#!/bin/bash

# 多云 GPU 资源调度脚本
# 支持 AWS、Azure、GCP 和本地 Kubernetes 集群的 GPU 资源调度

set -e

# 配置参数
CLUSTER_TYPE="${1:-aws}"  # aws|azure|gcp|local
GPU_TYPE="${2:-a100}"     # a100|v100|t4|p100
GPU_COUNT="${3:-1}"       # GPU 数量
NAMESPACE="${4:-gpu-jobs}"

# 日志函数
log() {
    echo "$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S') - $1"
}

# 检查依赖
check_dependencies() {
    local deps=("kubectl" "jq")
    for dep in "${deps[@]}"; do
        if ! command -v "$dep" &> /dev/null; then
            log "错误: 缺少依赖 $dep"
            exit 1
        fi
    done
}

# AWS EKS GPU 调度
schedule_aws_gpu() {
    log "调度 AWS EKS GPU 资源..."
    
    # 检查 EKS 集群状态
    if ! kubectl cluster-info &> /dev/null; then
        log "错误: 无法连接到 EKS 集群"
        return 1
    fi
    
    # 创建 GPU 节点选择器
    local node_selector="eks.amazonaws.com/nodegroup: gpu-nodes"
    
    # 检查可用 GPU 节点
    local available_nodes=$(kubectl get nodes -l "nvidia.com/gpu.product=$GPU_TYPE" -o json | jq '.items | length')
    
    if [ "$available_nodes" -eq "0" ]; then
        log "警告: 没有找到 $GPU_TYPE GPU 节点，尝试调度到通用 GPU 节点"
        node_selector="node.kubernetes.io/instance-type: p3.8xlarge"
    fi
    
    echo "$node_selector"
}

# Azure AKS GPU 调度
schedule_azure_gpu() {
    log "调度 Azure AKS GPU 资源..."
    
    # 检查 AKS 集群状态
    if ! kubectl cluster-info &> /dev/null; then
        log "错误: 无法连接到 AKS 集群"
        return 1
    fi
    
    # Azure GPU 节点标签
    local node_selector="kubernetes.azure.com/accelerator: nvidia"
    
    # 检查 NC 系列节点可用性
    local available_gpus=$(kubectl get nodes -l "node.kubernetes.io/instance-type=Standard_NC*" -o json | jq '.items | length')
    
    if [ "$available_gpus" -gt "0" ]; then
        node_selector="node.kubernetes.io/instance-type: Standard_NC6s_v3"
    fi
    
    echo "$node_selector"
}

# GCP GKE GPU 调度
schedule_gcp_gpu() {
    log "调度 GCP GKE GPU 资源..."
    
    # 检查 GKE 集群状态
    if ! kubectl cluster-info &> /dev/null; then
        log "错误: 无法连接到 GKE 集群"
        return 1
    fi
    
    # GCP GPU 节点选择器
    local node_selector="cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla-$GPU_TYPE"
    
    # 检查节点可用性
    local available_nodes=$(kubectl get nodes -l "cloud.google.com/gke-accelerator=nvidia-tesla-$GPU_TYPE" -o json | jq '.items | length')
    
    if [ "$available_nodes" -eq "0" ]; then
        log "警告: 没有找到 $GPU_TYPE GPU 节点，使用通用加速器标签"
        node_selector="cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-tesla"
    fi
    
    echo "$node_selector"
}

# 本地 Kubernetes GPU 调度
schedule_local_gpu() {
    log "调度本地 Kubernetes GPU 资源..."
    
    # 检查本地集群
    if ! kubectl cluster-info &> /dev/null; then
        log "错误: 无法连接到本地 Kubernetes 集群"
        return 1
    fi
    
    # 本地 GPU 节点选择器
    local node_selector="nvidia.com/gpu.product: $GPU_TYPE"
    
    # 检查 GPU 节点
    local gpu_nodes=$(kubectl get nodes -l "nvidia.com/gpu=true" -o json | jq '.items | length')
    
    if [ "$gpu_nodes" -eq "0" ]; then
        log "错误: 没有找到 GPU 节点"
        return 1
    fi
    
    echo "$node_selector"
}

# 主调度函数
main() {
    log "开始多云 GPU 资源调度"
    log "集群类型: $CLUSTER_TYPE, GPU 类型: $GPU_TYPE, 数量: $GPU_COUNT"
    
    check_dependencies
    
    local node_selector=""
    
    case "$CLUSTER_TYPE" in
        "aws")
            node_selector=$(schedule_aws_gpu)
            ;;
        "azure")
            node_selector=$(schedule_azure_gpu)
            ;;
        "gcp")
            node_selector=$(schedule_gcp_gpu)
            ;;
        "local")
            node_selector=$(schedule_local_gpu)
            ;;
        *)
            log "错误: 不支持的集群类型: $CLUSTER_TYPE"
            exit 1
            ;;
    esac
    
    if [ $? -ne 0 ]; then
        log "GPU 资源调度失败"
        exit 1
    fi
    
    log "调度成功! 节点选择器: $node_selector"
    
    # 生成部署配置
    cat > /tmp/gpu-deployment.yaml << EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gpu-job-$(date +%s)
  namespace: $NAMESPACE
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: gpu-job
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gpu-job
    spec:
      nodeSelector:
        $node_selector
      containers:
      - name: gpu-container
        image: nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu20.04
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: "$GPU_COUNT"
        command: ["/bin/bash", "-c", "sleep infinity"]
      tolerations:
      - key: nvidia.com/gpu
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
EOF
    
    log "生成部署配置到 /tmp/gpu-deployment.yaml"
    log "使用命令部署: kubectl apply -f /tmp/gpu-deployment.yaml"
}

# 执行主函数
main "$@"