1. 背景

随着ai智算的发展，在k8s环境中管理ai训练任务成为了迫切需求。 其中一个问题是ai的镜像一般都比较大，达到20g，或者更大。

那么怎么基于开源的技术框架体系下，实现镜像的高效分发，成为了一个难题。 本文主要提出2种方法进行优化。

2. 解决方案

2.1 基于registry proxy模式

registry是开源的私有镜像仓库的解决方案，如下图。

需要启动2个registry的服务， 其中一个作为镜像源， 另外一个registry运行在proxy模式下，作为源registry的一个缓存

2.2 基于P2P的解决方案

例如dragonfly方案

3. 两种方案的对比

registry: 适合于节点较少的集群，例如节点小于50.

dragonfly: 适合大集群，例如节点大于100