This documentation is for a release that is no longer maintained
See documentation for the latest supported version 3 or the latest supported version 4.第8章 ルーティングの最適化
OpenShift Container Platform HAProxy ルーターは、パフォーマンスを最適化するためにスケーリングします。
8.1. ベースラインのルーターパフォーマンス リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!
OpenShift Container Platform ルーターは、宛先が OpenShift Container Platform サービスのすべての外部トラフィックに対する Ingress ポイントです。
1 秒に処理される HTTP 要求について、単一の HAProxy ルーターを評価する場合に、パフォーマンスは多くの要因により左右されます。特に以下が含まれます。
- HTTP keep-alive/close モード
 - ルートタイプ
 - TLS セッション再開のクライアントサポート
 - ターゲットルートごとの同時接続数
 - ターゲットルート数
 - バックエンドサーバーのページサイズ
 - 基礎となるインフラストラクチャー (ネットワーク/SDN ソリューション、CPU など)
 
個別の環境でのパフォーマンスは異なりますが、Red Hat ラボは、サイズが 4 vCPU/16GB RAM のパブリッククラウドインスタンスでテストします。 ルート 100 個を処理し、1kB 静的ページに対応するバックエンドで終端される 100 ルートを処理する単一の HAProxy ルーターは、1 秒ごとに以下の数のトランザクションを処理できます。
HTTP keep-alive モードのシナリオの場合:
| 暗号化 | LoadBalancerService | HostNetwork | 
|---|---|---|
|   なし  |   21515  |   29622  | 
|   edge  |   16743  |   22913  | 
|   passthrough  |   36786  |   53295  | 
|   re-encrypt  |   21583  |   25198  | 
HTTP close (keep-alive なし) のシナリオの場合:
| 暗号化 | LoadBalancerService | HostNetwork | 
|---|---|---|
|   なし  |   5719  |   8273  | 
|   edge  |   2729  |   4069  | 
|   passthrough  |   4121  |   5344  | 
|   re-encrypt  |   2320  |   2941  | 
				ROUTER_THREADS=4 が設定されたデフォルトのルート設定が使用され、2 つの異なるエンドポイントの公開ストラテジー (LoadBalancerService/HostNetwork) がテストされています。TLS セッション再開は暗号化ルートについて使用されています。HTTP keep-alive の場合は、単一の HAProxy ルーターがページサイズが 8kB でも、1 Gbit の NIC を飽和させることができます。
			
最新のプロセッサーが搭載されたベアメタルで実行する場合は、上記のパブリッククラウドインスタンスのパフォーマンスの約 2 倍のパフォーマンスになることを予想できます。このオーバーヘッドは、パブリッククラウドにある仮想化層により発生し、プライベートクラウドベースの仮想化にも多くの場合、該当します。以下の表は、ルーターの背後で使用するアプリケーション数についてのガイドです。
| アプリケーション数 | アプリケーションタイプ | 
|---|---|
|   5-10  |   静的なファイル/Web サーバーまたはキャッシュプロキシー  | 
|   100-1000  |   動的なコンテンツを生成するアプリケーション  | 
通常、HAProxy は、使用されるて技術に応じて 5 から 1000 のアプリケーションのルーターをサポートします。ルーターのパフォーマンスは、言語や静的コンテンツと動的コンテンツの違いを含め、その背後にあるアプリケーションの機能およびパフォーマンスによって制限される可能性があります。
ルーターのシャード化は、アプリケーションに対してより多くのルートを提供するために使用され、ルーティング層の水平スケーリングに役立ちます。