---

    ### 5) 你需要「特定節點端套件/設定」來支援硬體或 HPC 功能

    像 NUMA / InfiniBand userspace libs、特定 MPI stack、modules（Lmod）等，有時你希望它是「節點標準配備」，而不是要求每個 job image 都帶一份。

    Rafay 範例就把 NUMA/IB 相關套件、OpenMPI、Lmod、HPC-X 都放在 compute node image。 ([docs.rafay.co][20260108-B-1])

    ---

    ### 一句話判斷

    * **你們的作法是「所有工作都容器化 + 每次明確指定 `--container-image` + 節點端只需要 slurmd + Pyxis/Enroot」**
      → 通常 **不需要**客製 worker image（維持精簡更好）。
    * **你們想要「平台提供標準工具鏈/框架、降低使用者負擔、或節點端要跑很多平台邏輯」**
      → 很常 **需要**客製 worker image。 ([docs.rafay.co][20260108-B-1])

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    如果你願意把你們目前的目標用一句話描述（例如：「我們希望使用者都用自帶 image」vs「我們要提供像傳統 HPC 的標準環境」），我可以直接給你一個更具體的建議：**worker image 要維持多精簡、哪些東西一定要放 worker、哪些堅持放 job image**。

    [20260108-B-1]: https://docs.rafay.co/aiml/slurm-k8s/csp/custom_images/ "Custom Images - Rafay Product Documentation"


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