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17.2. クォータで管理されるリソース

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以下では、クォータで管理できる一連のコンピュートリソースとオブジェクトタイプについて説明します。

注記

status.phase in (Failed, Succeeded) が true の場合、Pod は終了状態にあります。

表17.1 クォータで管理されるコンピュートリソース
リソース名説明

cpu

非終了状態のすべての Pod での CPU 要求の合計はこの値を超えることができません。cpu および requests.cpu は同じ値であり、相互に置き換え可能なものとして使用できます。

memory

非終了状態のすべての Pod でのメモリー要求の合計はこの値を超えることができません。memory および requests.memory は同じ値であり、相互に置き換え可能なものとして使用できます。

ephemeral-storage

非終了状態のすべての Pod におけるローカルの一時ストレージ要求の合計は、この値を超えることができません。ephemeral-storage および requests.ephemeral-storage は同じ値であり、相互に置き換え可能なものとして使用できます。このリソースは、一時ストレージのテクノロジープレビュー機能が有効にされている場合にのみ利用できます。この機能はデフォルトでは無効になっています。

requests.cpu

非終了状態のすべての Pod での CPU 要求の合計はこの値を超えることができません。cpu および requests.cpu は同じ値であり、相互に置き換え可能なものとして使用できます。

requests.memory

非終了状態のすべての Pod でのメモリー要求の合計はこの値を超えることができません。memory および requests.memory は同じ値であり、相互に置き換え可能なものとして使用できます。

requests.ephemeral-storage

非終了状態のすべての Pod における一時ストレージ要求の合計は、この値を超えることができません。ephemeral-storage および requests.ephemeral-storage は同じ値であり、相互に置き換え可能なものとして使用できます。このリソースは、一時ストレージのテクノロジープレビュー機能が有効にされている場合にのみ利用できます。この機能はデフォルトでは無効になっています。

limits.cpu

非終了状態のすべての Pod での CPU 制限の合計はこの値を超えることができません。

limits.memory

非終了状態のすべての Pod でのメモリー制限の合計はこの値を超えることができません。

limits.ephemeral-storage

非終了状態のすべての Pod における一時ストレージ制限の合計は、この値を超えることができません。このリソースは、一時ストレージのテクノロジープレビュー機能が有効にされている場合にのみ利用できます。この機能はデフォルトでは無効になっています。

表17.2 クォータで管理されるストレージリソース
リソース名説明

requests.storage

任意の状態のすべての永続ボリューム要求 (PVC) でのストレージ要求の合計は、この値を超えることができません。

persistentvolumeclaims

プロジェクトに存在できる永続ボリューム要求 (PVC) の合計数です。

<storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage

一致するストレージクラスを持つ、任意の状態のすべての永続ボリューム要求 (PVC) でのストレージ要求の合計はこの値を超えることができません。

<storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/persistentvolumeclaims

プロジェクトに存在できる、一致するストレージクラスを持つ Persistent Volume Claim (永続ボリューム要求、PVC) の合計数です。

表17.3 クォータで管理されるオブジェクト数
リソース名説明

pods

プロジェクトに存在できる非終了状態の Pod の合計数です。

replicationcontrollers

プロジェクトに存在できるレプリケーションコントローラーの合計数です。

resourcequotas

プロジェクトに存在できるリソースクォータの合計数です。

services

プロジェクトに存在できるサービスの合計数です。

secrets

プロジェクトに存在できるシークレットの合計数です。

configmaps

プロジェクトに存在できる ConfigMap オブジェクトの合計数です。

persistentvolumeclaims

プロジェクトに存在できる永続ボリューム要求 (PVC) の合計数です。

openshift.io/imagestreams

プロジェクトに存在できるイメージストリームの合計数です。

クォータの作成 時に、count/<resource>.<group> 構文を使用して、これらの標準的な namespace を使用しているリソースタイプのオブジェクトカウントクォータを設定できます。

$ oc create quota <name> --hard=count/<resource>.<group>=<quota> 1
1
<resource> はリソースの名前であり、<group> は API グループです (該当する場合)。リソースおよびそれらの関連付けられた API グループの一覧に kubectl api-resources コマンドを使用します。

17.2.1. 拡張リソースのリソースクォータの設定

リソースのオーバーコミットは拡張リソースには許可されません。そのため、クォータで同じ拡張リソースの requests および limits を指定する必要があります。現時点で、接頭辞 requests. のあるクォータ項目のみが拡張リソースに許可されます。以下は、GPU リソース nvidia.com/gpu のリソースクォータを設定する方法についてのシナリオ例です。

手順

  1. クラスター内のノードで利用可能な GPU の数を判別します。以下に例を示します。

    # oc describe node ip-172-31-27-209.us-west-2.compute.internal | egrep 'Capacity|Allocatable|gpu'
                        openshift.com/gpu-accelerator=true
    Capacity:
     nvidia.com/gpu:  2
    Allocatable:
     nvidia.com/gpu:  2
      nvidia.com/gpu  0           0

    この例では、2 つの GPU が利用可能です。

  2. namespace nvidia にクォータを設定します。この例では、クォータは 1 です。

    # cat gpu-quota.yaml
    apiVersion: v1
    kind: ResourceQuota
    metadata:
      name: gpu-quota
      namespace: nvidia
    spec:
      hard:
        requests.nvidia.com/gpu: 1
  3. クォータを作成します。

    # oc create -f gpu-quota.yaml
    resourcequota/gpu-quota created
  4. namespace に正しいクォータが設定されていることを確認します。

    # oc describe quota gpu-quota -n nvidia
    Name:                    gpu-quota
    Namespace:               nvidia
    Resource                 Used  Hard
    --------                 ----  ----
    requests.nvidia.com/gpu  0     1
  5. 単一 GPU を要求する Pod を実行します。

    # oc create pod gpu-pod.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      generateName: gpu-pod-
      namespace: nvidia
    spec:
      restartPolicy: OnFailure
      containers:
      - name: rhel7-gpu-pod
        image: rhel7
        env:
          - name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES
            value: all
          - name: NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES
            value: "compute,utility"
          - name: NVIDIA_REQUIRE_CUDA
            value: "cuda>=5.0"
    
        command: ["sleep"]
        args: ["infinity"]
    
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
  6. Pod が実行されていることを確認します。

    # oc get pods
    NAME              READY     STATUS      RESTARTS   AGE
    gpu-pod-s46h7     1/1       Running     0          1m
  7. クォータ Used のカウンターが正しいことを確認します。

    # oc describe quota gpu-quota -n nvidia
    Name:                    gpu-quota
    Namespace:               nvidia
    Resource                 Used  Hard
    --------                 ----  ----
    requests.nvidia.com/gpu  1     1
  8. nvidia namespace で 2 番目の GPU Pod の作成を試行します。2 つの GPU があるので、これをノード上で実行することは可能です。

    # oc create -f gpu-pod.yaml
    Error from server (Forbidden): error when creating "gpu-pod.yaml": pods "gpu-pod-f7z2w" is forbidden: exceeded quota: gpu-quota, requested: requests.nvidia.com/gpu=1, used: requests.nvidia.com/gpu=1, limited: requests.nvidia.com/gpu=1

    クォータが 1 GPU であり、この Pod がそのクォータを超える 2 つ目の GPU の割り当てを試行したため、Forbidden エラーメッセージが表示されることが予想されます。

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