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OpenShift のリソース最適化スタートガイド

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Cost Management Service 1-latest

OpenShift のリソースの最適化について

Red Hat Customer Content Services

概要

OpenShift のリソース最適化を使用して、OpenShift クラスターのプロジェクト内のコンテナーと Pod のサイズをより適切に調整し、クラスター内のノードのサイジングと容量管理を改善する方法を説明します。

はじめに

コスト管理の一環として、OpenShift のリソース最適化はクラスター全体の使用状況を評価および監視し、Red Hat OpenShift リソースを最適化します。

第1章 OpenShift のリソース最適化とは

OpenShift のリソース最適化では、OpenShift の現在のデータと履歴データを使用して、実行するアクションを推奨します。

  • CPU とメモリーの使用状況のメトリクスを表示し、分析する
  • 定義されたコンテナーのリクエストと制限を比較する
  • 過去の使用パターンを分析して最適化の推奨事項を返す
  • アプリケーションとデプロイメントの使用状況を報告する
  • Pod のサイズを最適化する
  • コストを管理する

OpenShift のリソース最適化によって提供されるデータは、リソースの割り当てを改善し、OpenShift クラスターのデプロイメントにかかるコストを節約するのに役立ちます。

第2章 前提条件

OpenShift のリソース最適化を使用するには、次の手順を完了している。

第3章 OpenShift 最適化レポートのリソース最適化

Red Hat Hybrid Cloud Console から OpenShift のリソース最適化にアクセスし、Red Hat OpenShift クラスターを最適化する方法の詳細な推奨事項を確認してください。

3.1. 最適化の有効化

namespace のリソース最適化の推奨事項を受け取るには、まず各 namespace を有効にする必要があります。namespace を有効にするには、insights_cost_management_optimizations='true' というラベルを付けます。

CLI で、oc label namespace NAMESPACE insights_cost_management_optimizations="true" --overwrite=true を実行します。

3.2. 最適化レポートの表示

前提条件

手順

  1. コスト管理で、Optimizations タブをクリックします。
  2. 最適化を検索するか、フィルターを使用します。選択した最適化へのリンクをクリックします。
  3. 推奨事項の詳細を表示し、Cost optimizationsPerformance optimizations を切り替えます。詳細は、コストまたはパフォーマンスの最適化 を参照してください。

3.3. コストやパフォーマンスの最適化

最適化を選択すると、Cost optimizationsPerformance optimizations の 2 つのタブを切り替えることができます。コストを最適化するとリソースの使用量が減り、ユーザーに影響を与えないテストを実行する場合に役立ちます。パフォーマンスを最適化すると、可能なすべてのリソースが提供され、実稼働クラスターで実行されるアプリケーションに役立ちます。

Cost optimizations では、CPU 使用率が 60 パーセンタイル以上で、メモリー使用量が 100 パーセンタイルのときに推奨事項が生成されます。Performance optimizations では、CPU 使用率が 98 パーセンタイル以上、およびメモリー使用率が 100 パーセンタイルのときに推奨事項が生成されます。

3.4. ボックスプロットの理解

Optimizations ページには、Current CPU utilizationCurrent memory utilization の 2 つのボックスプロットがあります。これらの視覚化は、リソースの分布を理解し、データ内の外れ値を特定するのに役立ちます。データを CSV および JSON 形式でエクスポートできます。

ボックスプロットには、CPU の場合は millicpu (m) 単位、メモリーの場合はメビバイト (Mi) 単位で次のデータポイントが表示されます。

  • 最低限
  • 最大値
  • 中央値
  • 第 1 四分位数 (Q1): データポイントを昇順に並べたときに 25% のデータポイントが含まれる値
  • 第 3 四分位数 (Q3): データポイントを昇順に並べたときに 75% のデータポイントが含まれる値
  • 推奨制限
  • 推奨リクエスト

データポイントは、選択した期間に基づきます。

  • 1 日 = 4 つのデータポイント
  • 7 日 = 7 つのデータポイント
  • 14 日 = 14 データポイント

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