# 11. 高性能ストレージとの併用

## 要件

* マネージドGPUクラスター作成に必要な条件（有効なサービス、Metal Cloudのクォータ、SSHキー、内部サブネットのロードバランサーなど）。
* File Storage – High Performanceサービスが有効化され、テナント内でクォータが割り当てられていることを確認してください。
* Metal Cloudネットワークに属するマウントポイントを使用するには、File Storage – High Performanceタブに移動し、こちらの指示に従って新しいマウントポイントを作成してください。<https://ai-docs.fptcloud.com/ai-infrastructure/high-performance-storage>

## ファイルストレージ – 高性能を有効にする

### 新しいマネージドGPUクラスターとの統合:

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{% step %}
**ステップ1:** FPT Cloud Portalメニューで、**AIインフラストラクチャ** → **マネージドGPUクラスター** → **マネージドGPUクラスターの作成を選択します**。

<figure><img src="/files/1IkPluFK2VUXyIJL3qA4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* GPUクラスターのワーカーノードとしてMetal Cloudサーバーの正しいネットワークを選択すると、このネットワークに応じてFile Storage – High Performanceのマウントポイントが表示されます。
  {% endstep %}

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**ステップ2:** 目的のメタルクラウドネットワークにマウントポイントを作成したら、ファイルストレージ – 高性能を有効にし、目的のマウントポイントを選択します。

#### 注：テナントがファイルストレージ – 高性能サービスを有効化していない場合、以下のメッセージが表示されます。マネージドGPUクラスターでの統合を実施する前に、サービスの有効化リクエストを提出する必要があります。

<figure><img src="/files/wIoT2jGV6pqE5ALT4zBd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/cA9sWVOilrbrEblaAy3F" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}
**ステップ:** 高性能ストレージ統合に関するすべての情報を確認し、マネージドGPUクラスターの作成に進みます。
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## 既存のマネージドGPUクラスターと統合する

<figure><img src="/files/xY2GrAxK7EERXVBWxzkq" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/J4PRjscK5C1MZS7qBgwm" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

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**ステップ1:** FPTポータルメニューで、**AIインフラストラクチャ** → **マネージドGPUクラスター** → 既存のクラスターを選択し、ファイルストレージ – ハイパフォーマンスを統合します。

#### 注：File Storage – High Performance と統合されたマネージド GPU クラスターは、統合を実行する前に「成功（実行中）」状態である必要があります。

<figure><img src="/files/5EojcUYiy0X0Z7F6SYZR" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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**ステップ2: \[基本プロパティ]**&#x30BF;ブ → **\[高性能ストレージ統合]** で、**\[高性能ストレージを有効にする]**&#x3092;クリック → リストからマウントポイントを選択し、**\[確認]**&#x30DC;タンをクリックします。

<figure><img src="/files/7eM8ERO7nYCWB2Iuyf4l" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

高性能ストレージの統合プロセスには数分かかります。統合が成功するまで、クラスターの状態&#x306F;**「処理中」**&#x306B;変わります。統合中もクラスターは通常通り動作を継続します。

<figure><img src="/files/5jwftoSqRnlDTlybwiik" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}

## ファイルストレージの削除 – 高性能統合

クラスタの状態が「成功（実行中）」の場合にのみ、ファイルストレージ – 高性能統合を削除してください。統合を削除する前に、選択したマウントポイントを使用しているクラスタ内のすべてのPVCを削除してください。統合をキャンセルしても、Kubernetesによってマウントポイントディレクトリに書き込まれたデータは自動的に削除されません。

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**ステップ1:** FPTポータルメニューで、**AIインフラストラクチャ** → **マネージドGPUクラスター** → 統合ファイルストレージ – ハイパフォーマンスを備えたクラスターを選択します。
{% endstep %}

{% step %}
**ステップ2: \[基本プロパティ]**&#x30BF;ブ → **\[高性能ストレージ統合]** → **\[分離]** → **\[確認]**

<figure><img src="/files/KJdLygE9gYFXQ9DiXOmi" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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{% endstepper %}

## マウントポイントを変更する

<figure><img src="/files/vzStb9WARRFypJ09GzrP" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

管理対象GPUクラスターでは、任意の時点で使用できるマウントポイントは1つだけです。クラスターで使用するマウントポイントを変更するには、まず古いマウントポイントをアンマウント（セクション2.3）し、その後クラスター用の新しいマウントポイントをマウント（セクション2.2）する必要があります。

## クラスタにおけるマウントポイントの使用

マネージドGPUクラスター: 統合が成功すると、クラスターにはマウントポイントパスに割り当てられたディレクトリ内に配置されるパーシステンスボリューム（PV）を作成可能なストレージクラスが利用可能になります。このストレージクラスの名称は、統合されたマウントポイントQoSポリシーの名称となります。

例えば、マウントポイントパスが /k8s-cluster1 の場合、Kubernetes の CSI によって作成される PV のパスは /k8s-cluster1/PV1、/k8s-cluster1/PV2 などとなります。

<figure><img src="/files/wBltZuHV7alRN9N7ejpp" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 統合マウントポイント用に、システムの既存ストレージクラスを使用して永続ボリューム要求（PVC）を作成します。ストレージクラスのVOLUMEBINDINGMODEがWaitForFirstConsumerであるため、PodはCSIがPVを作成しPVCにバインドするためにこのPVCを使用する必要があります。
* #### 注: クラスターのデフォルトのstorageclass設定を変更しないでください。ユーザーが設定を変更した場合、自動的にシステムの元の設定にロールバックされます。
* PVCの例となるマニフェスト:

```
apiVersion: v1 

kind: PersistentVolumeClaim 

metadata: 

  name: csi-pvc-dynamic-1 

  namespace: default 

spec: 

  accessModes: 

    - ReadWriteMany 

  resources: 

    requests: 

      storage: 15Gi 

  storageClassName: k8s-tester 

  volumeMode: Filesystem
```

* PVCの容量を変更するには、`spec.resources.requests.storage`フィールドでPVCリソースを直接編集します。
* #### 注記: 容量は減らすことはできません（増やすことのみ可能です）。PVCがPodで使用されている場合、システムはPod内のmountPathの容量を自動的に変更します（オンラインでのボリュームサイズ変更）。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://ai-docs.fptcloud.com/ai-factory-guideline-jp/fpt-gpu-cloud/gpu-cluster/gpu-cluster-managed-k8s-with-metal-cloud/chtoriaru/11-sutorjitono.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.