架构概述

之前使用过chatgpt和claude协助写过一些测试脚本，比如早期的：RDMA测试脚本 by ChatGPT？！，后来优化的就没更新在blog中了。以至于后来研发的同事帮忙优化的测试脚本，虽然目前可以达到一定需求，但python精度太差，都是ms级精度控制，效率不是很高。因此需要一套高性能RDMA测试脚本，满足不同场景下针对交换机的测试需求。目前看上去使用openmpi来控制perftest的思路比较合理，而且有的用户也在使用类似的方式，所以就尝试走这条路。以下是五一期间跟claude合作开发的测试系统，里面很多细节还有待完善中。

设计思想

本方案采用 MPI 指挥 + perftest 执行的分离架构：

• MPI（mpi4py）：只做”指挥官”——进程启动、全局同步（Barrier）、决策广播（Bcast）
• perftest（ib_write_bw）：做”士兵”——真正发送 RDMA Write 流量，由 HCA 硬件直接执行
• 流量控制：通过 SIGSTOP/SIGCONT 信号（training 模式，毫秒级突发）、perftest 内置 rate_limit/burst_size（storage 模式，微秒级突发，但并行打流时机会错开）、或两者结合（sync_burst 模式，微秒级突发，同步并行打流）

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上一篇总结了SONiC Switch Telemetry的方法：Sonic Telemetry Deployment，由于测试RDMA时不仅需要监控交换机，还要监控服务器，因此此篇就是在原有架构基础之上融入Server测的相关监控。Server测主要通过node exporter采集本地信息，然后吐给Prometheus，本地信息主要包含如下信息：

• 支持RDMA相关的各种硬件Counter信息（CNP/ECN、重传、QP 状态等），专有计数
• 支持Ethtools中Per-Priority相关的counter，这个是通用计数

另外更新之前自动生成配置的shell脚本，覆盖服务器这边的配置。

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背景

之前一直在用群辉的synology photo，只能说还不错，但说不上优秀。因为查找照片不是很好找，不支持AI，外加最近为了让老婆也能直接自行使用otp，把home下面的photos挪到了根目录下，也就变成了共享照片。这个操作之前没操作过，我是直接用命令cp的，导致我之前编辑的人脸数据，以及相册数据都没了……要从1TB的照片和视频中重新把之前的相册聚起来，基本不太可能。所以就想看看是否有支持AI功能的个人相册，让我轻松找到想找的照片，因此才有了这篇文章。

经过查找，immich不错，比较符合我的要求，正好我还有一台老电脑没有卖，直接利旧了~ 我本想是安装黑群晖的，但经过对比后，果断直接linux + immich + gpu硬件加速了；这样除了把照片慢慢挪过去外，其他的一些非重要数据可以也都挪到老电脑上，老电脑直接装一个smb就可以满足我了，等群辉以后有更好的解决方案，到时再看是否回去。

磁盘规划

推荐分离系统盘和数据盘：

盘	格式	挂载点	用途
NVMe 256G	LVM/ext4	/	系统 + Docker + Immich 数据库/缓存
4T 机械盘	ext4	/mnt/photos	照片/视频存储
1T 机械盘	ext4	/mnt/backup	备份或扩展存储

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背景

之前一直看到有人谈论用Chatgpt编程序，设计产品，做游戏，反正很神就是了。在我使用过程中，并没有感觉那么神，也许是提示字给的不标准吧。最近正好有个机会，需要搞一个All2all的测试脚本，可自动化提供大规模All2All的测试任务。因此就测试了下GPT的能力。

目前用的是最新版本GPT4o（自行花了20美金），整体使用下来，GPT确实可以协助编程，只是沟通起来比较费劲和费时间……如果真正要搞一个项目，就不太现实了。估计还要再迭代几轮吧。即使是最牛的GPT4o，在沟通交互中，仍然会有以下问题：

• 强调过的内容，可能要重复说3-4遍，GPT才真的听进去了，但过了几轮后可能就又忘记了，比如”不着急出优化代码，先讨论问题“；
• 为了提升效率，对于一些小优化，其实可以提供代码片段，但GPT有时候提供的片段跟代码本身没有强联系；
• 为了排障，在脚本中增加了一些提示信息（增加执行log）。后面随着不断迭代优化，就会发现有些功能消失了。这种现象很明显，很可能会遇到之前解决过的问题再次出现……

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Check attribute is standard or Customize ?

问题是这样的，我们需要确认一个ECMP的attribute是否是标准的Sonic Sai。具体步骤如下：

• 首先去社区：https://github.com/opencomputeproject/SAI；
• 确认ECMP是属于哪个模块，这里是在inc中；
• 然后在这个模块中通过检索头文件的方式来判断；

root@Franks-MacBook-Pro Documents # git clone -b v1.11 https://github.com/opencomputeproject/SAI
root@Franks-MacBook-Pro Documents # cd SAI
root@Franks-MacBook-Pro SAI # cd inc 
root@Franks-MacBook-Pro inc # grep -rn 'SAI_SWITCH_ATTR_ECMP'
./saiswitch.h:185: * @brief Attribute data for #SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_DEFAULT_HASH_ALGORITHM
./saiswitch.h:697:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_MEMBERS,
./saiswitch.h:1226:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_HASH,
./saiswitch.h:1433:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_DEFAULT_HASH_ALGORITHM,
./saiswitch.h:1442:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_DEFAULT_HASH_SEED,
./saiswitch.h:1454:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_DEFAULT_HASH_OFFSET,
./saiswitch.h:1468:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_DEFAULT_SYMMETRIC_HASH,
./saiswitch.h:1479:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_HASH_IPV4,
./saiswitch.h:1490:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_HASH_IPV4_IN_IPV4,
./saiswitch.h:1501:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_HASH_IPV6,
./saiswitch.h:2771:     * @brief Number of ECMP Members configured. SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_MEMBER_COUNT takes precedence over SAI_KEY_NUM_ECMP_GROUPS string. Default value is same as SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_MEMBERS.
./saiswitch.h:2777:    SAI_SWITCH_ATTR_ECMP_MEMBER_COUNT,

How to check SAI Attribute meaning

可以通过这个link进行社区SAI Attributes的检索以及确认其含义：https://sonic.software/sai/globals_s.html；

How to check SAI Attribute

梳理过SAI Attribute：社区+自定义

如果梳理过自己需要的SAI Attribute，这里包含自定义和社区SAI。对于社区部分的SAI，按社区开发就好。对于自定义的部分，需要梳理需求文档，让厂商根据需求文档进行开发。

没有梳理过SAI Attribute

此时两个步骤，其一是使用sairec文件来确认使用的sai attributes，但这里有局限性，最好从现网使用的设备上获取sairec文件，这样被调用的attributes都会被记录在sairec文件中（如果某些特性在这台设备上没有启用，那么sairec文件中也是没有记录的），可以直接从下面路径中获取：

root@sonic:/var/log/swss# ls
sairedis.rec        sairedis.rec.2.gz  sairedis.rec.5.gz  sairedis.rec.8.gz
sairedis.rec.1      sairedis.rec.3.gz  sairedis.rec.6.gz  sairedis.rec.9.gz
sairedis.rec.10.gz  sairedis.rec.4.gz  sairedis.rec.7.gz  swss.rec

其次，可以从下面目录中找到对应的sai头文件，然后与社区的头文件进行对比，可以统计出哪些是自定义sai：

xxxx@Franks-MacBook-Pro SAI % ls -l
total 248
-rw-r--r--   1 root  staff  106691  2 28  2024 Doxyfile
-rw-r--r--   1 root  staff    2700  2 28  2024 LICENSE.txt
-rw-r--r--   1 root  staff    1785  2 28  2024 Makefile
-rw-r--r--   1 root  staff     463  2 28  2024 README.md
-rw-r--r--   1 root  staff     731  2 28  2024 azure-pipelines.yml
drwxr-xr-x   9 root  staff     288  2 28  2024 bm
drwxr-xr-x   3 root  staff      96  2 28  2024 data
drwxr-xr-x  14 root  staff     448  2 28  2024 debian
drwxr-xr-x  80 root  staff    2560  2 28  2024 doc
drwxr-xr-x   6 root  staff     192  2 28  2024 experimental
drwxr-xr-x   3 root  staff      96  2 28  2024 flexsai
drwxr-xr-x  54 root  staff    1728  2 28  2024 inc
drwxr-xr-x  35 root  staff    1120  2 28  2024 meta
drwxr-xr-x  41 root  staff    1312  2 28  2024 ptf
drwxr-xr-x  10 root  staff     320  2 28  2024 test