スケーラビリティーおよびパフォーマンス
実稼働環境における OpenShift Container Platform クラスターのスケーリングおよびパフォーマンスチューニング
概要
第1章 ホストについての推奨されるプラクティス
このトピックでは、OpenShift Container Platform のホストについての推奨プラクティスについて説明します。
これらのガイドラインは、Open Virtual Network (OVN) ではなく、ソフトウェア定義ネットワーク (SDN) を使用する OpenShift Container Platform に該当します。
1.1. ノードホストについての推奨プラクティス
OpenShift Container Platform ノードの設定ファイルには、重要なオプションが含まれています。たとえば、podsPerCore
および maxPods
の 2 つのパラメーターはノードにスケジュールできる Pod の最大数を制御します。
両方のオプションが使用されている場合、2 つの値の低い方の値により、ノード上の Pod 数が制限されます。これらの値を超えると、以下の状態が生じる可能性があります。
- CPU 使用率の増大。
- Pod のスケジューリングの速度が遅くなる。
- (ノードのメモリー量によって) メモリー不足のシナリオが生じる可能性。
- IP アドレスのプールを消費する。
- リソースのオーバーコミット、およびこれによるアプリケーションのパフォーマンスの低下。
Kubernetes では、単一コンテナーを保持する Pod は実際には 2 つのコンテナーを使用します。2 つ目のコンテナーは実際のコンテナーの起動前にネットワークを設定するために使用されます。そのため、10 の Pod を使用するシステムでは、実際には 20 のコンテナーが実行されていることになります。
クラウドプロバイダーからのディスク IOPS スロットリングは CRI-O および kubelet に影響を与える可能性があります。ノード上に多数の I/O 集約型 Pod が実行されている場合、それらはオーバーロードする可能性があります。ノード上のディスク I/O を監視し、ワークロード用に十分なスループットを持つボリュームを使用することが推奨されます。
podsPerCore
は、ノードのプロセッサーコア数に基づいてノードが実行できる Pod 数を設定します。たとえば、4 プロセッサーコアを搭載したノードで podsPerCore
が 10
に設定される場合、このノードで許可される Pod の最大数は 40
になります。
kubeletConfig: podsPerCore: 10
podsPerCore
を 0
に設定すると、この制限が無効になります。デフォルトは 0
です。podsPerCore
は maxPods
を超えることができません。
maxPods
は、ノードのプロパティーにかかわらず、ノードが実行できる Pod 数を固定値に設定します。
kubeletConfig: maxPods: 250
1.2. kubelet パラメーターを編集するための KubeletConfig CRD の作成
kubelet 設定は、現時点で Ignition 設定としてシリアル化されているため、直接編集することができます。ただし、新規の kubelet-config-controller
も Machine Config Controller (MCC) に追加されます。これにより、KubeletConfig
カスタムリソース (CR) を使用して kubelet パラメーターを編集できます。
kubeletConfig
オブジェクトのフィールドはアップストリーム Kubernetes から kubelet に直接渡されるため、kubelet はそれらの値を直接検証します。kubeletConfig
オブジェクトに無効な値により、クラスターノードが利用できなくなります。有効な値は、Kubernetes ドキュメント を参照してください。
以下のガイダンスを参照してください。
-
マシン設定プールごとに、そのプールに加える設定変更をすべて含めて、
KubeletConfig
CR を 1 つ作成します。同じコンテンツをすべてのプールに適用している場合には、すべてのプールにKubeletConfig
CR を 1 つだけ設定する必要があります。 -
既存の
KubeletConfig
CR を編集して既存の設定を編集するか、変更ごとに新規 CR を作成する代わりに新規の設定を追加する必要があります。CR を作成するのは、別のマシン設定プールを変更する場合、または一時的な変更を目的とした変更の場合のみにして、変更を元に戻すことができるようにすることを推奨します。 -
必要に応じて、クラスターごとに 10 を制限し、複数の
KubeletConfig
CR を作成します。最初のKubeletConfig
CR について、Machine Config Operator (MCO) はkubelet
で追加されたマシン設定を作成します。それぞれの後続の CR で、コントローラーは数字の接尾辞が付いた別のkubelet
マシン設定を作成します。たとえば、kubelet
マシン設定があり、その接尾辞が-2
の場合に、次のkubelet
マシン設定には-3
が付けられます。
マシン設定を削除する場合は、制限を超えないようにそれらを逆の順序で削除する必要があります。たとえば、kubelet-3
マシン設定を、kubelet-2
マシン設定を削除する前に削除する必要があります。
接尾辞が kubelet-9
のマシン設定があり、別の KubeletConfig
CR を作成する場合には、kubelet
マシン設定が 10 未満の場合でも新規マシン設定は作成されません。
KubeletConfig
CR の例
$ oc get kubeletconfig
NAME AGE set-max-pods 15m
KubeletConfig
マシン設定を示す例
$ oc get mc | grep kubelet
... 99-worker-generated-kubelet-1 b5c5119de007945b6fe6fb215db3b8e2ceb12511 3.2.0 26m ...
以下の手順は、ワーカーノードでノードあたりの Pod の最大数を設定する方法を示しています。
前提条件
設定するノードタイプの静的な
MachineConfigPool
CR に関連付けられたラベルを取得します。以下のいずれかの手順を実行します。マシン設定プールを表示します。
$ oc describe machineconfigpool <name>
以下に例を示します。
$ oc describe machineconfigpool worker
出力例
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfigPool metadata: creationTimestamp: 2019-02-08T14:52:39Z generation: 1 labels: custom-kubelet: set-max-pods 1
- 1
- ラベルが追加されると、
labels
の下に表示されます。
ラベルが存在しない場合は、キー/値のペアを追加します。
$ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=set-max-pods
手順
これは、選択可能なマシン設定オブジェクトを表示します。
$ oc get machineconfig
デフォルトで、2 つの kubelet 関連の設定である
01-master-kubelet
および01-worker-kubelet
を選択できます。ノードあたりの最大 Pod の現在の値を確認します。
$ oc describe node <node_name>
以下に例を示します。
$ oc describe node ci-ln-5grqprb-f76d1-ncnqq-worker-a-mdv94
Allocatable
スタンザでvalue: pods: <value>
を検索します。出力例
Allocatable: attachable-volumes-aws-ebs: 25 cpu: 3500m hugepages-1Gi: 0 hugepages-2Mi: 0 memory: 15341844Ki pods: 250
ワーカーノードでノードあたりの最大の Pod を設定するには、kubelet 設定を含むカスタムリソースファイルを作成します。
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: KubeletConfig metadata: name: set-max-pods spec: machineConfigPoolSelector: matchLabels: custom-kubelet: set-max-pods 1 kubeletConfig: maxPods: 500 2
注記kubelet が API サーバーと通信する速度は、1 秒あたりのクエリー (QPS) およびバースト値により異なります。デフォルト値の
50
(kubeAPIQPS
の場合) および100
(kubeAPIBurst
の場合) は、各ノードで制限された Pod が実行されている場合には十分な値です。ノード上に CPU およびメモリーリソースが十分にある場合には、kubelet QPS およびバーストレートを更新することが推奨されます。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: KubeletConfig metadata: name: set-max-pods spec: machineConfigPoolSelector: matchLabels: custom-kubelet: set-max-pods kubeletConfig: maxPods: <pod_count> kubeAPIBurst: <burst_rate> kubeAPIQPS: <QPS>
ラベルを使用してワーカーのマシン設定プールを更新します。
$ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=large-pods
KubeletConfig
オブジェクトを作成します。$ oc create -f change-maxPods-cr.yaml
KubeletConfig
オブジェクトが作成されていることを確認します。$ oc get kubeletconfig
出力例
NAME AGE set-max-pods 15m
クラスター内のワーカーノードの数によっては、ワーカーノードが 1 つずつ再起動されるのを待機します。3 つのワーカーノードを持つクラスターの場合は、10 分 から 15 分程度かかる可能性があります。
変更がノードに適用されていることを確認します。
maxPods
値が変更されたワーカーノードで確認します。$ oc describe node <node_name>
Allocatable
スタンザを見つけます。... Allocatable: attachable-volumes-gce-pd: 127 cpu: 3500m ephemeral-storage: 123201474766 hugepages-1Gi: 0 hugepages-2Mi: 0 memory: 14225400Ki pods: 500 1 ...
- 1
- この例では、
pods
パラメーターはKubeletConfig
オブジェクトに設定した値を報告するはずです。
KubeletConfig
オブジェクトの変更を確認します。$ oc get kubeletconfigs set-max-pods -o yaml
これは、以下の例のように
True
およびtype:Success
のステータスを表示します。spec: kubeletConfig: maxPods: 500 machineConfigPoolSelector: matchLabels: custom-kubelet: set-max-pods status: conditions: - lastTransitionTime: "2021-06-30T17:04:07Z" message: Success status: "True" type: Success
1.4. コントロールプレーンノードのサイジング
コントロールプレーンノードのリソース要件は、クラスター内のノードとオブジェクトの数とタイプによって異なります。次のコントロールプレーンノードサイズの推奨事項は、コントロールプレーン密度に焦点を当てたテストまたは クラスター密度 の結果に基づいています。このテストでは、指定された数の namespace にわたって次のオブジェクトを作成します。
- 1 イメージストリーム
- 1 ビルド
-
5 つのデプロイメント、
sleep
状態の 2 つの Pod レプリカ、4 つのシークレット、4 つの config map、およびそれぞれ 1 つの下位 API ボリュームのマウント - 5 つのサービス。それぞれが以前のデプロイメントの 1 つの TCP/8080 および TCP/8443 ポートを指します。
- 以前のサービスの最初を指す 1 つのルート
- 2048 個のランダムな文字列文字を含む 10 個のシークレット
- 2048 個のランダムな文字列文字を含む 10 個の config map
ワーカーノードの数 | クラスター密度 (namespace) | CPU コア数 | メモリー (GB) |
---|---|---|---|
24 | 500 | 4 | 16 |
120 | 1000 | 8 | 32 |
252 | 4000 | 16 | 64 |
501 | 4000 | 16 | 96 |
3 つのコントロールプレーンノード (またはマスターノード) がある大規模で高密度のクラスターでは、いずれかのノードが停止、起動、または障害が発生すると、CPU とメモリーの使用量が急上昇します。障害は、コストを節約するためにシャットダウンした後にクラスターが再起動する意図的なケースに加えて、電源、ネットワーク、または基礎となるインフラストラクチャーの予期しない問題が発生することが原因である可能性があります。残りの 2 つのコントロールプレーンノードは、高可用性を維持するために負荷を処理する必要があります。これにより、リソースの使用量が増えます。これは、マスターが遮断 (cordon)、ドレイン (解放) され、オペレーティングシステムおよびコントロールプレーン Operator の更新を適用するために順次再起動されるため、アップグレード時に想定される動作になります。障害が繰り返し発生しないようにするには、コントロールプレーンノードでの全体的な CPU およびメモリーリソース使用状況を、利用可能な容量の最大 60% に維持し、使用量の急増に対応できるようにします。リソース不足による潜在的なダウンタイムを回避するために、コントロールプレーンノードの CPU およびメモリーを適宜増やします。
ノードのサイジングは、クラスター内のノードおよびオブジェクトの数によって異なります。また、オブジェクトがそのクラスター上でアクティブに作成されるかどうかによっても異なります。オブジェクトの作成時に、コントロールプレーンは、オブジェクトが running
フェーズにある場合と比較し、リソースの使用状況においてよりアクティブな状態になります。
Operator Lifecycle Manager (OLM) はコントロールプレーンノードで実行され、OLM のメモリーフットプリントは OLM がクラスター上で管理する必要のある namespace およびユーザーによってインストールされる Operator の数によって異なります。OOM による強制終了を防ぐには、コントロールプレーンノードのサイズを適切に設定する必要があります。以下のデータポイントは、クラスター最大のテストの結果に基づいています。
namespace 数 | アイドル状態の OLM メモリー (GB) | ユーザー Operator が 5 つインストールされている OLM メモリー (GB) |
---|---|---|
500 | 0.823 | 1.7 |
1000 | 1.2 | 2.5 |
1500 | 1.7 | 3.2 |
2000 | 2 | 4.4 |
3000 | 2.7 | 5.6 |
4000 | 3.8 | 7.6 |
5000 | 4.2 | 9.02 |
6000 | 5.8 | 11.3 |
7000 | 6.6 | 12.9 |
8000 | 6.9 | 14.8 |
9000 | 8 | 17.7 |
10,000 | 9.9 | 21.6 |
以下の設定でのみ、実行中の OpenShift Container Platform 4.10 クラスターでコントロールプレーンのノードサイズを変更できます。
- ユーザーがプロビジョニングしたインストール方法でインストールされたクラスター。
- インストーラーによってプロビジョニングされたインフラストラクチャーインストール方法でインストールされた AWS クラスター。
他のすべての設定では、合計ノード数を見積もり、インストール時に推奨されるコントロールプレーンノードサイズを使用する必要があります。
この推奨事項は、ネットワークプラグインとして OpenShift SDN を使用して OpenShift Container Platform クラスターでキャプチャーされたデータポイントに基づいています。
OpenShift Container Platform 4.10 では、デフォルトで CPU コア (500 ミリコア) の半分がシステムによって予約されます (OpenShift Container Platform 3.11 以前のバージョンと比較)。サイズはこれを考慮に入れて決定されます。
1.4.1. コントロールプレーンマシン用により大きな Amazon Web Services インスタンスタイプを選択する
Amazon Web Services (AWS) クラスター内のコントロールプレーンマシンがより多くのリソースを必要とする場合は、コントロールプレーンマシンが使用するより大きな AWS インスタンスタイプを選択できます。
1.4.1.1. AWS コンソールを使用して Amazon Web Services インスタンスタイプを変更する
AWS コンソールでインスタンスタイプを更新することにより、コントロールプレーンマシンが使用するアマゾンウェブサービス (AWS) インスタンスタイプを変更できます。
前提条件
- クラスターの EC2 インスタンスを変更するために必要なアクセス許可を持つ AWS コンソールにアクセスできます。
-
cluster-admin
ロールを持つユーザーとして OpenShift Container Platform クラスターにアクセスできます。
手順
- AWS コンソールを開き、コントロールプレーンマシンのインスタンスを取得します。
コントロールプレーンマシンインスタンスを 1 つ選択します。
- 選択したコントロールプレーンマシンについて、etcd スナップショットを作成して etcd データをバックアップします。詳細については、etcd のバックアップを参照してください。
- AWS コンソールで、コントロールプレーンマシンインスタンスを停止します。
- 停止したインスタンスを選択し、Actions → Instance Settings → Change instance type をクリックします。
-
インスタンスをより大きなタイプに変更し、タイプが前の選択と同じベースであることを確認して、変更を適用します。たとえば、
m6i.xlarge
をm6i.2xlarge
またはm6i.4xlarge
に変更できます。 - インスタンスを起動します。
-
OpenShift Container Platform クラスターにインスタンスに対応する
Machine
オブジェクトがある場合、AWS コンソールで設定されたインスタンスタイプと一致するようにオブジェクトのインスタンスタイプを更新します。
- コントロールプレーンマシンごとにこのプロセスを繰り返します。
関連情報
1.5. etcd についての推奨されるプラクティス
etcd はデータをディスクに書き込み、プロポーザルをディスクに保持するため、そのパフォーマンスはディスクのパフォーマンスに依存します。etcd は特に I/O を集中的に使用するわけではありませんが、最適なパフォーマンスと安定性を得るには、低レイテンシーのブロックデバイスが必要です。etcd のコンセンサスプロトコルは、メタデータをログ (WAL) に永続的に保存することに依存しているため、etcd はディスク書き込みの遅延に敏感です。遅いディスクと他のプロセスからのディスクアクティビティーは、長い fsync 待ち時間を引き起こす可能性があります。
これらの待ち時間により、etcd はハートビートを見逃し、新しいプロポーザルを時間どおりにディスクにコミットせず、最終的にリクエストのタイムアウトと一時的なリーダーの喪失を経験する可能性があります。書き込みレイテンシーが高いと、OpenShift API の速度も低下し、クラスターのパフォーマンスに影響します。これらの理由により、I/O を区別する、または集約型であり、同一基盤として I/O インフラストラクチャーを共有する他のワークロードをコントロールプレーンノードに併置することは避けてください。
レイテンシーに関しては、8000 バイト長の 50 IOPS 以上を連続して書き込むことができるブロックデバイス上で etcd を実行します。つまり、レイテンシーが 20 ミリ秒の場合、fdatasync を使用して WAL の各書き込みを同期することに注意してください。負荷の高いクラスターの場合、8000 バイト (2 ミリ秒) の連続 500 IOPS が推奨されます。これらの数値を測定するには、fio などのベンチマークツールを使用できます。
このようなパフォーマンスを実現するには、低レイテンシーで高スループットの SSD または NVMe ディスクに支えられたマシンで etcd を実行します。シングルレベルセル (SLC) ソリッドステートドライブ (SSD) を検討してください。これは、メモリーセルごとに 1 ビットを提供し、耐久性と信頼性が高く、書き込みの多いワークロードに最適です。
etcd の負荷は、ノードや Pod の数などの静的要因と、Pod の自動スケーリング、Pod の再起動、ジョブの実行、その他のワークロード関連イベントが原因となるエンドポイントの変更などの動的要因から生じます。etcd セットアップのサイズを正確に設定するには、ワークロードの具体的な要件を分析する必要があります。etcd の負荷に影響を与えるノード、Pod、およびその他の関連要素の数を考慮してください。
次のハードディスク機能は、最適な etcd パフォーマンスを提供します。
- 高速読み取り操作をサポートするための低レイテンシー。
- 圧縮と最適化を高速化するための高帯域幅書き込み。
- 障害からの回復を高速化するための高帯域幅読み取り。
- 最低限の選択肢としてソリッドステートドライブがありますが、NVMe ドライブが推奨されます。
- 信頼性を高めるためのさまざまなメーカーのサーバーグレードのハードウェア。
- パフォーマンス向上のための RAID0 テクノロジー。
- 専用の etcd ドライブ。etcd ドライブにログファイルやその他の重いワークロードを配置しないでください。
NAS または SAN のセットアップ、および回転するドライブは避けてください。Ceph Rados Block Device (RBD) およびその他のタイプのネットワーク接続ストレージでは、予測できないネットワーク遅延が発生する可能性があります。etcd ノードに大規模な高速ストレージを提供するには、PCI パススルーを使用して NVM デバイスをノードに直接渡します。
fio などのユーティリティーを使用して、常にベンチマークを行ってください。このようなユーティリティーを使用すると、クラスターのパフォーマンスが向上するにつれて、そのパフォーマンスを継続的に監視できます。
ネットワークファイルシステム (NFS) プロトコルまたはその他のネットワークベースのファイルシステムの使用は避けてください。
デプロイされた OpenShift Container Platform クラスターでモニターする主要なメトリクスの一部は、etcd ディスクの write ahead log 期間の p99 と etcd リーダーの変更数です。Prometheus を使用してこれらのメトリクスを追跡します。
OpenShift Container Platform クラスターの作成前または作成後に etcd のハードウェアを検証するには、fio を使用できます。
前提条件
- Podman や Docker などのコンテナーランタイムは、テストしているマシンにインストールされます。
-
データは
/var/lib/etcd
パスに書き込まれます。
手順
fio を実行し、結果を分析します。
Podman を使用する場合は、次のコマンドを実行します。
$ sudo podman run --volume /var/lib/etcd:/var/lib/etcd:Z quay.io/openshift-scale/etcd-perf
Docker を使用する場合は、次のコマンドを実行します。
$ sudo docker run --volume /var/lib/etcd:/var/lib/etcd:Z quay.io/openshift-scale/etcd-perf
この出力では、実行からキャプチャーされた fsync メトリクスの 99 パーセンタイルの比較でディスクが 20 ms 未満かどうかを確認して、ディスクの速度が etcd をホストするのに十分であるかどうかを報告します。I/O パフォーマンスの影響を受ける可能性のある最も重要な etcd メトリックのいくつかを以下に示します。
-
etcd_disk_wal_fsync_duration_seconds_bucket
メトリックは、etcd の WAL fsync 期間を報告します。 -
etcd_disk_backend_commit_duration_seconds_bucket
メトリクスは、etcd バックエンドコミットの待機時間を報告します。 -
etcd_server_leader_changes_seen_total
メトリックは、リーダーの変更を報告します。
etcd はすべてのメンバー間で要求を複製するため、そのパフォーマンスはネットワーク入出力 (I/O) のレイテンシーによって大きく変わります。ネットワークのレイテンシーが高くなると、etcd のハートビートの時間は選択のタイムアウトよりも長くなり、その結果、クラスターに中断をもたらすリーダーの選択が発生します。デプロイされた OpenShift Container Platform クラスターでのモニターの主要なメトリクスは、各 etcd クラスターメンバーの etcd ネットワークピアレイテンシーの 99 番目のパーセンタイルになります。Prometheus を使用してメトリクスを追跡します。
histogram_quantile(0.99, rate(etcd_network_peer_round_trip_time_seconds_bucket[2m]))
メトリックは、etcd がメンバー間でクライアントリクエストの複製を完了するまでのラウンドトリップ時間をレポートします。50 ミリ秒未満であることを確認してください。
1.6. etcd を別のディスクに移動する
etcd を共有ディスクから別のディスクに移動して、パフォーマンスの問題を防止または解決できます。
前提条件
-
MachineConfigPool
はmetadata.labelsmachineconfiguration.openshift.io/role
と一致する必要があります。これは、コントローラー、ワーカー、またはカスタムプールに適用されます。 -
/dev/sdb
などのノードの補助記憶装置は、sdb と一致する必要があります。ファイル内のすべての場所でこの参照を変更します。
この手順では、/var/
などのルートファイルシステムの一部を、インストール済みノードの別のディスクまたはパーティションに移動しません。
Machine Config Operator (MCO) は、OpenShift Container Platform 4.10 コンテナーストレージのセカンダリーディスクのマウントを担当します。
次の手順を使用して、etcd を別のデバイスに移動します。
手順
etcd-mc.yml
という名前のmachineconfig
YAML ファイルを作成して、次の情報を追加します。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: 98-var-lib-etcd spec: config: ignition: version: 3.2.0 systemd: units: - contents: | [Unit] Description=Make File System on /dev/sdb DefaultDependencies=no BindsTo=dev-sdb.device After=dev-sdb.device var.mount Before=systemd-fsck@dev-sdb.service [Service] Type=oneshot RemainAfterExit=yes ExecStart=/usr/lib/systemd/systemd-makefs xfs /dev/sdb TimeoutSec=0 [Install] WantedBy=var-lib-containers.mount enabled: true name: systemd-mkfs@dev-sdb.service - contents: | [Unit] Description=Mount /dev/sdb to /var/lib/etcd Before=local-fs.target Requires=systemd-mkfs@dev-sdb.service After=systemd-mkfs@dev-sdb.service var.mount [Mount] What=/dev/sdb Where=/var/lib/etcd Type=xfs Options=defaults,prjquota [Install] WantedBy=local-fs.target enabled: true name: var-lib-etcd.mount - contents: | [Unit] Description=Sync etcd data if new mount is empty DefaultDependencies=no After=var-lib-etcd.mount var.mount Before=crio.service [Service] Type=oneshot RemainAfterExit=yes ExecCondition=/usr/bin/test ! -d /var/lib/etcd/member ExecStart=/usr/sbin/setenforce 0 ExecStart=/bin/rsync -ar /sysroot/ostree/deploy/rhcos/var/lib/etcd/ /var/lib/etcd/ ExecStart=/usr/sbin/setenforce 1 TimeoutSec=0 [Install] WantedBy=multi-user.target graphical.target enabled: true name: sync-var-lib-etcd-to-etcd.service - contents: | [Unit] Description=Restore recursive SELinux security contexts DefaultDependencies=no After=var-lib-etcd.mount Before=crio.service [Service] Type=oneshot RemainAfterExit=yes ExecStart=/sbin/restorecon -R /var/lib/etcd/ TimeoutSec=0 [Install] WantedBy=multi-user.target graphical.target enabled: true name: restorecon-var-lib-etcd.service
次のコマンドを入力して、マシン設定を作成します。
$ oc login -u ${ADMIN} -p ${ADMINPASSWORD} ${API} ... output omitted ...
$ oc create -f etcd-mc.yml machineconfig.machineconfiguration.openshift.io/98-var-lib-etcd created
$ oc login -u ${ADMIN} -p ${ADMINPASSWORD} ${API} [... output omitted ...]
$ oc create -f etcd-mc.yml machineconfig.machineconfiguration.openshift.io/98-var-lib-etcd created
ノードが更新され、再起動されます。再起動が完了すると、次のイベントが発生します。
- 指定したディスクに XFS ファイルシステムが作成されます。
-
ディスクは
/var/lib/etc
にマウントされます。 -
/sysroot/ostree/deploy/rhcos/var/lib/etcd
のコンテンツは/var/lib/etcd
に同期されます。 -
/var/lib/etcd
のSELinux
ラベルの復元が強制されます。 - 古いコンテンツは削除されません。
ノードが別のディスクに配置されたら、マシン設定ファイル
etcd-mc.yml
を次の情報で更新します。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: 98-var-lib-etcd spec: config: ignition: version: 3.2.0 systemd: units: - contents: | [Unit] Description=Mount /dev/sdb to /var/lib/etcd Before=local-fs.target Requires=systemd-mkfs@dev-sdb.service After=systemd-mkfs@dev-sdb.service var.mount [Mount] What=/dev/sdb Where=/var/lib/etcd Type=xfs Options=defaults,prjquota [Install] WantedBy=local-fs.target enabled: true name: var-lib-etcd.mount
次のコマンドを入力して、デバイスを作成および同期するためのロジックを削除する変更されたバージョンを適用します。
$ oc replace -f etcd-mc.yml
前の手順により、ノードが再起動されなくなります。
1.7. etcd データのデフラグ
大規模で密度の高いクラスターの場合に、キースペースが過剰に拡大し、スペースのクォータを超過すると、etcd は低下するパフォーマンスの影響を受ける可能性があります。etcd を定期的に維持および最適化して、データストアのスペースを解放します。Prometheus で etcd メトリックをモニターし、必要に応じてデフラグします。そうしないと、etcd はクラスター全体のアラームを発生させ、クラスターをメンテナンスモードにして、キーの読み取りと削除のみを受け入れる可能性があります。
これらの主要な指標をモニターします。
-
etcd_server_quota_backend_bytes
、これは現在のクォータ制限です -
etcd_mvcc_db_total_size_in_use_in_bytes
、これはヒストリーコンパクション後の実際のデータベース使用状況を示します。 -
etcd_mvcc_db_total_size_in_bytes
はデフラグ待ちの空き領域を含むデータベースサイズを表します。
etcd データをデフラグし、etcd 履歴の圧縮などのディスクの断片化を引き起こすイベント後にディスク領域を回収します。
履歴の圧縮は 5 分ごとに自動的に行われ、これによりバックエンドデータベースにギャップが生じます。この断片化された領域は etcd が使用できますが、ホストファイルシステムでは利用できません。ホストファイルシステムでこの領域を使用できるようにするには、etcd をデフラグする必要があります。
デフラグは自動的に行われますが、手動でトリガーすることもできます。
etcd Operator はクラスター情報を使用してユーザーの最も効率的な操作を決定するため、ほとんどの場合、自動デフラグが適しています。
1.7.1. 自動デフラグ
etcd Operator はディスクを自動的にデフラグします。手動による介入は必要ありません。
以下のログのいずれかを表示して、デフラグプロセスが成功したことを確認します。
- etcd ログ
- cluster-etcd-operator Pod
- Operator ステータスのエラーログ
自動デフラグにより、Kubernetes コントローラーマネージャーなどのさまざまな OpenShift コアコンポーネントでリーダー選出の失敗が発生し、失敗したコンポーネントの再起動がトリガーされる可能性があります。再起動は無害であり、次に実行中のインスタンスへのフェイルオーバーをトリガーするか、再起動後にコンポーネントが再び作業を再開します。
最適化が成功した場合のログ出力の例
etcd member has been defragmented: <member_name>, memberID: <member_id>
最適化に失敗した場合のログ出力の例
failed defrag on member: <member_name>, memberID: <member_id>: <error_message>
1.7.2. 手動デフラグ
Prometheus アラートは、手動でのデフラグを使用する必要がある場合を示します。アラートは次の 2 つの場合に表示されます。
- etcd が使用可能なスペースの 50% 以上を 10 分を超過して使用する場合
- etcd が合計データベースサイズの 50% 未満を 10 分を超過してアクティブに使用している場合
また、PromQL 式を使用した最適化によって解放される etcd データベースのサイズ (MB 単位) を確認することで、最適化が必要かどうかを判断することもできます ((etcd_mvcc_db_total_size_in_bytes - etcd_mvcc_db_total_size_in_use_in_bytes)/1024/1024
)。
etcd のデフラグはプロセスを阻止するアクションです。etcd メンバーはデフラグが完了するまで応答しません。このため、各 Pod のデフラグアクションごとに少なくとも 1 分間待機し、クラスターが回復できるようにします。
以下の手順に従って、各 etcd メンバーで etcd データをデフラグします。
前提条件
-
cluster-admin
ロールを持つユーザーとしてクラスターにアクセスできる。
手順
リーダーを最後にデフラグする必要があるため、どの etcd メンバーがリーダーであるかを判別します。
etcd Pod のリストを取得します。
$ oc -n openshift-etcd get pods -l k8s-app=etcd -o wide
出力例
etcd-ip-10-0-159-225.example.redhat.com 3/3 Running 0 175m 10.0.159.225 ip-10-0-159-225.example.redhat.com <none> <none> etcd-ip-10-0-191-37.example.redhat.com 3/3 Running 0 173m 10.0.191.37 ip-10-0-191-37.example.redhat.com <none> <none> etcd-ip-10-0-199-170.example.redhat.com 3/3 Running 0 176m 10.0.199.170 ip-10-0-199-170.example.redhat.com <none> <none>
Pod を選択し、以下のコマンドを実行して、どの etcd メンバーがリーダーであるかを判別します。
$ oc rsh -n openshift-etcd etcd-ip-10-0-159-225.example.redhat.com etcdctl endpoint status --cluster -w table
出力例
Defaulting container name to etcdctl. Use 'oc describe pod/etcd-ip-10-0-159-225.example.redhat.com -n openshift-etcd' to see all of the containers in this pod. +---------------------------+------------------+---------+---------+-----------+------------+-----------+------------+--------------------+--------+ | ENDPOINT | ID | VERSION | DB SIZE | IS LEADER | IS LEARNER | RAFT TERM | RAFT INDEX | RAFT APPLIED INDEX | ERRORS | +---------------------------+------------------+---------+---------+-----------+------------+-----------+------------+--------------------+--------+ | https://10.0.191.37:2379 | 251cd44483d811c3 | 3.4.9 | 104 MB | false | false | 7 | 91624 | 91624 | | | https://10.0.159.225:2379 | 264c7c58ecbdabee | 3.4.9 | 104 MB | false | false | 7 | 91624 | 91624 | | | https://10.0.199.170:2379 | 9ac311f93915cc79 | 3.4.9 | 104 MB | true | false | 7 | 91624 | 91624 | | +---------------------------+------------------+---------+---------+-----------+------------+-----------+------------+--------------------+--------+
この出力の
IS LEADER
列に基づいて、https://10.0.199.170:2379
エンドポイントがリーダーになります。このエンドポイントを直前の手順の出力に一致させると、リーダーの Pod 名はetcd-ip-10-0-199-170.example.redhat.com
になります。
etcd メンバーのデフラグ。
実行中の etcd コンテナーに接続し、リーダーでは ない Pod の名前を渡します。
$ oc rsh -n openshift-etcd etcd-ip-10-0-159-225.example.redhat.com
ETCDCTL_ENDPOINTS
環境変数の設定を解除します。sh-4.4# unset ETCDCTL_ENDPOINTS
etcd メンバーのデフラグを実行します。
sh-4.4# etcdctl --command-timeout=30s --endpoints=https://localhost:2379 defrag
出力例
Finished defragmenting etcd member[https://localhost:2379]
タイムアウトエラーが発生した場合は、コマンドが正常に実行されるまで
--command-timeout
の値を増やします。データベースサイズが縮小されていることを確認します。
sh-4.4# etcdctl endpoint status -w table --cluster
出力例
+---------------------------+------------------+---------+---------+-----------+------------+-----------+------------+--------------------+--------+ | ENDPOINT | ID | VERSION | DB SIZE | IS LEADER | IS LEARNER | RAFT TERM | RAFT INDEX | RAFT APPLIED INDEX | ERRORS | +---------------------------+------------------+---------+---------+-----------+------------+-----------+------------+--------------------+--------+ | https://10.0.191.37:2379 | 251cd44483d811c3 | 3.4.9 | 104 MB | false | false | 7 | 91624 | 91624 | | | https://10.0.159.225:2379 | 264c7c58ecbdabee | 3.4.9 | 41 MB | false | false | 7 | 91624 | 91624 | | 1 | https://10.0.199.170:2379 | 9ac311f93915cc79 | 3.4.9 | 104 MB | true | false | 7 | 91624 | 91624 | | +---------------------------+------------------+---------+---------+-----------+------------+-----------+------------+--------------------+--------+
この例では、この etcd メンバーのデータベースサイズは、開始時のサイズの 104 MB ではなく 41 MB です。
これらの手順を繰り返して他の etcd メンバーのそれぞれに接続し、デフラグします。常に最後にリーダーをデフラグします。
etcd Pod が回復するように、デフラグアクションごとに 1 分以上待機します。etcd Pod が回復するまで、etcd メンバーは応答しません。
領域のクォータの超過により
NOSPACE
アラームがトリガーされる場合、それらをクリアします。NOSPACE
アラームがあるかどうかを確認します。sh-4.4# etcdctl alarm list
出力例
memberID:12345678912345678912 alarm:NOSPACE
アラームをクリアします。
sh-4.4# etcdctl alarm disarm
1.8. OpenShift Container Platform インフラストラクチャーコンポーネント
以下のインフラストラクチャーワークロードでは、OpenShift Container Platform ワーカーのサブスクリプションは不要です。
- マスターで実行される Kubernetes および OpenShift Container Platform コントロールプレーンサービス
- デフォルトルーター
- 統合コンテナーイメージレジストリー
- HAProxy ベースの Ingress Controller
- ユーザー定義プロジェクトのモニタリング用のコンポーネントを含む、クラスターメトリクスの収集またはモニタリングサービス
- クラスター集計ロギング
- サービスブローカー
- Red Hat Quay
- Red Hat OpenShift Data Foundation
- Red Hat Advanced Cluster Manager
- Kubernetes 用 Red Hat Advanced Cluster Security
- Red Hat OpenShift GitOps
- Red Hat OpenShift Pipelines
他のコンテナー、Pod またはコンポーネントを実行するノードは、サブスクリプションが適用される必要のあるワーカーノードです。
インフラストラクチャーノードおよびインフラストラクチャーノードで実行できるコンポーネントの詳細は、OpenShift sizing and subscription guide for enterprise Kubernetes の"Red Hat OpenShift control plane and infrastructure nodes"セクションを参照してください。
1.9. モニタリングソリューションの移動
監視スタックには、Prometheus、Grafana、Alertmanager などの複数のコンポーネントが含まれています。Cluster Monitoring Operator は、このスタックを管理します。モニタリングスタックをインフラストラクチャーノードに再デプロイするために、カスタム config map を作成して適用できます。
手順
cluster-monitoring-config
設定マップを編集し、nodeSelector
を変更してinfra
ラベルを使用します。$ oc edit configmap cluster-monitoring-config -n openshift-monitoring
apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: cluster-monitoring-config namespace: openshift-monitoring data: config.yaml: |+ alertmanagerMain: nodeSelector: 1 node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute prometheusK8s: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute prometheusOperator: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute grafana: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute k8sPrometheusAdapter: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute kubeStateMetrics: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute telemeterClient: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute openshiftStateMetrics: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute thanosQuerier: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoSchedule - key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved effect: NoExecute
モニタリング Pod が新規マシンに移行することを確認します。
$ watch 'oc get pod -n openshift-monitoring -o wide'
コンポーネントが
infra
ノードに移動していない場合は、このコンポーネントを持つ Pod を削除します。$ oc delete pod -n openshift-monitoring <pod>
削除された Pod からのコンポーネントが
infra
ノードに再作成されます。
1.10. デフォルトレジストリーの移行
レジストリー Operator を、その Pod を複数の異なるノードにデプロイするように設定します。
前提条件
- 追加のマシンセットを OpenShift Container Platform クラスターに設定します。
手順
config/instance
オブジェクトを表示します。$ oc get configs.imageregistry.operator.openshift.io/cluster -o yaml
出力例
apiVersion: imageregistry.operator.openshift.io/v1 kind: Config metadata: creationTimestamp: 2019-02-05T13:52:05Z finalizers: - imageregistry.operator.openshift.io/finalizer generation: 1 name: cluster resourceVersion: "56174" selfLink: /apis/imageregistry.operator.openshift.io/v1/configs/cluster uid: 36fd3724-294d-11e9-a524-12ffeee2931b spec: httpSecret: d9a012ccd117b1e6616ceccb2c3bb66a5fed1b5e481623 logging: 2 managementState: Managed proxy: {} replicas: 1 requests: read: {} write: {} storage: s3: bucket: image-registry-us-east-1-c92e88cad85b48ec8b312344dff03c82-392c region: us-east-1 status: ...
config/instance
オブジェクトを編集します。$ oc edit configs.imageregistry.operator.openshift.io/cluster
spec: affinity: podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - podAffinityTerm: namespaces: - openshift-image-registry topologyKey: kubernetes.io/hostname weight: 100 logLevel: Normal managementState: Managed nodeSelector: 1 node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - effect: NoSchedule key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved - effect: NoExecute key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved
- 1
- 適切な値が設定された
nodeSelector
パラメーターを、移動する必要のあるコンポーネントに追加します。表示されている形式のnodeSelector
を使用することも、ノードに指定された値に基づいて<key>: <value>
ペアを使用することもできます。インフラストラクチャーノードにテイントを追加した場合は、一致する容認も追加します。
レジストリー Pod がインフラストラクチャーノードに移動していることを確認します。
以下のコマンドを実行して、レジストリー Pod が置かれているノードを特定します。
$ oc get pods -o wide -n openshift-image-registry
ノードに指定したラベルがあることを確認します。
$ oc describe node <node_name>
コマンド出力を確認し、
node-role.kubernetes.io/infra
がLABELS
リストにあることを確認します。
1.11. ルーターの移動
ルーター Pod を異なるマシンセットにデプロイできます。デフォルトで、この Pod はワーカーノードにデプロイされます。
前提条件
- 追加のマシンセットを OpenShift Container Platform クラスターに設定します。
手順
ルーター Operator の
IngressController
カスタムリソースを表示します。$ oc get ingresscontroller default -n openshift-ingress-operator -o yaml
コマンド出力は以下のテキストのようになります。
apiVersion: operator.openshift.io/v1 kind: IngressController metadata: creationTimestamp: 2019-04-18T12:35:39Z finalizers: - ingresscontroller.operator.openshift.io/finalizer-ingresscontroller generation: 1 name: default namespace: openshift-ingress-operator resourceVersion: "11341" selfLink: /apis/operator.openshift.io/v1/namespaces/openshift-ingress-operator/ingresscontrollers/default uid: 79509e05-61d6-11e9-bc55-02ce4781844a spec: {} status: availableReplicas: 2 conditions: - lastTransitionTime: 2019-04-18T12:36:15Z status: "True" type: Available domain: apps.<cluster>.example.com endpointPublishingStrategy: type: LoadBalancerService selector: ingresscontroller.operator.openshift.io/deployment-ingresscontroller=default
ingresscontroller
リソースを編集し、nodeSelector
をinfra
ラベルを使用するように変更します。$ oc edit ingresscontroller default -n openshift-ingress-operator
spec: nodePlacement: nodeSelector: 1 matchLabels: node-role.kubernetes.io/infra: "" tolerations: - effect: NoSchedule key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved - effect: NoExecute key: node-role.kubernetes.io/infra value: reserved
- 1
- 適切な値が設定された
nodeSelector
パラメーターを、移動する必要のあるコンポーネントに追加します。表示されている形式のnodeSelector
を使用することも、ノードに指定された値に基づいて<key>: <value>
ペアを使用することもできます。インフラストラクチャーノードにテイントを追加した場合は、一致する容認も追加します。
ルーター Pod が
infra
ノードで実行されていることを確認します。ルーター Pod のリストを表示し、実行中の Pod のノード名をメモします。
$ oc get pod -n openshift-ingress -o wide
出力例
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES router-default-86798b4b5d-bdlvd 1/1 Running 0 28s 10.130.2.4 ip-10-0-217-226.ec2.internal <none> <none> router-default-955d875f4-255g8 0/1 Terminating 0 19h 10.129.2.4 ip-10-0-148-172.ec2.internal <none> <none>
この例では、実行中の Pod は
ip-10-0-217-226.ec2.internal
ノードにあります。実行中の Pod のノードのステータスを表示します。
$ oc get node <node_name> 1
- 1
- Pod のリストより取得した
<node_name>
を指定します。
出力例
NAME STATUS ROLES AGE VERSION ip-10-0-217-226.ec2.internal Ready infra,worker 17h v1.23.0
ロールのリストに
infra
が含まれているため、Pod は正しいノードで実行されます。
1.12. インフラストラクチャーノードのサイジング
インフラストラクチャーノード は、OpenShift Container Platform 環境の各部分を実行するようにラベル付けされたノードです。これらの要素により、Prometheus のメトリックまたは時系列の数が増加する可能性があり、インフラストラクチャーノードのリソース要件はクラスターのクラスターの使用年数、ノード、およびオブジェクトによって異なります。以下のインフラストラクチャーノードのサイズの推奨内容は、クラスターの最大値およびコントロールプレーンの密度に重点を置いたテストの結果に基づいています。
ワーカーノードの数 | クラスター密度または namespace の数 | CPU コア数 | メモリー (GB) |
---|---|---|---|
27 | 500 | 4 | 24 |
120 | 1000 | 8 | 48 |
252 | 4000 | 16 | 128 |
501 | 4000 | 32 | 128 |
通常、3 つのインフラストラクチャーノードはクラスターごとに推奨されます。
これらのサイジングの推奨事項は、ガイドラインとして使用する必要があります。Prometheus はメモリー集約型のアプリケーションであり、リソースの使用率はノード数、オブジェクト数、Prometheus メトリクスの収集間隔、メトリクスまたは時系列、クラスターの使用年数などのさまざまな要素によって異なります。さらに、ルーターのリソース使用量は、ルートの数とインバウンド要求の量/タイプによっても影響を受ける可能性があります。
これらの推奨事項は、クラスターの作成時にインストールされたモニタリング、イングレス、およびレジストリーインフラストラクチャーコンポーネントをホストするインフラストラクチャーノードにのみ適用されます。
OpenShift Container Platform 4.10 では、デフォルトで CPU コア (500 ミリコア) の半分がシステムによって予約されます (OpenShift Container Platform 3.11 以前のバージョンと比較)。これは、上記のサイジングの推奨内容に影響します。
1.13. 関連情報
第2章 IBM Z および LinuxONE 環境に推奨されるホストプラクティス
このトピックでは、IBM Z および LinuxONE での OpenShift Container Platform のホストについての推奨プラクティスについて説明します。
s390x アーキテクチャーは、多くの側面に固有のものです。したがって、ここで説明する推奨事項によっては、他のプラットフォームには適用されない可能性があります。
特に指定がない限り、これらのプラクティスは IBM Z および LinuxONE での z/VM および Red Hat Enterprise Linux (RHEL) KVM インストールの両方に適用されます。
2.1. CPU のオーバーコミットの管理
高度に仮想化された IBM Z 環境では、インフラストラクチャーのセットアップとサイズ設定を慎重に計画する必要があります。仮想化の最も重要な機能の 1 つは、リソースのオーバーコミットを実行する機能であり、ハイパーバイザーレベルで実際に利用可能なリソースよりも多くのリソースを仮想マシンに割り当てます。これはワークロードに大きく依存し、すべてのセットアップに適用できる黄金律はありません。
設定によっては、CPU のオーバーコミットに関する以下のベストプラクティスを考慮してください。
- LPAR レベル (PR/SM ハイパーバイザー) で、利用可能な物理コア (IFL) を各 LPAR に割り当てないようにします。たとえば、4 つの物理 IFL が利用可能な場合は、それぞれ 4 つの論理 IFL を持つ 3 つの LPAR を定義しないでください。
- LPAR 共有および重みを確認します。
- 仮想 CPU の数が多すぎると、パフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。論理プロセッサーが LPAR に定義されているよりも多くの仮想プロセッサーをゲストに定義しないでください。
- ピーク時の負荷に対して、ゲストごとの仮想プロセッサー数を設定し、それ以上は設定しません。
- 小規模から始めて、ワークロードを監視します。必要に応じて、vCPU の数値を段階的に増やします。
- すべてのワークロードが、高いオーバーコミットメント率に適しているわけではありません。ワークロードが CPU 集約型である場合、パフォーマンスの問題なしに高い比率を実現できない可能性が高くなります。より多くの I/O 集約値であるワークロードは、オーバーコミットの使用率が高い場合でも、パフォーマンスの一貫性を保つことができます。
2.2. Transparent Huge Pages (THP) の無効
Transparent Huge Page (THP) は、Huge Page を作成し、管理し、使用するためのほとんどの要素を自動化しようとします。THP は Huge Page を自動的に管理するため、すべてのタイプのワークロードに対して常に最適に処理される訳ではありません。THP は、多くのアプリケーションが独自の Huge Page を処理するため、パフォーマンス低下につながる可能性があります。したがって、THP を無効にすることを検討してください。
2.3. Receive Flow Steering を使用したネットワークパフォーマンスの強化
Receive Flow Steering (RFS) は、ネットワークレイテンシーをさらに短縮して Receive Packet Steering (RPS) を拡張します。RFS は技術的には RPS をベースとしており、CPU キャッシュのヒットレートを増やして、パケット処理の効率を向上させます。RFS はこれを実現すると共に、計算に最も便利な CPU を決定することによってキューの長さを考慮し、キャッシュヒットが CPU 内で発生する可能性が高くなります。そのため、CPU キャッシュは無効化され、キャッシュを再構築するサイクルが少なくて済みます。これにより、パケット処理の実行時間を減らすのに役立ちます。
2.3.1. Machine Config Operator (MCO) を使用した RFS のアクティブ化
手順
以下の MCO サンプルプロファイルを YAML ファイルにコピーします。たとえば、
enable-rfs.yaml
のようになります。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: worker name: 50-enable-rfs spec: config: ignition: version: 2.2.0 storage: files: - contents: source: data:text/plain;charset=US-ASCII,%23%20turn%20on%20Receive%20Flow%20Steering%20%28RFS%29%20for%20all%20network%20interfaces%0ASUBSYSTEM%3D%3D%22net%22%2C%20ACTION%3D%3D%22add%22%2C%20RUN%7Bprogram%7D%2B%3D%22/bin/bash%20-c%20%27for%20x%20in%20/sys/%24DEVPATH/queues/rx-%2A%3B%20do%20echo%208192%20%3E%20%24x/rps_flow_cnt%3B%20%20done%27%22%0A filesystem: root mode: 0644 path: /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules - contents: source: data:text/plain;charset=US-ASCII,%23%20define%20sock%20flow%20enbtried%20for%20%20Receive%20Flow%20Steering%20%28RFS%29%0Anet.core.rps_sock_flow_entries%3D8192%0A filesystem: root mode: 0644 path: /etc/sysctl.d/95-enable-rps.conf
MCO プロファイルを作成します。
$ oc create -f enable-rfs.yaml
50-enable-rfs
という名前のエントリーが表示されていることを確認します。$ oc get mc
非アクティブにするには、次のコマンドを実行します。
$ oc delete mc 50-enable-rfs
2.4. ネットワーク設定の選択
ネットワークスタックは、OpenShift Container Platform などの Kubernetes ベースの製品の最も重要なコンポーネントの 1 つです。IBM Z 設定では、ネットワーク設定は選択したハイパーバイザーによって異なります。ワークロードとアプリケーションに応じて、最適なものは通常、ユースケースとトラフィックパターンによって異なります。
設定によっては、以下のベストプラクティスを考慮してください。
- トラフィックパターンを最適化するためにネットワークデバイスに関するすべてのオプションを検討してください。OSA-Express、RoCE Express、HiperSockets、z/VM VSwitch、Linux Bridge (KVM) の利点を調べて、セットアップに最大のメリットをもたらすオプションを決定します。
- 常に利用可能な最新の NIC バージョンを使用してください。たとえば、OSA Express 7S 10 GbE は、OSA Express 6S 10 GbE とトランザクションワークロードタイプと比べ、10 GbE アダプターよりも優れた改善を示しています。
- 各仮想スイッチは、追加のレイテンシーのレイヤーを追加します。
- ロードバランサーは、クラスター外のネットワーク通信に重要なロールを果たします。お使いのアプリケーションに重要な場合は、実稼働環境グレードのハードウェアロードバランサーの使用を検討してください。
- OpenShift Container Platform SDN では、ネットワークパフォーマンスに影響を与えるフローおよびルールが導入されました。コミュニケーションが重要なサービスの局所性から利益を得るには、Pod の親和性と配置を必ず検討してください。
- パフォーマンスと機能間のトレードオフのバランスを取ります。
2.5. z/VM の HyperPAV でディスクのパフォーマンスが高いことを確認します。
DASD デバイスおよび ECKD デバイスは、IBM Z 環境で一般的に使用されているディスクタイプです。z/VM 環境で通常の OpenShift Container Platform 設定では、DASD ディスクがノードのローカルストレージをサポートするのに一般的に使用されます。HyperPAV エイリアスデバイスを設定して、z/VM ゲストをサポートする DASD ディスクに対してスループットおよび全体的な I/O パフォーマンスを向上できます。
ローカルストレージデバイスに HyperPAV を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上します。ただし、スループットと CPU コストのトレードオフがあることに注意してください。
2.5.1. z/VM フルパックミニディスクを使用してノードで HyperPAV エイリアスをアクティブにするために Machine Config Operator (MCO) を使用します。
フルパックミニディスクを使用する z/VM ベースの OpenShift Container Platform セットアップの場合、すべてのノードで HyperPAV エイリアスをアクティベートして MCO プロファイルを利用できます。コントロールプレーンノードおよびコンピュートノードの YAML 設定を追加する必要があります。
手順
以下の MCO サンプルプロファイルをコントロールプレーンノードの YAML ファイルにコピーします。たとえば、
05-master-kernelarg-hpav.yaml
です。$ cat 05-master-kernelarg-hpav.yaml apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: 05-master-kernelarg-hpav spec: config: ignition: version: 3.1.0 kernelArguments: - rd.dasd=800-805
以下の MCO サンプルプロファイルをコンピュートノードの YAML ファイルにコピーします。たとえば、
05-worker-kernelarg-hpav.yaml
です。$ cat 05-worker-kernelarg-hpav.yaml apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: worker name: 05-worker-kernelarg-hpav spec: config: ignition: version: 3.1.0 kernelArguments: - rd.dasd=800-805
注記デバイス ID に合わせて
rd.dasd
引数を変更する必要があります。MCO プロファイルを作成します。
$ oc create -f 05-master-kernelarg-hpav.yaml
$ oc create -f 05-worker-kernelarg-hpav.yaml
非アクティブにするには、次のコマンドを実行します。
$ oc delete -f 05-master-kernelarg-hpav.yaml
$ oc delete -f 05-worker-kernelarg-hpav.yaml
2.6. IBM Z ホストの RHEL KVM の推奨事項
KVM 仮想サーバーの環境を最適化すると、仮想サーバーと利用可能なリソースの可用性が大きく変わります。ある環境のパフォーマンスを向上させる同じアクションは、別の環境で悪影響を与える可能性があります。特定の設定に最適なバランスを見つけることは困難な場合があり、多くの場合は実験が必要です。
以下のセクションでは、IBM Z および LinuxONE 環境で RHEL KVM とともに OpenShift Container Platform を使用する場合のベストプラクティスについて説明します。
2.6.1. VirtIO ネットワークインターフェイスに複数のキューを使用
複数の仮想 CPU を使用すると、受信パケットおよび送信パケットに複数のキューを指定すると、パッケージを並行して転送できます。driver
要素の queues
属性を使用して複数のキューを設定します。仮想サーバーの仮想 CPU の数を超えない 2 以上の整数を指定します。
以下の仕様の例では、ネットワークインターフェイスの入出力キューを 2 つ設定します。
<interface type="direct"> <source network="net01"/> <model type="virtio"/> <driver ... queues="2"/> </interface>
複数のキューは、ネットワークインターフェイス用に強化されたパフォーマンスを提供するように設計されていますが、メモリーおよび CPU リソースも使用します。ビジーなインターフェイス用の 2 つのキューの定義を開始します。次に、トラフィックが少ないインターフェイスの場合は 2 つのキューを、ビジーなインターフェイスの場合は 3 つ以上のキューを試してください。
2.6.2. 仮想ブロックデバイスの I/O スレッドの使用
I/O スレッドを使用するように仮想ブロックデバイスを設定するには、仮想サーバー用に 1 つ以上の I/O スレッドを設定し、各仮想ブロックデバイスがこれらの I/O スレッドの 1 つを使用するように設定する必要があります。
以下の例は、<iothreads>3</iothreads>
を指定し、3 つの I/O スレッドを連続して 1、2、および 3 に設定します。iothread="2"
パラメーターは、ID 2 で I/O スレッドを使用するディスクデバイスのドライバー要素を指定します。
I/O スレッド仕様のサンプル
... <domain> <iothreads>3</iothreads>1 ... <devices> ... <disk type="block" device="disk">2 <driver ... iothread="2"/> </disk> ... </devices> ... </domain>
スレッドは、ディスクデバイスの I/O 操作のパフォーマンスを向上させることができますが、メモリーおよび CPU リソースも使用します。同じスレッドを使用するように複数のデバイスを設定できます。スレッドからデバイスへの最適なマッピングは、利用可能なリソースとワークロードによって異なります。
少数の I/O スレッドから始めます。多くの場合は、すべてのディスクデバイスの単一の I/O スレッドで十分です。仮想 CPU の数を超えてスレッドを設定しないでください。アイドル状態のスレッドを設定しません。
virsh iothreadadd
コマンドを使用して、特定のスレッド ID の I/O スレッドを稼働中の仮想サーバーに追加できます。
2.6.3. 仮想 SCSI デバイスの回避
SCSI 固有のインターフェイスを介してデバイスに対応する必要がある場合にのみ、仮想 SCSI デバイスを設定します。ホスト上でバッキングされるかどうかにかかわらず、仮想 SCSI デバイスではなく、ディスク領域を仮想ブロックデバイスとして設定します。
ただし、以下には、SCSI 固有のインターフェイスが必要になる場合があります。
- ホスト上で SCSI 接続のテープドライブ用の LUN。
- 仮想 DVD ドライブにマウントされるホストファイルシステムの DVD ISO ファイル。
2.6.4. ディスクについてのゲストキャッシュの設定
ホストではなく、ゲストでキャッシュするようにディスクデバイスを設定します。
ディスクデバイスのドライバー要素に cache="none"
パラメーターおよび io="native"
パラメーターが含まれていることを確認します。
<disk type="block" device="disk"> <driver name="qemu" type="raw" cache="none" io="native" iothread="1"/> ... </disk>
2.6.5. メモリーバルーンデバイスを除外します。
動的メモリーサイズが必要ない場合は、メモリーバルーンデバイスを定義せず、libvirt が管理者用に作成しないようにする必要があります。memballoon
パラメーターを、ドメイン設定 XML ファイルの devices 要素の子として含めます。
アクティブなプロファイルのリストを確認します。
<memballoon model="none"/>
2.6.6. ホストスケジューラーの CPU 移行アルゴリズムの調整
影響を把握する専門家がない限り、スケジューラーの設定は変更しないでください。テストせずに実稼働システムに変更を適用せず、目的の効果を確認しないでください。
kernel.sched_migration_cost_ns
パラメーターは、ナノ秒の間隔を指定します。タスクの最後の実行後、CPU キャッシュは、この間隔が期限切れになるまで有用なコンテンツを持つと見なされます。この間隔を大きくすると、タスクの移行が少なくなります。デフォルト値は 500000 ns です。
実行可能なプロセスがあるときに CPU アイドル時間が予想よりも長い場合は、この間隔を短くしてみてください。タスクが CPU またはノード間で頻繁にバウンスする場合は、それを増やしてみてください。
間隔を 60000 ns に動的に設定するには、以下のコマンドを入力します。
# sysctl kernel.sched_migration_cost_ns=60000
値を 60000 ns に永続的に変更するには、次のエントリーを /etc/sysctl.conf
に追加します。
kernel.sched_migration_cost_ns=60000
2.6.7. cpuset cgroup コントローラーの無効化
この設定は、cgroups バージョン 1 の KVM ホストにのみ適用されます。ホストで CPU ホットプラグを有効にするには、cgroup コントローラーを無効にします。
手順
-
任意のエディターで
/etc/libvirt/qemu.conf
を開きます。 -
cgroup_controllers
行に移動します。 - 行全体を複製し、コピーから先頭の番号記号 (#) を削除します。
cpuset
エントリーを以下のように削除します。cgroup_controllers = [ "cpu", "devices", "memory", "blkio", "cpuacct" ]
新しい設定を有効にするには、libvirtd デーモンを再起動する必要があります。
- すべての仮想マシンを停止します。
以下のコマンドを実行します。
# systemctl restart libvirtd
- 仮想マシンを再起動します。
この設定は、ホストの再起動後も維持されます。
2.6.8. アイドル状態の仮想 CPU のポーリング期間の調整
仮想 CPU がアイドル状態になると、KVM は仮想 CPU のウェイクアップ条件をポーリングしてからホストリソースを割り当てます。ポーリングが sysfs の /sys/module/kvm/parameters/halt_poll_ns
に配置される時間間隔を指定できます。指定された時間中、ポーリングにより、リソースの使用量を犠牲にして、仮想 CPU のウェイクアップレイテンシーが短縮されます。ワークロードに応じて、ポーリングの時間を長くしたり短くしたりすることが有益な場合があります。間隔はナノ秒で指定します。デフォルトは 50000 ns です。
CPU の使用率が低い場合を最適化するには、小さい値または書き込み 0 を入力してポーリングを無効にします。
# echo 0 > /sys/module/kvm/parameters/halt_poll_ns
トランザクションワークロードなどの低レイテンシーを最適化するには、大きな値を入力します。
# echo 80000 > /sys/module/kvm/parameters/halt_poll_ns
第3章 クラスタースケーリングに関する推奨プラクティス
本セクションのガイダンスは、クラウドプロバイダーの統合によるインストールにのみ関連します。
これらのガイドラインは、Open Virtual Network (OVN) ではなく、ソフトウェア定義ネットワーク (SDN) を使用する OpenShift Container Platform に該当します。
以下のベストプラクティスを適用して、OpenShift Container Platform クラスター内のワーカーマシンの数をスケーリングします。ワーカーのマシンセットで定義されるレプリカ数を増やしたり、減らしたりしてワーカーマシンをスケーリングします。
3.1. クラスターのスケーリングに関する推奨プラクティス
クラスターをノード数のより高い値にスケールアップする場合:
- 高可用性を確保するために、ノードを利用可能なすべてのゾーンに分散します。
- 1 度に 25 未満のマシンごとに 50 マシンまでスケールアップします。
- 定期的なプロバイダーの容量関連の制約を軽減するために、同様のサイズの別のインスタンスタイプを使用して、利用可能なゾーンごとに新規のマシンセットを作成することを検討してください。たとえば、AWS で、m5.large および m5d.large を使用します。
クラウドプロバイダーは API サービスのクォータを実装する可能性があります。そのため、クラスターは段階的にスケーリングします。
マシンセットのレプリカが 1 度に高い値に設定される場合に、コントローラーはマシンを作成できなくなる可能性があります。OpenShift Container Platform が上部にデプロイされているクラウドプラットフォームが処理できる要求の数はプロセスに影響を与えます。コントローラーは、該当するステータスのマシンの作成、確認、および更新を試行する間に、追加のクエリーを開始します。OpenShift Container Platform がデプロイされるクラウドプラットフォームには API 要求の制限があり、過剰なクエリーが生じると、クラウドプラットフォームの制限によりマシンの作成が失敗する場合があります。
大規模なノード数にスケーリングする際にマシンヘルスチェックを有効にします。障害が発生する場合、ヘルスチェックは状態を監視し、正常でないマシンを自動的に修復します。
大規模で高密度のクラスターをノード数を減らしてスケールダウンする場合には、長い時間がかかる可能性があります。このプロセスで、終了するノードで実行されているオブジェクトのドレイン (解放) またはエビクトが並行して実行されるためです。また、エビクトするオブジェクトが多過ぎる場合に、クライアントはリクエストのスロットリングを開始する可能性があります。デフォルトのクライアント QPS およびバーストレートは、現時点で 5
と 10
にそれぞれ設定されています。これらは OpenShift Container Platform で変更することはできません。
3.2. マシンセットの変更
マシンセットを変更するには、MachineSet
YAML を編集します。次に、各マシンを削除するか、マシンセットを 0
レプリカにスケールダウンしてマシンセットに関連付けられたすべてのマシンを削除します。レプリカは必要な数にスケーリングします。マシンセットへの変更は既存のマシンに影響を与えません。
他の変更を加えずに、マシンセットをスケーリングする必要がある場合、マシンを削除する必要はありません。
デフォルトで、OpenShift Container Platform ルーター Pod はワーカーにデプロイされます。ルーターは Web コンソールなどの一部のクラスターリソースにアクセスすることが必要であるため、 ルーター Pod をまず再配置しない限り、ワーカーのマシンセットを 0
にスケーリングできません。
前提条件
-
OpenShift Container Platform クラスターおよび
oc
コマンドラインをインストールすること。 -
cluster-admin
パーミッションを持つユーザーとして、oc
にログインする。
手順
マシンセットを編集します。
$ oc edit machineset <machineset> -n openshift-machine-api
マシンセットを
0
にスケールダウンします。$ oc scale --replicas=0 machineset <machineset> -n openshift-machine-api
または、以下を実行します。
$ oc edit machineset <machineset> -n openshift-machine-api
ヒントまたは、以下の YAML を適用してマシンセットをスケーリングすることもできます。
apiVersion: machine.openshift.io/v1beta1 kind: MachineSet metadata: name: <machineset> namespace: openshift-machine-api spec: replicas: 0
マシンが削除されるまで待機します。
マシンセットを随時スケールアップします。
$ oc scale --replicas=2 machineset <machineset> -n openshift-machine-api
または、以下を実行します。
$ oc edit machineset <machineset> -n openshift-machine-api
ヒントまたは、以下の YAML を適用してマシンセットをスケーリングすることもできます。
apiVersion: machine.openshift.io/v1beta1 kind: MachineSet metadata: name: <machineset> namespace: openshift-machine-api spec: replicas: 2
マシンが起動するまで待ちます。新規マシンにはマシンセットに加えられた変更が含まれます。
3.3. マシンのヘルスチェック
マシンのヘルスチェックは特定のマシンプールの正常ではないマシンを自動的に修復します。
マシンの正常性を監視するには、リソースを作成し、コントローラーの設定を定義します。5 分間 NotReady
ステータスにすることや、 node-problem-detector に永続的な条件を表示すること、および監視する一連のマシンのラベルなど、チェックする条件を設定します。
マスターロールのあるマシンにマシンヘルスチェックを適用することはできません。
MachineHealthCheck
リソースを監視するコントローラーは定義済みのステータスをチェックします。マシンがヘルスチェックに失敗した場合、このマシンは自動的に検出され、その代わりとなるマシンが作成されます。マシンが削除されると、machine deleted
イベントが表示されます。
マシンの削除による破壊的な影響を制限するために、コントローラーは 1 度に 1 つのノードのみをドレイン (解放) し、これを削除します。マシンのターゲットプールで許可される maxUnhealthy
しきい値を上回る数の正常でないマシンがある場合、修復が停止するため、手動による介入が可能になります。
タイムアウトについて注意深い検討が必要であり、ワークロードと要件を考慮してください。
- タイムアウトの時間が長くなると、正常でないマシンのワークロードのダウンタイムが長くなる可能性があります。
-
タイムアウトが短すぎると、修復ループが生じる可能性があります。たとえば、
NotReady
ステータスを確認するためのタイムアウトについては、マシンが起動プロセスを完了できるように十分な時間を設定する必要があります。
チェックを停止するには、リソースを削除します。
3.3.1. マシンヘルスチェックのデプロイ時の制限
マシンヘルスチェックをデプロイする前に考慮すべき制限事項があります。
- マシンセットが所有するマシンのみがマシンヘルスチェックによって修復されます。
- コントロールプレーンマシンは現在サポートされておらず、それらが正常でない場合にも修正されません。
- マシンのノードがクラスターから削除される場合、マシンヘルスチェックはマシンが正常ではないとみなし、すぐにこれを修復します。
-
nodeStartupTimeout
の後にマシンの対応するノードがクラスターに加わらない場合、マシンは修復されます。 -
Machine
リソースフェーズがFailed
の場合、マシンはすぐに修復されます。
3.4. サンプル MachineHealthCheck リソース
ベアメタルを除くすべてのクラウドベースのインストールタイプの MachineHealthCheck
リソースは、以下の YAML ファイルのようになります。
apiVersion: machine.openshift.io/v1beta1 kind: MachineHealthCheck metadata: name: example 1 namespace: openshift-machine-api spec: selector: matchLabels: machine.openshift.io/cluster-api-machine-role: <role> 2 machine.openshift.io/cluster-api-machine-type: <role> 3 machine.openshift.io/cluster-api-machineset: <cluster_name>-<label>-<zone> 4 unhealthyConditions: - type: "Ready" timeout: "300s" 5 status: "False" - type: "Ready" timeout: "300s" 6 status: "Unknown" maxUnhealthy: "40%" 7 nodeStartupTimeout: "10m" 8
- 1
- デプロイするマシンヘルスチェックの名前を指定します。
- 2 3
- チェックする必要のあるマシンプールのラベルを指定します。
- 4
- 追跡するマシンセットを
<cluster_name>-<label>-<zone>
形式で指定します。たとえば、prod-node-us-east-1a
とします。 - 5 6
- ノードの状態のタイムアウト期間を指定します。タイムアウト期間の条件が満たされると、マシンは修正されます。タイムアウトの時間が長くなると、正常でないマシンのワークロードのダウンタイムが長くなる可能性があります。
- 7
- ターゲットプールで同時に修復できるマシンの数を指定します。これはパーセンテージまたは整数として設定できます。正常でないマシンの数が
maxUnhealthy
で設定された制限を超える場合、修復は実行されません。 - 8
- マシンが正常でないと判別される前に、ノードがクラスターに参加するまでマシンヘルスチェックが待機する必要のあるタイムアウト期間を指定します。
matchLabels
はあくまでもサンプルであるため、特定のニーズに応じてマシングループをマッピングする必要があります。
3.4.1. マシンヘルスチェックによる修復の一時停止 (short-circuiting)
一時停止 (short-circuiting) が実行されることにより、マシンのヘルスチェックはクラスターが正常な場合にのみマシンを修復するようになります。一時停止 (short-circuiting) は、MachineHealthCheck
リソースの maxUnhealthy
フィールドで設定されます。
ユーザーがマシンの修復前に maxUnhealthy
フィールドの値を定義する場合、MachineHealthCheck
は maxUnhealthy
の値を、正常でないと判別するターゲットプール内のマシン数と比較します。正常でないマシンの数が maxUnhealthy
の制限を超える場合、修復は実行されません。
maxUnhealthy
が設定されていない場合、値は 100%
にデフォルト設定され、マシンはクラスターの状態に関係なく修復されます。
適切な maxUnhealthy
値は、デプロイするクラスターの規模や、MachineHealthCheck
が対応するマシンの数によって異なります。たとえば、maxUnhealthy
値を使用して複数のアベイラビリティーゾーン間で複数のマシンセットに対応でき、ゾーン全体が失われると、maxUnhealthy
の設定によりクラスター内で追加の修復を防ぐことができます。複数のアベイラビリティーゾーンを持たないグローバル Azure リージョンでは、アベイラビリティーセットを使用して高可用性を確保できます。
maxUnhealthy
フィールドは整数またはパーセンテージのいずれかに設定できます。maxUnhealthy
の値によって、修復の実装が異なります。
3.4.1.1. 絶対値を使用した maxUnhealthy の設定
maxUnhealthy
が 2
に設定される場合:
- 2 つ以下のノードが正常でない場合に、修復が実行されます。
- 3 つ以上のノードが正常でない場合は、修復は実行されません。
これらの値は、マシンヘルスチェックによってチェックされるマシン数と別個の値です。
3.4.1.2. パーセンテージを使用した maxUnhealthy の設定
maxUnhealthy
が 40%
に設定され、25 のマシンがチェックされる場合:
- 10 以下のノードが正常でない場合に、修復が実行されます。
- 11 以上のノードが正常でない場合は、修復は実行されません。
maxUnhealthy
が 40%
に設定され、6 マシンがチェックされる場合:
- 2 つ以下のノードが正常でない場合に、修復が実行されます。
- 3 つ以上のノードが正常でない場合は、修復は実行されません。
チェックされる maxUnhealthy
マシンの割合が整数ではない場合、マシンの許可される数は切り捨てられます。
3.5. MachineHealthCheck リソースの作成
クラスターに、すべての MachineSets
の MachineHealthCheck
リソースを作成できます。コントロールプレーンマシンをターゲットとする MachineHealthCheck
リソースを作成することはできません。
前提条件
-
oc
コマンドラインインターフェイスをインストールします。
手順
-
マシンヘルスチェックの定義を含む
healthcheck.yml
ファイルを作成します。 healthcheck.yml
ファイルをクラスターに適用します。$ oc apply -f healthcheck.yml
第4章 Node Tuning Operator の使用
Node Tuning Operator について説明し、この Operator を使用し、Tuned デーモンのオーケストレーションを実行してノードレベルのチューニングを管理する方法について説明します。
4.1. Node Tuning Operator について
Node Tuning Operator は、TuneD デーモンのオーケストレーションによるノードレベルのチューニングの管理に役立ちます。ほとんどの高パフォーマンスアプリケーションでは、一定レベルのカーネルのチューニングが必要です。Node Tuning Operator は、ノードレベルの sysctl の統一された管理インターフェイスをユーザーに提供し、ユーザーが指定するカスタムチューニングを追加できるよう柔軟性を提供します。
Operator は、コンテナー化された OpenShift Container Platform の TuneD デーモンを Kubernetes デーモンセットとして管理します。これにより、カスタムチューニング仕様が、デーモンが認識する形式でクラスターで実行されるすべてのコンテナー化された TuneD デーモンに渡されます。デーモンは、ノードごとに 1 つずつ、クラスターのすべてのノードで実行されます。
コンテナー化された TuneD デーモンによって適用されるノードレベルの設定は、プロファイルの変更をトリガーするイベントで、または終了シグナルの受信および処理によってコンテナー化された TuneD デーモンが正常に終了する際にロールバックされます。
Node Tuning Operator は、バージョン 4.1 以降における標準的な OpenShift Container Platform インストールの一部となっています。
4.2. Node Tuning Operator 仕様サンプルへのアクセス
このプロセスを使用して Node Tuning Operator 仕様サンプルにアクセスします。
手順
以下を実行します。
$ oc get Tuned/default -o yaml -n openshift-cluster-node-tuning-operator
デフォルトの CR は、OpenShift Container Platform プラットフォームの標準的なノードレベルのチューニングを提供することを目的としており、Operator 管理の状態を設定するためにのみ変更できます。デフォルト CR へのその他のカスタム変更は、Operator によって上書きされます。カスタムチューニングの場合は、独自のチューニングされた CR を作成します。新規に作成された CR は、ノード/Pod ラベルおよびプロファイルの優先順位に基づいて OpenShift Container Platform ノードに適用されるデフォルトの CR およびカスタムチューニングと組み合わされます。
特定の状況で Pod ラベルのサポートは必要なチューニングを自動的に配信する便利な方法ですが、この方法は推奨されず、とくに大規模なクラスターにおいて注意が必要です。デフォルトの調整された CR は Pod ラベル一致のない状態で提供されます。カスタムプロファイルが Pod ラベル一致のある状態で作成される場合、この機能はその時点で有効になります。Pod ラベル機能は、Node Tuning Operator の今後のバージョンで非推奨になる場合があります。
4.3. クラスターに設定されるデフォルトのプロファイル
以下は、クラスターに設定されるデフォルトのプロファイルです。
apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: name: default namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator spec: recommend: - profile: "openshift-control-plane" priority: 30 match: - label: "node-role.kubernetes.io/master" - label: "node-role.kubernetes.io/infra" - profile: "openshift-node" priority: 40
OpenShift Container Platform 4.9 以降では、すべての OpenShift TuneD プロファイルが TuneD パッケージに含まれています。oc exec
コマンドを使用して、これらのプロファイルの内容を表示できます。
$ oc exec $tuned_pod -n openshift-cluster-node-tuning-operator -- find /usr/lib/tuned/openshift{,-control-plane,-node} -name tuned.conf -exec grep -H ^ {} \;
4.4. TuneD プロファイルが適用されていることの確認
クラスターノードに適用されている Tune D プロファイルを確認します。
$ oc get profile -n openshift-cluster-node-tuning-operator
出力例
NAME TUNED APPLIED DEGRADED AGE master-0 openshift-control-plane True False 6h33m master-1 openshift-control-plane True False 6h33m master-2 openshift-control-plane True False 6h33m worker-a openshift-node True False 6h28m worker-b openshift-node True False 6h28m
-
NAME
: Profile オブジェクトの名前。ノードごとに Profile オブジェクトが 1 つあり、それぞれの名前が一致します。 -
TUNED
: 適用する任意の TuneD プロファイルの名前。 -
APPLIED
: TuneD デーモンが任意のプロファイルを適用する場合はTrue
。(true/False/Unknown
)。 -
DEGRADED
: TuneD プロファイルのアプリケーション中にエラーが報告される場合はTrue
(True/False/Unknown
) -
AGE
: Profile オブジェクトの作成からの経過時間。
4.5. カスタムチューニング仕様
Operator のカスタムリソース (CR) には 2 つの重要なセクションがあります。1 つ目のセクションの profile:
は TuneD プロファイルおよびそれらの名前のリストです。2 つ目の recommend:
は、プロファイル選択ロジックを定義します。
複数のカスタムチューニング仕様は、Operator の namespace に複数の CR として共存できます。新規 CR の存在または古い CR の削除は Operator によって検出されます。既存のカスタムチューニング仕様はすべてマージされ、コンテナー化された TuneD デーモンの適切なオブジェクトは更新されます。
管理状態
Operator 管理の状態は、デフォルトの Tuned CR を調整して設定されます。デフォルトで、Operator は Managed 状態であり、spec.managementState
フィールドはデフォルトの Tuned CR に表示されません。Operator Management 状態の有効な値は以下のとおりです。
- Managed: Operator は設定リソースが更新されるとそのオペランドを更新します。
- Unmanaged: Operator は設定リソースへの変更を無視します。
- Removed: Operator は Operator がプロビジョニングしたオペランドおよびリソースを削除します。
プロファイルデータ
profile:
セクションは、TuneD プロファイルおよびそれらの名前をリスト表示します。
profile: - name: tuned_profile_1 data: | # TuneD profile specification [main] summary=Description of tuned_profile_1 profile [sysctl] net.ipv4.ip_forward=1 # ... other sysctl's or other TuneD daemon plugins supported by the containerized TuneD # ... - name: tuned_profile_n data: | # TuneD profile specification [main] summary=Description of tuned_profile_n profile # tuned_profile_n profile settings
推奨プロファイル
profile:
選択ロジックは、CR の recommend:
セクションによって定義されます。recommend:
セクションは、選択基準に基づくプロファイルの推奨項目のリストです。
recommend: <recommend-item-1> # ... <recommend-item-n>
リストの個別項目:
- machineConfigLabels: 1 <mcLabels> 2 match: 3 <match> 4 priority: <priority> 5 profile: <tuned_profile_name> 6 operand: 7 debug: <bool> 8
- 1
- オプション:
- 2
- キー/値の
MachineConfig
ラベルのディクショナリー。キーは一意である必要があります。 - 3
- 省略する場合は、優先度の高いプロファイルが最初に一致するか、
machineConfigLabels
が設定されていない限り、プロファイルの一致が想定されます。 - 4
- オプションのリスト。
- 5
- プロファイルの順序付けの優先度。数値が小さいほど優先度が高くなります (
0
が最も高い優先度になります)。 - 6
- 一致に適用する TuneD プロファイル。例:
tuned_profile_1
- 7
- オプションのオペランド設定。
- 8
- TuneD デーモンのデバッグオンまたはオフを有効にします。オプションは、オンの場合は
true
、オフの場合はfalse
です。デフォルトはfalse
です。
<match>
は、以下のように再帰的に定義されるオプションの一覧です。
- label: <label_name> 1 value: <label_value> 2 type: <label_type> 3 <match> 4
<match>
が省略されない場合、ネストされたすべての <match>
セクションが true
に評価される必要もあります。そうでない場合には false
が想定され、それぞれの <match>
セクションのあるプロファイルは適用されず、推奨されません。そのため、ネスト化 (子の <match>
セクション) は論理 AND 演算子として機能します。これとは逆に、<match>
一覧のいずれかの項目が一致する場合は、<match>
の一覧全体が true
に評価されます。そのため、リストは論理 OR 演算子として機能します。
machineConfigLabels
が定義されている場合は、マシン設定プールベースのマッチングが指定の recommend:
一覧の項目に対してオンになります。<mcLabels>
はマシン設定のラベルを指定します。マシン設定は、プロファイル <tuned_profile_name>
についてカーネル起動パラメーターなどのホスト設定を適用するために自動的に作成されます。この場合は、マシン設定セレクターが <mcLabels>
に一致するすべてのマシン設定プールを検索し、プロファイル <tuned_profile_name>
を確認されるマシン設定プールが割り当てられるすべてのノードに設定する必要があります。マスターロールとワーカーのロールの両方を持つノードをターゲットにするには、マスターロールを使用する必要があります。
リスト項目の match
および machineConfigLabels
は論理 OR 演算子によって接続されます。match
項目は、最初にショートサーキット方式で評価されます。そのため、true
と評価される場合、machineConfigLabels
項目は考慮されません。
マシン設定プールベースのマッチングを使用する場合は、同じハードウェア設定を持つノードを同じマシン設定プールにグループ化することが推奨されます。この方法に従わない場合は、TuneD オペランドが同じマシン設定プールを共有する 2 つ以上のノードの競合するカーネルパラメーターを計算する可能性があります。
例: ノード/Pod ラベルベースのマッチング
- match: - label: tuned.openshift.io/elasticsearch match: - label: node-role.kubernetes.io/master - label: node-role.kubernetes.io/infra type: pod priority: 10 profile: openshift-control-plane-es - match: - label: node-role.kubernetes.io/master - label: node-role.kubernetes.io/infra priority: 20 profile: openshift-control-plane - priority: 30 profile: openshift-node
上記のコンテナー化された TuneD デーモンの CR は、プロファイルの優先順位に基づいてその recommend.conf
ファイルに変換されます。最も高い優先順位 (10
) を持つプロファイルは openshift-control-plane-es
であるため、これが最初に考慮されます。指定されたノードで実行されるコンテナー化された TuneD デーモンは、同じノードに tuned.openshift.io/elasticsearch
ラベルが設定された Pod が実行されているかどうかを確認します。これがない場合は、<match>
セクション全体が false
として評価されます。このラベルを持つこのような Pod がある場合に、<match>
セクションが true
に評価されるようにするには、ノードラベルを node-role.kubernetes.io/master
または node-role.kubernetes.io/infra
にする必要もあります。
優先順位が 10
のプロファイルのラベルが一致した場合は、openshift-control-plane-es
プロファイルが適用され、その他のプロファイルは考慮されません。ノード/Pod ラベルの組み合わせが一致しない場合は、2 番目に高い優先順位プロファイル (openshift-control-plane
) が考慮されます。このプロファイルは、コンテナー化された TuneD Pod が node-role.kubernetes.io/master
または node-role.kubernetes.io/infra
ラベルを持つノードで実行される場合に適用されます。
最後に、プロファイル openshift-node
には最低の優先順位である 30
が設定されます。これには <match>
セクションがないため、常に一致します。これは、より高い優先順位の他のプロファイルが指定されたノードで一致しない場合に openshift-node
プロファイルを設定するために、最低の優先順位のノードが適用される汎用的な (catch-all) プロファイルとして機能します。
![意志決定ワークフロー](https://access.redhat.com/webassets/avalon/d/OpenShift_Container_Platform-4.10-Scalability_and_performance-ja-JP/images/b350c395f7c7262cec5e5d9d7404ce73/node-tuning-operator-workflow-revised.png)
例: マシン設定プールベースのマッチング
apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: name: openshift-node-custom namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator spec: profile: - data: | [main] summary=Custom OpenShift node profile with an additional kernel parameter include=openshift-node [bootloader] cmdline_openshift_node_custom=+skew_tick=1 name: openshift-node-custom recommend: - machineConfigLabels: machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-custom" priority: 20 profile: openshift-node-custom
ノードの再起動を最小限にするには、ターゲットノードにマシン設定プールのノードセレクターが一致するラベルを使用してラベルを付け、上記の Tuned CR を作成してから、最後にカスタムのマシン設定プール自体を作成します。
4.6. カスタムチューニングの例
デフォルト CR からの TuneD プロファイルの使用
以下の CR は、ラベル tuned.openshift.io/ingress-node-label
を任意の値に設定した状態で OpenShift Container Platform ノードのカスタムノードレベルのチューニングを適用します。
例: openshift-control-plane TuneD プロファイルを使用したカスタムチューニング
apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: name: ingress namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator spec: profile: - data: | [main] summary=A custom OpenShift ingress profile include=openshift-control-plane [sysctl] net.ipv4.ip_local_port_range="1024 65535" net.ipv4.tcp_tw_reuse=1 name: openshift-ingress recommend: - match: - label: tuned.openshift.io/ingress-node-label priority: 10 profile: openshift-ingress
カスタムプロファイル作成者は、デフォルトの TuneD CR に含まれるデフォルトの調整されたデーモンプロファイルを組み込むことが強く推奨されます。上記の例では、デフォルトの openshift-control-plane
プロファイルを使用してこれを実行します。
ビルトイン TuneD プロファイルの使用
NTO が管理するデーモンセットのロールアウトに成功すると、TuneD オペランドはすべて同じバージョンの TuneD デーモンを管理します。デーモンがサポートするビルトイン TuneD プロファイルをリスト表示するには、以下の方法で TuneD Pod をクエリーします。
$ oc exec $tuned_pod -n openshift-cluster-node-tuning-operator -- find /usr/lib/tuned/ -name tuned.conf -printf '%h\n' | sed 's|^.*/||'
このコマンドで取得したプロファイル名をカスタムのチューニング仕様で使用できます。
例: built-in hpc-compute TuneD プロファイルの使用
apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: name: openshift-node-hpc-compute namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator spec: profile: - data: | [main] summary=Custom OpenShift node profile for HPC compute workloads include=openshift-node,hpc-compute name: openshift-node-hpc-compute recommend: - match: - label: tuned.openshift.io/openshift-node-hpc-compute priority: 20 profile: openshift-node-hpc-compute
ビルトインの hpc-compute
プロファイルに加えて、上記の例には、デフォルトの Tuned CR に同梱される openshift-node
TuneD デーモンプロファイルが含まれており、コンピュートノードに OpenShift 固有のチューニングを使用します。
4.7. サポートされている TuneD デーモンプラグイン
[main]
セクションを除き、以下の TuneD プラグインは、Tuned CR の profile:
セクションで定義されたカスタムプロファイルを使用する場合にサポートされます。
- audio
- cpu
- disk
- eeepc_she
- modules
- mounts
- net
- scheduler
- scsi_host
- selinux
- sysctl
- sysfs
- usb
- video
- vm
- bootloader
これらのプラグインの一部によって提供される動的チューニング機能の中に、サポートされていない機能があります。以下の TuneD プラグインは現時点でサポートされていません。
- script
- systemd
TuneD ブートローダープラグインは、Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) ワーカーノードのみサポートします。
その他の参考資料
第5章 CPU マネージャーおよび Topology Manager の使用
CPU マネージャーは、CPU グループを管理して、ワークロードを特定の CPU に制限します。
CPU マネージャーは、以下のような属性が含まれるワークロードに有用です。
- できるだけ長い CPU 時間が必要な場合
- プロセッサーのキャッシュミスの影響を受ける場合
- レイテンシーが低いネットワークアプリケーションの場合
- 他のプロセスと連携し、単一のプロセッサーキャッシュを共有することに利点がある場合
Topology Manager は、CPU マネージャー、デバイスマネージャー、およびその他の Hint Provider からヒントを収集し、同じ Non-Uniform Memory Access (NUMA) ノード上のすべての QoS (Quality of Service) クラスについて CPU、SR-IOV VF、その他デバイスリソースなどの Pod リソースを調整します。
Topology Manager は、収集したヒントのトポロジー情報を使用し、設定される Topology Manager ポリシーおよび要求される Pod リソースに基づいて、pod がノードから許可されるか、拒否されるかどうかを判別します。
Topology Manager は、ハードウェアアクセラレーターを使用して低遅延 (latency-critical) の実行と高スループットの並列計算をサポートするワークロードの場合に役立ちます。
Topology Manager を使用するには、static
ポリシーで CPU マネージャーを設定する必要があります。
5.1. CPU マネージャーの設定
手順
オプション: ノードにラベルを指定します。
# oc label node perf-node.example.com cpumanager=true
CPU マネージャーを有効にする必要のあるノードの
MachineConfigPool
を編集します。この例では、すべてのワーカーで CPU マネージャーが有効にされています。# oc edit machineconfigpool worker
ラベルをワーカーのマシン設定プールに追加します。
metadata: creationTimestamp: 2020-xx-xxx generation: 3 labels: custom-kubelet: cpumanager-enabled
KubeletConfig
、cpumanager-kubeletconfig.yaml
、カスタムリソース (CR) を作成します。直前の手順で作成したラベルを参照し、適切なノードを新規の kubelet 設定で更新します。machineConfigPoolSelector
セクションを参照してください。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: KubeletConfig metadata: name: cpumanager-enabled spec: machineConfigPoolSelector: matchLabels: custom-kubelet: cpumanager-enabled kubeletConfig: cpuManagerPolicy: static 1 cpuManagerReconcilePeriod: 5s 2
動的な kubelet 設定を作成します。
# oc create -f cpumanager-kubeletconfig.yaml
これにより、CPU マネージャー機能が kubelet 設定に追加され、必要な場合には Machine Config Operator (MCO) がノードを再起動します。CPU マネージャーを有効にするために再起動する必要はありません。
マージされた kubelet 設定を確認します。
# oc get machineconfig 99-worker-XXXXXX-XXXXX-XXXX-XXXXX-kubelet -o json | grep ownerReference -A7
出力例
"ownerReferences": [ { "apiVersion": "machineconfiguration.openshift.io/v1", "kind": "KubeletConfig", "name": "cpumanager-enabled", "uid": "7ed5616d-6b72-11e9-aae1-021e1ce18878" } ]
ワーカーで更新された
kubelet.conf
を確認します。# oc debug node/perf-node.example.com sh-4.2# cat /host/etc/kubernetes/kubelet.conf | grep cpuManager
出力例
cpuManagerPolicy: static 1 cpuManagerReconcilePeriod: 5s 2
コア 1 つまたは複数を要求する Pod を作成します。制限および要求の CPU の値は整数にする必要があります。これは、対象の Pod 専用のコア数です。
# cat cpumanager-pod.yaml
出力例
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: generateName: cpumanager- spec: containers: - name: cpumanager image: gcr.io/google_containers/pause-amd64:3.0 resources: requests: cpu: 1 memory: "1G" limits: cpu: 1 memory: "1G" nodeSelector: cpumanager: "true"
Pod を作成します。
# oc create -f cpumanager-pod.yaml
Pod がラベル指定されたノードにスケジュールされていることを確認します。
# oc describe pod cpumanager
出力例
Name: cpumanager-6cqz7 Namespace: default Priority: 0 PriorityClassName: <none> Node: perf-node.example.com/xxx.xx.xx.xxx ... Limits: cpu: 1 memory: 1G Requests: cpu: 1 memory: 1G ... QoS Class: Guaranteed Node-Selectors: cpumanager=true
cgroups
が正しく設定されていることを確認します。pause
プロセスのプロセス ID (PID) を取得します。# ├─init.scope │ └─1 /usr/lib/systemd/systemd --switched-root --system --deserialize 17 └─kubepods.slice ├─kubepods-pod69c01f8e_6b74_11e9_ac0f_0a2b62178a22.slice │ ├─crio-b5437308f1a574c542bdf08563b865c0345c8f8c0b0a655612c.scope │ └─32706 /pause
QoS (quality of service) 層
Guaranteed
の Pod は、kubepods.slice
に配置されます。他の QoS 層の Pod は、kubepods
の子であるcgroups
に配置されます。# cd /sys/fs/cgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepods-pod69c01f8e_6b74_11e9_ac0f_0a2b62178a22.slice/crio-b5437308f1ad1a7db0574c542bdf08563b865c0345c86e9585f8c0b0a655612c.scope # for i in `ls cpuset.cpus tasks` ; do echo -n "$i "; cat $i ; done
出力例
cpuset.cpus 1 tasks 32706
対象のタスクで許可される CPU リストを確認します。
# grep ^Cpus_allowed_list /proc/32706/status
出力例
Cpus_allowed_list: 1
システム上の別の Pod (この場合は
burstable
QoS 層にある Pod) が、Guaranteed
Pod に割り当てられたコアで実行できないことを確認します。# cat /sys/fs/cgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-podc494a073_6b77_11e9_98c0_06bba5c387ea.slice/crio-c56982f57b75a2420947f0afc6cafe7534c5734efc34157525fa9abbf99e3849.scope/cpuset.cpus 0 # oc describe node perf-node.example.com
出力例
... Capacity: attachable-volumes-aws-ebs: 39 cpu: 2 ephemeral-storage: 124768236Ki hugepages-1Gi: 0 hugepages-2Mi: 0 memory: 8162900Ki pods: 250 Allocatable: attachable-volumes-aws-ebs: 39 cpu: 1500m ephemeral-storage: 124768236Ki hugepages-1Gi: 0 hugepages-2Mi: 0 memory: 7548500Ki pods: 250 ------- ---- ------------ ---------- --------------- ------------- --- default cpumanager-6cqz7 1 (66%) 1 (66%) 1G (12%) 1G (12%) 29m Allocated resources: (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.) Resource Requests Limits -------- -------- ------ cpu 1440m (96%) 1 (66%)
この仮想マシンには、2 つの CPU コアがあります。
system-reserved
設定は 500 ミリコアを予約し、Node Allocatable
の量になるようにノードの全容量からコアの半分を引きます。ここでAllocatable CPU
は 1500 ミリコアであることを確認できます。これは、それぞれがコアを 1 つ受け入れるので、CPU マネージャー Pod の 1 つを実行できることを意味します。1 つのコア全体は 1000 ミリコアに相当します。2 つ目の Pod をスケジュールしようとする場合、システムは Pod を受け入れますが、これがスケジュールされることはありません。NAME READY STATUS RESTARTS AGE cpumanager-6cqz7 1/1 Running 0 33m cpumanager-7qc2t 0/1 Pending 0 11s
5.2. Topology Manager ポリシー
Topology Manager は、CPU マネージャーやデバイスマネージャーなどの Hint Provider からトポロジーのヒントを収集し、収集したヒントを使用して Pod
リソースを調整することで、すべての QoS (Quality of Service) クラスの Pod
リソースを調整します。
Topology Manager は、cpumanager-enabled
という名前の KubeletConfig
カスタムリソース (CR) で割り当てる 4 つの割り当てポリシーをサポートしています。
none
ポリシー- これはデフォルトのポリシーで、トポロジーの配置は実行しません。
best-effort
ポリシー-
best-effort
トポロジー管理ポリシーを持つ Pod のそれぞれのコンテナーの場合、kubelet は 各 Hint Provider を呼び出してそれらのリソースの可用性を検出します。この情報を使用して、Topology Manager は、そのコンテナーの推奨される NUMA ノードのアフィニティーを保存します。アフィニティーが優先されない場合、Topology Manager はこれを保管し、ノードに対して Pod を許可します。 restricted
ポリシー-
restricted
トポロジー管理ポリシーを持つ Pod のそれぞれのコンテナーの場合、kubelet は 各 Hint Provider を呼び出してそれらのリソースの可用性を検出します。この情報を使用して、Topology Manager は、そのコンテナーの推奨される NUMA ノードのアフィニティーを保存します。アフィニティーが優先されない場合、Topology Manager はこの Pod をノードから拒否します。これにより、Pod が Pod の受付の失敗によりTerminated
状態になります。 single-numa-node
ポリシー-
single-numa-node
トポロジー管理ポリシーがある Pod のそれぞれのコンテナーの場合、kubelet は各 Hint Provider を呼び出してそれらのリソースの可用性を検出します。この情報を使用して、Topology Manager は単一の NUMA ノードのアフィニティーが可能かどうかを判別します。可能である場合、Pod はノードに許可されます。単一の NUMA ノードアフィニティーが使用できない場合には、Topology Manager は Pod をノードから拒否します。これにより、Pod は Pod の受付失敗と共に Terminated (終了) 状態になります。
5.3. Topology Manager のセットアップ
Topology Manager を使用するには、cpumanager-enabled
という名前の KubeletConfig
カスタムリソース (CR) で割り当てポリシーを設定する必要があります。CPU マネージャーをセットアップしている場合は、このファイルが存在している可能性があります。ファイルが存在しない場合は、作成できます。
前提条件
-
CPU マネージャーのポリシーを
static
に設定します。
手順
Topololgy Manager をアクティブにするには、以下を実行します。
カスタムリソースで Topology Manager 割り当てポリシーを設定します。
$ oc edit KubeletConfig cpumanager-enabled
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: KubeletConfig metadata: name: cpumanager-enabled spec: machineConfigPoolSelector: matchLabels: custom-kubelet: cpumanager-enabled kubeletConfig: cpuManagerPolicy: static 1 cpuManagerReconcilePeriod: 5s topologyManagerPolicy: single-numa-node 2
5.4. Pod の Topology Manager ポリシーとの対話
以下のサンプル Pod
仕様は、Pod の Topology Manger との対話について説明しています。
以下の Pod は、リソース要求や制限が指定されていないために BestEffort
QoS クラスで実行されます。
spec: containers: - name: nginx image: nginx
以下の Pod は、要求が制限よりも小さいために Burstable
QoS クラスで実行されます。
spec: containers: - name: nginx image: nginx resources: limits: memory: "200Mi" requests: memory: "100Mi"
選択したポリシーが none
以外の場合は、Topology Manager はこれらの Pod
仕様のいずれかも考慮しません。
以下の最後のサンプル Pod は、要求が制限と等しいために Guaranteed QoS クラスで実行されます。
spec: containers: - name: nginx image: nginx resources: limits: memory: "200Mi" cpu: "2" example.com/device: "1" requests: memory: "200Mi" cpu: "2" example.com/device: "1"
Topology Manager はこの Pod を考慮します。Topology Manager はヒントプロバイダー (CPU マネージャーおよびデバイスマネージャー) を参照して、Pod のトポロジーヒントを取得します。
Topology Manager はこの情報を使用して、このコンテナーに最適なトポロジーを保管します。この Pod の場合、CPU マネージャーおよびデバイスマネージャーは、リソース割り当ての段階でこの保存された情報を使用します。
第6章 NUMA 対応ワークロードのスケジューリング
NUMA 対応のスケジューリングと、それを使用して OpenShift Container Platform クラスターに高パフォーマンスのワークロードをデプロイする方法について学びます。
NUMA 対応のスケジューリングは、テクノロジープレビュー機能のみになります。テクノロジープレビュー機能は、Red Hat 製品のサービスレベルアグリーメント (SLA) の対象外であり、機能的に完全ではないことがあります。Red Hat は、実稼働環境でこれらを使用することを推奨していません。テクノロジープレビュー機能は、最新の製品機能をいち早く提供して、開発段階で機能のテストを行いフィードバックを提供していただくことを目的としています。
Red Hat のテクノロジープレビュー機能のサポート範囲に関する詳細は、テクノロジープレビュー機能のサポート範囲 を参照してください。
NUMA Resources Operator を使用すると、同じ NUMA ゾーンで高パフォーマンスのワークロードをスケジュールすることができます。これは、利用可能なクラスターノードの NUMA リソースを報告するノードリソースエクスポートエージェントと、ワークロードを管理するセカンダリースケジューラーをデプロイします。
6.1. NUMA 対応のスケジューリングについて
Non-Uniform Memory Access (NUMA) は、異なる CPU が異なるメモリー領域に異なる速度でアクセスできるようにするコンピュートプラットフォームアーキテクチャーです。NUMA リソーストポロジーは、コンピュートノード内の相互に関連する CPU、メモリー、および PCI デバイスの位置を指しています。共同配置されたリソースは、同じ NUMA ゾーン にあるとされています。高性能アプリケーションの場合、クラスターは単一の NUMA ゾーンで Pod ワークロードを処理する必要があります。
NUMA アーキテクチャーにより、複数のメモリーコントローラーを備えた CPU は、メモリーが配置されている場所に関係なく、CPU コンプレックス全体で使用可能なメモリーを使用できます。これにより、パフォーマンスを犠牲にして柔軟性を高めることができます。NUMA ゾーン外のメモリーを使用してワークロードを処理する CPU は、単一の NUMA ゾーンで処理されるワークロードよりも遅くなります。また、I/O に制約のあるワークロードの場合、離れた NUMA ゾーンのネットワークインターフェイスにより、情報がアプリケーションに到達する速度が低下します。通信ワークロードなどの高性能ワークロードは、これらの条件下では仕様どおりに動作できません。NUMA 対応のスケジューリングは、要求されたクラスターコンピュートリソース (CPU、メモリー、デバイス) を同じ NUMA ゾーンに配置して、レイテンシーの影響を受けやすいワークロードや高性能なワークロードを効率的に処理します。また、NUMA 対応のスケジューリングにより、コンピュートノードあたりの Pod 密度を向上させ、リソース効率を高めています。
デフォルトの OpenShift Container Platform Pod スケジューラーのスケジューリングロジックは、個々の NUMA ゾーンではなく、コンピュートノード全体の利用可能なリソースを考慮します。kubelet トポロジーマネージャーで最も制限的なリソースアライメントが要求された場合、Pod をノードに許可するときにエラー状態が発生する可能性があります。逆に、最も制限的なリソース調整が要求されていない場合、Pod は適切なリソース調整なしでノードに許可され、パフォーマンスが低下したり予測不能になったりする可能性があります。たとえば、Pod スケジューラーが Pod の要求されたリソースが利用可能かどうかわからないために、Pod スケジューラーが保証された Pod ワークロードに対して次善のスケジューリング決定を行うと、Topology Affinity Error
ステータスを伴う Pod 作成の暴走が発生する可能性があります。スケジュールの不一致の決定により、Pod の起動が無期限に遅延する可能性があります。また、クラスターの状態とリソースの割り当てによっては、Pod のスケジューリングの決定が適切でないと、起動の試行が失敗するためにクラスターに余分な負荷がかかる可能性があります。
NUMA Resources Operator は、カスタム NUMA リソースのセカンダリースケジューラーおよびその他のリソースをデプロイして、デフォルトの OpenShift Container Platform Pod スケジューラーの欠点を軽減します。次の図は、NUMA 対応 Pod スケジューリングの俯瞰的な概要を示しています。
図6.1 NUMA 対応スケジューリングの概要
![クラスター内でさまざまなコンポーネントがどのように相互作用するかを示す NUMA 対応スケジューリングの図](https://access.redhat.com/webassets/avalon/d/OpenShift_Container_Platform-4.10-Scalability_and_performance-ja-JP/images/4874f2bc876b7aa9f25e9fb2e11c12e9/216_OpenShift_Topology-aware_Scheduling_0222.png)
- NodeResourceTopology API
-
NodeResourceTopology
API は、各コンピュートノードで使用可能な NUMA ゾーンリソースを記述します。 - NUMA 対応スケジューラー
-
NUMA 対応のセカンダリースケジューラーは、利用可能な NUMA ゾーンに関する情報を
NodeResourceTopology
API から受け取り、最適に処理できるノードで高パフォーマンスのワークロードをスケジュールします。 - ノードトポロジーエクスポーター
-
ノードトポロジーエクスポーターは、各コンピュートノードで使用可能な NUMA ゾーンリソースを
NodeResourceTopology
API に公開します。ノードトポロジーエクスポーターデーモンは、PodResources
API を使用して、kubelet からのリソース割り当てを追跡します。 - PodResources API
-
PodResources
API は各ノードに対してローカルであり、リソーストポロジーと利用可能なリソースを kubelet に公開します。
関連情報
- クラスターでセカンダリー Pod スケジューラーを実行する方法と、セカンダリー Pod スケジューラーを使用して Pod をデプロイする方法の詳細については、セカンダリースケジューラーを使用した Pod のスケジューリング を参照してください。
6.2. NUMA Resources Operator のインストール
NUMA Resources Operator は、NUMA 対応のワークロードとデプロイメントをスケジュールできるリソースをデプロイします。OpenShift Container Platform CLI または Web コンソールを使用して NUMA Resources Operator をインストールできます。
6.2.1. CLI を使用した NUMA Resources Operator のインストール
クラスター管理者は、CLI を使用して Operator をインストールできます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
NUMA Resources Operator の namespace を作成します。
以下の YAML を
nro-namespace.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: openshift-numaresources
以下のコマンドを実行して
Namespace
CR を作成します。$ oc create -f nro-namespace.yaml
NUMA Resources Operator の Operator グループを作成します。
以下の YAML を
nro-operatorgroup.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: operators.coreos.com/v1 kind: OperatorGroup metadata: name: numaresources-operator namespace: openshift-numaresources spec: targetNamespaces: - openshift-numaresources
以下のコマンドを実行して
OperatorGroup
CR を作成します。$ oc create -f nro-operatorgroup.yaml
NUMA Resources Operator のサブスクリプションを作成します。
以下の YAML を
nro-sub.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1 kind: Subscription metadata: name: numaresources-operator namespace: openshift-numaresources spec: channel: "{product-version}" name: numaresources-operator source: redhat-operators sourceNamespace: openshift-marketplace
以下のコマンドを実行して
Subscription
CR を作成します。$ oc create -f nro-sub.yaml
検証
openshift-numaresources
namespace の CSV リソースを調べて、インストールが成功したことを確認します。以下のコマンドを実行します。$ oc get csv -n openshift-numaresources
出力例
NAME DISPLAY VERSION REPLACES PHASE numaresources-operator.v4.10.0 NUMA Resources Operator 4.10.0 Succeeded
6.2.2. Web コンソールを使用した NUMA Resources Operator のインストール
クラスター管理者は、Web コンソールを使用して NUMA Resources Operator をインストールできます。
手順
OpenShift Container Platform Web コンソールを使用して NUMA Resources Operator をインストールします。
- OpenShift Container Platform Web コンソールで、Operators → OperatorHub をクリックします。
- 利用可能な Operator のリストから NUMA Resources Operator を選択し、Install をクリックします。
オプション: NUMA Resources Operator が正常にインストールされたことを確認します。
- Operators → Installed Operators ページに切り替えます。
NUMA Resources Operator が InstallSucceeded の Status で default プロジェクトにリスト表示されていることを確認します。
注記インストール時に、 Operator は Failed ステータスを表示する可能性があります。インストールが後に InstallSucceeded メッセージを出して正常に実行される場合は、Failed メッセージを無視できます。
Operator がインストール済みとして表示されない場合に、さらにトラブルシューティングを実行します。
- Operators → Installed Operators ページに移動し、Operator Subscriptions および Install Plans タブで Status にエラーがあるかどうかを検査します。
-
Workloads → Pods ページに移動し、
default
プロジェクトの Pod のログを確認します。
6.3. NUMAResourcesOperator カスタムリソースの作成
NUMA Resources Operator をインストールしたら、NUMAResourcesOperator
カスタムリソース (CR) を作成します。この CR は、デーモンセットや API など、NUMA 対応スケジューラーをサポートするために必要なすべてのクラスターインフラストラクチャーをインストールするように NUMA Resources Operator に指示します。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - NUMA Resources Operator をインストールしている。
手順
ワーカーノードのカスタム kubelet 設定を有効にする
MachineConfigPool
カスタムリソースを作成します。以下の YAML を
nro-machineconfig.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfigPool metadata: labels: cnf-worker-tuning: enabled machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: "" pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: "" name: worker spec: machineConfigSelector: matchLabels: machineconfiguration.openshift.io/role: worker nodeSelector: matchLabels: node-role.kubernetes.io/worker: ""
以下のコマンドを実行して
MachineConfigPool
CR を作成します。$ oc create -f nro-machineconfig.yaml
NUMAResourcesOperator
カスタムリソースを作成します。以下の YAML を
nrop.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: nodetopology.openshift.io/v1alpha1 kind: NUMAResourcesOperator metadata: name: numaresourcesoperator spec: nodeGroups: - machineConfigPoolSelector: matchLabels: pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: "" 1
- 1
- 関連する
MachineConfigPool
CR でワーカーノードに適用されるラベルと一致する必要があります。
以下のコマンドを実行して、
NUMAResourcesOperator
CR を作成します。$ oc create -f nrop.yaml
検証
以下のコマンドを実行して、NUMA Resources Operator が正常にデプロイされたことを確認します。
$ oc get numaresourcesoperators.nodetopology.openshift.io
出力例
NAME AGE numaresourcesoperator 10m
6.4. NUMA 対応のセカンダリー Pod スケジューラーのデプロイ
NUMA Resources Operator をインストールしたら、次の手順を実行して NUMA 対応のセカンダリー Pod スケジューラーをデプロイします。
- 必要なマシンプロファイルの Pod アドミタンスポリシーを設定する
- 必要なマシン設定プールを作成する
- NUMA 対応のセカンダリースケジューラーをデプロイする
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - NUMA Resources Operator をインストールしている。
手順
マシンプロファイルの Pod アドミタンスポリシーを設定する
KubeletConfig
カスタムリソースを作成します。以下の YAML を
nro-kubeletconfig.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: KubeletConfig metadata: name: cnf-worker-tuning spec: machineConfigPoolSelector: matchLabels: cnf-worker-tuning: enabled kubeletConfig: cpuManagerPolicy: "static" 1 cpuManagerReconcilePeriod: "5s" reservedSystemCPUs: "0,1" memoryManagerPolicy: "Static" 2 evictionHard: memory.available: "100Mi" kubeReserved: memory: "512Mi" reservedMemory: - numaNode: 0 limits: memory: "1124Mi" systemReserved: memory: "512Mi" topologyManagerPolicy: "single-numa-node" 3 topologyManagerScope: "pod"
次のコマンドを実行して、
KubeletConfig
カスタムリソース (CR) を作成します。$ oc create -f nro-kubeletconfig.yaml
NUMA 対応のカスタム Pod スケジューラーをデプロイする
NUMAResourcesScheduler
カスタムリソースを作成します。以下の YAML を
nro-scheduler.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: nodetopology.openshift.io/v1alpha1 kind: NUMAResourcesScheduler metadata: name: numaresourcesscheduler spec: imageSpec: "registry.redhat.io/openshift4/noderesourcetopology-scheduler-container-rhel8:v4.10"
次のコマンドを実行して、
NUMAResourcesScheduler
CR を作成します。$ oc create -f nro-scheduler.yaml
検証
次のコマンドを実行して、必要なリソースが正常にデプロイされたことを確認します。
$ oc get all -n openshift-numaresources
出力例
NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/numaresources-controller-manager-7575848485-bns4s 1/1 Running 0 13m pod/numaresourcesoperator-worker-dvj4n 2/2 Running 0 16m pod/numaresourcesoperator-worker-lcg4t 2/2 Running 0 16m pod/secondary-scheduler-56994cf6cf-7qf4q 1/1 Running 0 16m NAME DESIRED CURRENT READY UP-TO-DATE AVAILABLE NODE SELECTOR AGE daemonset.apps/numaresourcesoperator-worker 2 2 2 2 2 node-role.kubernetes.io/worker= 16m NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE deployment.apps/numaresources-controller-manager 1/1 1 1 13m deployment.apps/secondary-scheduler 1/1 1 1 16m NAME DESIRED CURRENT READY AGE replicaset.apps/numaresources-controller-manager-7575848485 1 1 1 13m replicaset.apps/secondary-scheduler-56994cf6cf 1 1 1 16m
6.5. NUMA 対応スケジューラーを使用したワークロードのスケジューリング
ワークロードを処理するために最低限必要なリソースを指定する Deployment
CR を使用して、NUMA 対応スケジューラーでワークロードをスケジュールできます。
次のデプロイメント例では、サンプルワークロードに NUMA 対応のスケジューリングを使用します。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - NUMA Resources Operator をインストールし、NUMA 対応のセカンダリースケジューラーをデプロイします。
手順
次のコマンドを実行して、クラスターにデプロイされている NUMA 対応スケジューラーの名前を取得します。
$ oc get numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io numaresourcesscheduler -o json | jq '.status.schedulerName'
出力例
topo-aware-scheduler
topo-aware-scheduler
という名前のスケジューラーを使用するDeployment
CR を作成します。次に例を示します。以下の YAML を
nro-deployment.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: numa-deployment-1 namespace: openshift-numaresources spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: test template: metadata: labels: app: test spec: schedulerName: topo-aware-scheduler 1 containers: - name: ctnr image: quay.io/openshifttest/hello-openshift:openshift imagePullPolicy: IfNotPresent resources: limits: memory: "100Mi" cpu: "10" requests: memory: "100Mi" cpu: "10" - name: ctnr2 image: registry.access.redhat.com/rhel:latest imagePullPolicy: IfNotPresent command: ["/bin/sh", "-c"] args: [ "while true; do sleep 1h; done;" ] resources: limits: memory: "100Mi" cpu: "8" requests: memory: "100Mi" cpu: "8"
- 1
schedulerName
は、クラスターにデプロイされている NUMA 対応のスケジューラーの名前 (topo-aware-scheduler
など) と一致する必要があります。
次のコマンドを実行して、
Deployment
CR を作成します。$ oc create -f nro-deployment.yaml
検証
デプロイメントが正常に行われたことを確認します。
$ oc get pods -n openshift-numaresources
出力例
NAME READY STATUS RESTARTS AGE numa-deployment-1-56954b7b46-pfgw8 2/2 Running 0 129m numaresources-controller-manager-7575848485-bns4s 1/1 Running 0 15h numaresourcesoperator-worker-dvj4n 2/2 Running 0 18h numaresourcesoperator-worker-lcg4t 2/2 Running 0 16h secondary-scheduler-56994cf6cf-7qf4q 1/1 Running 0 18h
次のコマンドを実行して、
topo-aware-scheduler
がデプロイされた Pod をスケジュールしていることを確認します。$ oc describe pod numa-deployment-1-56954b7b46-pfgw8 -n openshift-numaresources
出力例
Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal Scheduled 130m topo-aware-scheduler Successfully assigned openshift-numaresources/numa-deployment-1-56954b7b46-pfgw8 to compute-0.example.com
注記スケジューリングに使用可能なリソースよりも多くのリソースを要求するデプロイメントは、
MinimumReplicasUnavailable
エラーで失敗します。必要なリソースが利用可能になると、デプロイメントは成功します。Pod は、必要なリソースが利用可能になるまでPending
状態のままになります。ノードに割り当てられる予定のリソースがリスト表示されていることを確認します。以下のコマンドを実行します。
$ oc describe noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io
出力例
... Zones: Costs: Name: node-0 Value: 10 Name: node-1 Value: 21 Name: node-0 Resources: Allocatable: 39 Available: 21 1 Capacity: 40 Name: cpu Allocatable: 6442450944 Available: 6442450944 Capacity: 6442450944 Name: hugepages-1Gi Allocatable: 134217728 Available: 134217728 Capacity: 134217728 Name: hugepages-2Mi Allocatable: 262415904768 Available: 262206189568 Capacity: 270146007040 Name: memory Type: Node
- 1
- 保証された Pod に割り当てられたリソースが原因で、
Available
な容量が減少しています。
保証された Pod によって消費されるリソースは、
noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io
にリスト表示されている使用可能なノードリソースから差し引かれます。Best-effort
またはBurstable の
サービス品質 (qosClass
) を持つ Pod のリソース割り当てが、noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io
の NUMA ノードリソースに反映されていません。Pod の消費リソースがノードリソースの計算に反映されない場合は、次のコマンドを実行して、Pod にGuaranteed
のqosClass
があることを確認します。$ oc get pod <pod_name> -n <pod_namespace> -o jsonpath="{ .status.qosClass }"
出力例
Guaranteed
6.6. NUMA 対応スケジューリングのトラブルシューティング
NUMA 対応の Pod スケジューリングに関する一般的な問題をトラブルシューティングするには、次の手順を実行します。
前提条件
-
OpenShift Container Platform CLI (
oc
) をインストールします。 - cluster-admin 権限を持つユーザーとしてログインしている。
- NUMA Resources Operator をインストールし、NUMA 対応のセカンダリースケジューラーをデプロイします。
手順
次のコマンドを実行して、
noderesourcetopologies
CRD がクラスターにデプロイされていることを確認します。$ oc get crd | grep noderesourcetopologies
出力例
NAME CREATED AT noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io 2022-01-18T08:28:06Z
次のコマンドを実行して、NUMA 対応スケジューラー名が NUMA 対応ワークロードで指定された名前と一致することを確認します。
$ oc get numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io numaresourcesscheduler -o json | jq '.status.schedulerName'
出力例
topo-aware-scheduler
NUMA 対応のスケジュール可能なノードに
noderesourcetopologies
CR が適用されていることを確認します。以下のコマンドを実行します。$ oc get noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io
出力例
NAME AGE compute-0.example.com 17h compute-1.example.com 17h
注記ノードの数は、マシン設定プール (
mcp
) ワーカー定義によって設定されているワーカーノードの数と等しくなければなりません。次のコマンドを実行して、スケジュール可能なすべてのノードの NUMA ゾーンの粒度を確認します。
$ oc get noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io -o yaml
出力例
apiVersion: v1 items: - apiVersion: topology.node.k8s.io/v1alpha1 kind: NodeResourceTopology metadata: annotations: k8stopoawareschedwg/rte-update: periodic creationTimestamp: "2022-06-16T08:55:38Z" generation: 63760 name: worker-0 resourceVersion: "8450223" uid: 8b77be46-08c0-4074-927b-d49361471590 topologyPolicies: - SingleNUMANodeContainerLevel zones: - costs: - name: node-0 value: 10 - name: node-1 value: 21 name: node-0 resources: - allocatable: "38" available: "38" capacity: "40" name: cpu - allocatable: "134217728" available: "134217728" capacity: "134217728" name: hugepages-2Mi - allocatable: "262352048128" available: "262352048128" capacity: "270107316224" name: memory - allocatable: "6442450944" available: "6442450944" capacity: "6442450944" name: hugepages-1Gi type: Node - costs: - name: node-0 value: 21 - name: node-1 value: 10 name: node-1 resources: - allocatable: "268435456" available: "268435456" capacity: "268435456" name: hugepages-2Mi - allocatable: "269231067136" available: "269231067136" capacity: "270573244416" name: memory - allocatable: "40" available: "40" capacity: "40" name: cpu - allocatable: "1073741824" available: "1073741824" capacity: "1073741824" name: hugepages-1Gi type: Node - apiVersion: topology.node.k8s.io/v1alpha1 kind: NodeResourceTopology metadata: annotations: k8stopoawareschedwg/rte-update: periodic creationTimestamp: "2022-06-16T08:55:37Z" generation: 62061 name: worker-1 resourceVersion: "8450129" uid: e8659390-6f8d-4e67-9a51-1ea34bba1cc3 topologyPolicies: - SingleNUMANodeContainerLevel zones: 1 - costs: - name: node-0 value: 10 - name: node-1 value: 21 name: node-0 resources: 2 - allocatable: "38" available: "38" capacity: "40" name: cpu - allocatable: "6442450944" available: "6442450944" capacity: "6442450944" name: hugepages-1Gi - allocatable: "134217728" available: "134217728" capacity: "134217728" name: hugepages-2Mi - allocatable: "262391033856" available: "262391033856" capacity: "270146301952" name: memory type: Node - costs: - name: node-0 value: 21 - name: node-1 value: 10 name: node-1 resources: - allocatable: "40" available: "40" capacity: "40" name: cpu - allocatable: "1073741824" available: "1073741824" capacity: "1073741824" name: hugepages-1Gi - allocatable: "268435456" available: "268435456" capacity: "268435456" name: hugepages-2Mi - allocatable: "269192085504" available: "269192085504" capacity: "270534262784" name: memory type: Node kind: List metadata: resourceVersion: "" selfLink: ""
6.6.1. NUMA 対応スケジューラーログの確認
ログを確認して、NUMA 対応スケジューラーの問題をトラブルシューティングします。必要に応じて、NUMAResourcesScheduler
リソースの spec.logLevel
フィールドを変更して、スケジューラーのログレベルを上げることができます。許容値は Normal
、Debug
、および Trace
で、Trace
が最も詳細なオプションとなります。
セカンダリースケジューラーのログレベルを変更するには、実行中のスケジューラーリソースを削除し、ログレベルを変更して再デプロイします。このダウンタイム中、スケジューラーは新しいワークロードのスケジューリングに使用できません。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
現在実行中の
NUMAResourcesScheduler
リソースを削除します。次のコマンドを実行して、アクティブな
NUMAResourcesScheduler
を取得します。$ oc get NUMAResourcesScheduler
出力例
NAME AGE numaresourcesscheduler 90m
次のコマンドを実行して、セカンダリースケジューラーリソースを削除します。
$ oc delete NUMAResourcesScheduler numaresourcesscheduler
出力例
numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io "numaresourcesscheduler" deleted
以下の YAML をファイル
nro-scheduler-debug.yaml
に保存します。この例では、ログレベルをDebug
に変更します。apiVersion: nodetopology.openshift.io/v1alpha1 kind: NUMAResourcesScheduler metadata: name: numaresourcesscheduler spec: imageSpec: "registry.redhat.io/openshift4/noderesourcetopology-scheduler-container-rhel8:v4.10" logLevel: Debug
次のコマンドを実行して、更新された
Debug
ロギングNUMAResourcesScheduler
リソースを作成します。$ oc create -f nro-scheduler-debug.yaml
出力例
numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io/numaresourcesscheduler created
検証手順
NUMA 対応スケジューラーが正常にデプロイされたことを確認します。
次のコマンドを実行して、CRD が正常に作成されたことを確認します。
$ oc get crd | grep numaresourcesschedulers
出力例
NAME CREATED AT numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io 2022-02-25T11:57:03Z
次のコマンドを実行して、新しいカスタムスケジューラーが使用可能であることを確認します。
$ oc get numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io
出力例
NAME AGE numaresourcesscheduler 3h26m
スケジューラーのログが増加したログレベルを示していることを確認します。
以下のコマンドを実行して、
openshift-numaresources
namespace で実行されている Pod のリストを取得します。$ oc get pods -n openshift-numaresources
出力例
NAME READY STATUS RESTARTS AGE numaresources-controller-manager-d87d79587-76mrm 1/1 Running 0 46h numaresourcesoperator-worker-5wm2k 2/2 Running 0 45h numaresourcesoperator-worker-pb75c 2/2 Running 0 45h secondary-scheduler-7976c4d466-qm4sc 1/1 Running 0 21m
次のコマンドを実行して、セカンダリースケジューラー Pod のログを取得します。
$ oc logs secondary-scheduler-7976c4d466-qm4sc -n openshift-numaresources
出力例
... I0223 11:04:55.614788 1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.Namespace total 11 items received I0223 11:04:56.609114 1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.ReplicationController total 10 items received I0223 11:05:22.626818 1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.StorageClass total 7 items received I0223 11:05:31.610356 1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.PodDisruptionBudget total 7 items received I0223 11:05:31.713032 1 eventhandlers.go:186] "Add event for scheduled pod" pod="openshift-marketplace/certified-operators-thtvq" I0223 11:05:53.461016 1 eventhandlers.go:244] "Delete event for scheduled pod" pod="openshift-marketplace/certified-operators-thtvq"
6.6.2. リソーストポロジーエクスポーターのトラブルシューティング
対応する resource-topology-exporter
ログを調べて、予期しない結果が発生している noderesourcetopologies
オブジェクトをトラブルシューティングします。
クラスター内の NUMA リソーストポロジーエクスポータインスタンスには、参照するノードの名前を付けることが推奨されます。たとえば、worker
という名前のワーカーノードには、worker
という対応する noderesourcetopologies
オブジェクトがあるはずです。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
NUMA Resources Operator によって管理されるデーモンセットを取得します。各 daemonset には、
NUMAResourcesOperator
CR 内に対応するnodeGroup
があります。以下のコマンドを実行します。$ oc get numaresourcesoperators.nodetopology.openshift.io numaresourcesoperator -o jsonpath="{.status.daemonsets[0]}"
出力例
{"name":"numaresourcesoperator-worker","namespace":"openshift-numaresources"}
前のステップの
name
の値を使用して、対象となる daemonset のラベルを取得します。$ oc get ds -n openshift-numaresources numaresourcesoperator-worker -o jsonpath="{.spec.selector.matchLabels}"
出力例
{"name":"resource-topology"}
次のコマンドを実行して、
resource-topology
ラベルを使用して Pod を取得します。$ oc get pods -n openshift-numaresources -l name=resource-topology -o wide
出力例
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE numaresourcesoperator-worker-5wm2k 2/2 Running 0 2d1h 10.135.0.64 compute-0.example.com numaresourcesoperator-worker-pb75c 2/2 Running 0 2d1h 10.132.2.33 compute-1.example.com
トラブルシューティングしているノードに対応するワーカー Pod で実行されている
resource-topology-exporter
コンテナーのログを調べます。以下のコマンドを実行します。$ oc logs -n openshift-numaresources -c resource-topology-exporter numaresourcesoperator-worker-pb75c
出力例
I0221 13:38:18.334140 1 main.go:206] using sysinfo: reservedCpus: 0,1 reservedMemory: "0": 1178599424 I0221 13:38:18.334370 1 main.go:67] === System information === I0221 13:38:18.334381 1 sysinfo.go:231] cpus: reserved "0-1" I0221 13:38:18.334493 1 sysinfo.go:237] cpus: online "0-103" I0221 13:38:18.546750 1 main.go:72] cpus: allocatable "2-103" hugepages-1Gi: numa cell 0 -> 6 numa cell 1 -> 1 hugepages-2Mi: numa cell 0 -> 64 numa cell 1 -> 128 memory: numa cell 0 -> 45758Mi numa cell 1 -> 48372Mi
6.6.3. 欠落しているリソーストポロジーエクスポーター設定マップの修正
クラスター設定が正しく設定されていないクラスターに NUMA Resources Operator をインストールすると、場合によっては、Operator はアクティブとして表示されますが、リソーストポロジーエクスポーター (RTE) デーモンセット Pod のログには、RTE の設定が欠落していると表示されます。以下に例を示します。
Info: couldn't find configuration in "/etc/resource-topology-exporter/config.yaml"
このログメッセージは、必要な設定の kubeletconfig
がクラスターに適切に適用されなかったため、RTE configmap
が欠落していることを示しています。たとえば、次のクラスターには numaresourcesoperator-worker
configmap
カスタムリソース (CR) がありません。
$ oc get configmap
出力例
NAME DATA AGE 0e2a6bd3.openshift-kni.io 0 6d21h kube-root-ca.crt 1 6d21h openshift-service-ca.crt 1 6d21h topo-aware-scheduler-config 1 6d18h
正しく設定されたクラスターでは、oc get configmap
は numaresourcesoperator-worker
configmap
CR も返します。
前提条件
-
OpenShift Container Platform CLI (
oc
) をインストールします。 - cluster-admin 権限を持つユーザーとしてログインしている。
- NUMA Resources Operator をインストールし、NUMA 対応のセカンダリースケジューラーをデプロイします。
手順
次のコマンドを使用して、
kubeletconfig
のspec.machineConfigPoolSelector.matchLabels
とMachineConfigPool
(mcp
) ワーカー CR のmetadata.labels
の値を比較します。次のコマンドを実行して、
kubeletconfig
ラベルを確認します。$ oc get kubeletconfig -o yaml
出力例
machineConfigPoolSelector: matchLabels: cnf-worker-tuning: enabled
次のコマンドを実行して、
mcp
ラベルを確認します。$ oc get mcp worker -o yaml
出力例
labels: machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: "" pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: ""
cnf-worker-tuning: enabled
ラベルがMachineConfigPool
オブジェクトに存在しません。
MachineConfigPool
CR を編集して、不足しているラベルを含めます。次に例を示します。$ oc edit mcp worker -o yaml
出力例
labels: machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: "" pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: "" cnf-worker-tuning: enabled
- ラベルの変更を適用し、クラスターが更新された設定を適用するのを待ちます。以下のコマンドを実行します。
検証
不足している
numaresourcesoperator-worker
configmap
CR が適用されていることを確認します。$ oc get configmap
出力例
NAME DATA AGE 0e2a6bd3.openshift-kni.io 0 6d21h kube-root-ca.crt 1 6d21h numaresourcesoperator-worker 1 5m openshift-service-ca.crt 1 6d21h topo-aware-scheduler-config 1 6d18h
第7章 Cluster Monitoring Operator のスケーリング
OpenShift Container Platform は、Cluster Monitoring Operator が収集し、Prometheus ベースのモニタリングスタックに保存するメトリクスを公開します。管理者は、システムリソース、コンテナー、およびコンポーネントのメトリックを 1 つのダッシュボードインターフェイスである Grafana で表示できます。
7.1. Prometheus データベースのストレージ要件
Red Hat では、異なるスケールサイズに応じて各種のテストが実行されました。
以下の Prometheus ストレージ要件は規定されていません。ワークロードのアクティビティーおよびリソースの使用に応じて、クラスターで観察されるリソースの消費量が大きくなる可能性があります。
ノード数 | Pod 数 | 1 日あたりの Prometheus ストレージの増加量 | 15 日ごとの Prometheus ストレージの増加量 | RAM 領域 (スケールサイズに基づく) | ネットワーク (tsdb チャンクに基づく) |
---|---|---|---|---|---|
50 | 1800 | 6.3 GB | 94 GB | 6 GB | 16 MB |
100 | 3600 | 13 GB | 195 GB | 10 GB | 26 MB |
150 | 5400 | 19 GB | 283 GB | 12 GB | 36 MB |
200 | 7200 | 25 GB | 375 GB | 14 GB | 46 MB |
ストレージ要件が計算値を超過しないようにするために、オーバーヘッドとして予期されたサイズのおよそ 20% が追加されています。
上記の計算は、デフォルトの OpenShift Container Platform Cluster Monitoring Operator についての計算です。
CPU の使用率による影響は大きくありません。比率については、およそ 50 ノードおよび 1800 Pod ごとに 1 コア (/40) になります。
OpenShift Container Platform についての推奨事項
- 3 つ以上のインフラストラクチャー (infra) ノードを使用します。
- NVMe (non-volatile memory express) ドライブを搭載した 3 つ以上の openshift-container-storage ノードを使用します。
7.2. クラスターモニタリングの設定
クラスターモニタリングスタック内の Prometheus コンポーネントのストレージ容量を増やすことができます。
手順
Prometheus のストレージ容量を拡張するには、以下を実行します。
YAML 設定ファイル
cluster-monitoring-config.yml
を作成します。以下に例を示します。apiVersion: v1 kind: ConfigMap data: config.yaml: | prometheusK8s: retention: {{PROMETHEUS_RETENTION_PERIOD}} 1 nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" volumeClaimTemplate: spec: storageClassName: {{STORAGE_CLASS}} 2 resources: requests: storage: {{PROMETHEUS_STORAGE_SIZE}} 3 alertmanagerMain: nodeSelector: node-role.kubernetes.io/infra: "" volumeClaimTemplate: spec: storageClassName: {{STORAGE_CLASS}} 4 resources: requests: storage: {{ALERTMANAGER_STORAGE_SIZE}} 5 metadata: name: cluster-monitoring-config namespace: openshift-monitoring
- 1
- 標準の値は
PROMETHEUS_RETENTION_PERIOD=15d
になります。時間は、接尾辞 s、m、h、d のいずれかを使用する単位で測定されます。 - 2 4
- クラスターのストレージクラス。
- 3
- 標準の値は
PROMETHEUS_STORAGE_SIZE=2000Gi
です。ストレージの値には、接尾辞 E、P、T、G、M、K のいずれかを使用した単純な整数または固定小数点整数を使用できます。 また、2 のべき乗の値 (Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki) を使用することもできます。 - 5
- 標準の値は
ALERTMANAGER_STORAGE_SIZE=20Gi
です。ストレージの値には、接尾辞 E、P、T、G、M、K のいずれかを使用した単純な整数または固定小数点整数を使用できます。 また、2 のべき乗の値 (Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki) を使用することもできます。
- 保存期間、ストレージクラス、およびストレージサイズの値を追加します。
- ファイルを保存します。
以下を実行して変更を適用します。
$ oc create -f cluster-monitoring-config.yaml
第8章 オブジェクトの最大値に合わせた環境計画
OpenShift Container Platform クラスターの計画時に以下のテスト済みのオブジェクトの最大値を考慮します。
これらのガイドラインは、最大規模のクラスターに基づいています。小規模なクラスターの場合、最大値はこれより低くなります。指定のしきい値に影響を与える要因には、etcd バージョンやストレージデータ形式などの多数の要因があります。
これらのガイドラインは、Open Virtual Network (OVN) ではなく、ソフトウェア定義ネットワーク (SDN) を使用する OpenShift Container Platform に該当します。
ほとんど場合、これらの制限値を超えると、パフォーマンスが全体的に低下します。ただし、これによって必ずしもクラスターに障害が発生する訳ではありません。
Pod の起動および停止が多数あるクラスターなど、急速な変更が生じるクラスターは、実質的な最大サイズが記録よりも小さくなることがあります。
8.1. メジャーリリースについての OpenShift Container Platform のテスト済みクラスターの最大値
OpenShift Container Platform 3.x のテスト済みクラウドプラットフォーム: Red Hat OpenStack (RHOSP)、Amazon Web Services および Microsoft AzureOpenShift Container Platform 4.x のテスト済み Cloud Platform : Amazon Web Services、Microsoft Azure および Google Cloud Platform
最大値のタイプ | 3.x テスト済みの最大値 | 4.x テスト済みの最大値 |
---|---|---|
ノード数 | 2,000 | 2,000 [1] |
Pod の数[2] | 150,000 | 150,000 |
ノードあたりの Pod 数 | 250 | 500 [3] |
コアあたりの Pod 数 | デフォルト値はありません。 | デフォルト値はありません。 |
namespace の数[4] | 10,000 | 10,000 |
ビルド数 | 10,000(デフォルト Pod RAM 512 Mi)- Pipeline ストラテジー | 10,000(デフォルト Pod RAM 512 Mi)- Source-to-Image (S2I) ビルドストラテジー |
namespace ごとの Pod の数[5] | 25,000 | 25,000 |
Ingress Controller ごとのルートとバックエンドの数 | ルーターあたり 2,000 | ルーターあたり 2,000 |
シークレットの数 | 80,000 | 80,000 |
config map の数 | 90,000 | 90,000 |
サービスの数[6] | 10,000 | 10,000 |
namespace ごとのサービス数 | 5,000 | 5,000 |
サービスごとのバックエンド数 | 5,000 | 5,000 |
namespace ごとのデプロイメントの数[5] | 2,000 | 2,000 |
ビルド設定の数 | 12,000 | 12,000 |
カスタムリソース定義 (CRD) の数 | デフォルト値はありません。 | 512 [7] |
- 一時停止 Pod は、2000 ノードスケールで OpenShift Container Platform のコントロールプレーンコンポーネントにストレスをかけるためにデプロイされました。
- ここで表示される Pod 数はテスト用の Pod 数です。実際の Pod 数は、アプリケーションのメモリー、CPU、ストレージ要件により異なります。
-
これは、ワーカーノードごとに 500 の Pod を持つ 100 ワーカーノードを含むクラスターでテストされています。デフォルトの
maxPods
は 250 です。500maxPods
に到達するには、クラスターはカスタム kubelet 設定を使用し、maxPods
が500
に設定された状態で作成される必要があります。500 ユーザー Pod が必要な場合は、ノード上に 10-15 のシステム Pod がすでに実行されているため、hostPrefix
が22
である必要があります。永続ボリューム要求 (PVC) が割り当てられている Pod の最大数は、PVC の割り当て元のストレージバックエンドによって異なります。このテストでは、OpenShift Data Foundation v4 (OCS v4) のみが、本書で説明されているノードごとの Pod 数に対応することができました。 - 有効なプロジェクトが多数ある場合、キースペースが過剰に拡大し、スペースのクォータを超過すると、etcd はパフォーマンスの低下による影響を受ける可能性があります。etcd ストレージを解放するために、デフラグを含む etcd の定期的なメンテナンスを行うことを強く推奨します。
- システムには、状態の変更に対する対応として特定の namespace にある全オブジェクトに対して反復する多数のコントロールループがあります。単一の namespace に特定タイプのオブジェクトの数が多くなると、ループのコストが上昇し、特定の状態変更を処理する速度が低下します。この制限については、アプリケーションの各種要件を満たすのに十分な CPU、メモリー、およびディスクがシステムにあることが前提となっています。
- 各サービスポートと各サービスのバックエンドには、iptables の対応するエントリーがあります。特定のサービスのバックエンド数は、エンドポイントのオブジェクトサイズに影響があり、その結果、システム全体に送信されるデータサイズにも影響を与えます。
-
OpenShift Container Platform には、OpenShift Container Platform によってインストールされたもの、OpenShift Container Platform と統合された製品、およびユーザー作成の CRD を含め、合計 512 のカスタムリソース定義 (CRD) の制限があります。512 を超える CRD が作成されている場合は、
oc
コマンドリクエストのスロットリングが適用される可能性があります。
Red Hat は、OpenShift Container Platform クラスターのサイズ設定に関する直接的なガイダンスを提供していません。これは、クラスターが OpenShift Container Platform のサポート範囲内にあるかどうかを判断するには、クラスターのスケールを制限するすべての多次元な要因を慎重に検討する必要があるためです。
8.2. クラスターの最大値がテスト済みの OpenShift Container Platform 環境および設定
8.2.1. AWS クラウドプラットフォーム:
ノード | フレーバー | vCPU | RAM(GiB) | ディスクタイプ | ディスクサイズ (GiB)/IOS | カウント | リージョン |
---|---|---|---|---|---|---|---|
コントロールプレーン/etcd [1] | r5.4xlarge | 16 | 128 | gp3 | 220 | 3 | us-west-2 |
インフラ [2] | m5.12xlarge | 48 | 192 | gp3 | 100 | 3 | us-west-2 |
ワークロード [3] | m5.4xlarge | 16 | 64 | gp3 | 500 [4] | 1 | us-west-2 |
コンピュート | m5.2xlarge | 8 | 32 | gp3 | 100 | 3/25/250/500 [5] | us-west-2 |
- etcd は遅延の影響を受けやすいため、ベースラインパフォーマンスが 3000 IOPS で毎秒 125 MiB の gp3 ディスクがコントロールプレーン/etcd ノードに使用されます。gp3 ボリュームはバーストパフォーマンスを使用しません。
- インフラストラクチャーノードは、モニタリング、Ingress およびレジストリーコンポーネントをホストするために使用され、これにより、それらが大規模に実行する場合に必要とするリソースを十分に確保することができます。
- ワークロードノードは、パフォーマンスとスケーラビリティーのワークロードジェネレーターを実行するための専用ノードです。
- パフォーマンスおよびスケーラビリティーのテストの実行中に収集される大容量のデータを保存するのに十分な領域を確保できるように、大きなディスクサイズが使用されます。
- クラスターは反復的にスケーリングされ、パフォーマンスおよびスケーラビリティーテストは指定されたノード数で実行されます。
8.2.2. IBM Power プラットフォーム
ノード | vCPU | RAM(GiB) | ディスクタイプ | ディスクサイズ (GiB)/IOS | カウント |
---|---|---|---|---|---|
コントロールプレーン/etcd [1] | 16 | 32 | io1 | GiB あたり 120/10 IOPS | 3 |
インフラ [2] | 16 | 64 | gp2 | 120 | 2 |
ワークロード [3] | 16 | 256 | gp2 | 120 [4] | 1 |
コンピュート | 16 | 64 | gp2 | 120 | 2 から 100 [5] |
- GiB あたり 120/10 IOPS の io1 ディスクがコントロールプレーン/etcd ノードに使用されます。
- インフラストラクチャーノードは、モニタリング、Ingress およびレジストリーコンポーネントをホストするために使用され、これにより、それらが大規模に実行する場合に必要とするリソースを十分に確保することができます。
- ワークロードノードは、パフォーマンスとスケーラビリティーのワークロードジェネレーターを実行するための専用ノードです。
- パフォーマンスおよびスケーラビリティーのテストの実行中に収集される大容量のデータを保存するのに十分な領域を確保できるように、大きなディスクサイズが使用されます。
- クラスターは反復でスケーリングされます。
8.2.3. IBM Z プラットフォーム
ノード | vCPU [4] | RAM(GiB)[5] | ディスクタイプ | ディスクサイズ (GiB)/IOS | カウント |
---|---|---|---|---|---|
コントロールプレーン/etcd [1,2] | 8 | 32 | ds8k | 300 / LCU 1 | 3 |
コンピュート [1,3] | 8 | 32 | ds8k | 150 / LCU 2 | 4 ノード (ノードあたり 100/250/500 Pod にスケーリング) |
- ノードは 2 つの論理制御ユニット (LCU) 間で分散され、コントロールプレーン/etcd ノードのディスク I/O 負荷を最適化します。etcd の I/O 需要が他のワークロードに干渉してはなりません。
- 100/250/500 Pod で同時に複数の反復を実行するテストには、4 つのコンピュートノードが使用されます。まず、Pod をインスタンス化できるかどうかを評価するために、アイドリング Pod が使用されました。次に、ネットワークと CPU を必要とするクライアント/サーバーのワークロードを使用して、ストレス下でのシステムの安定性を評価しました。クライアント Pod とサーバー Pod はペアで展開され、各ペアは 2 つのコンピュートノードに分散されました。
- 個別のワークロードノードは使用されませんでした。ワークロードは、2 つのコンピュートノード間のマイクロサービスワークロードをシミュレートします。
- 使用されるプロセッサーの物理的な数は、6 つの Integrated Facilities for Linux (IFL) です。
- 使用される物理メモリーの合計は 512 GiB です。
8.3. テスト済みのクラスターの最大値に基づく環境計画
ノード上で物理リソースを過剰にサブスクライブすると、Kubernetes スケジューラーが Pod の配置時に行うリソースの保証に影響が及びます。メモリースワップを防ぐために実行できる処置について確認してください。
一部のテスト済みの最大値については、単一の namespace/ユーザーが作成するオブジェクトでのみ変更されます。これらの制限はクラスター上で数多くのオブジェクトが実行されている場合には異なります。
本書に記載されている数は、Red Hat のテスト方法、セットアップ、設定、およびチューニングに基づいています。これらの数は、独自のセットアップおよび環境に応じて異なります。
環境の計画時に、ノードに配置できる Pod 数を判別します。
required pods per cluster / pods per node = total number of nodes needed
ノードあたりの現在の Pod の最大数は 250 です。ただし、ノードに適合する Pod 数はアプリケーション自体によって異なります。アプリケーション要件に合わせて環境計画を立てる方法で説明されているように、アプリケーションのメモリー、CPU およびストレージの要件を検討してください。
シナリオ例
クラスターごとに 2200 の Pod のあるクラスターのスコープを設定する場合、ノードごとに最大 500 の Pod があることを前提として、最低でも 5 つのノードが必要になります。
2200 / 500 = 4.4
ノード数を 20 に増やす場合は、Pod 配分がノードごとに 110 の Pod に変わります。
2200 / 20 = 110
ここで、
required pods per cluster / total number of nodes = expected pods per node
8.4. アプリケーション要件に合わせて環境計画を立てる方法
アプリケーション環境の例を考えてみましょう。
Pod タイプ | Pod 数 | 最大メモリー | CPU コア数 | 永続ストレージ |
---|---|---|---|---|
apache | 100 | 500 MB | 0.5 | 1 GB |
node.js | 200 | 1 GB | 1 | 1 GB |
postgresql | 100 | 1 GB | 2 | 10 GB |
JBoss EAP | 100 | 1 GB | 1 | 1 GB |
推定要件: CPU コア 550 個、メモリー 450GB およびストレージ 1.4TB
ノードのインスタンスサイズは、希望に応じて増減を調整できます。ノードのリソースはオーバーコミットされることが多く、デプロイメントシナリオでは、小さいノードで数を増やしたり、大きいノードで数を減らしたりして、同じリソース量を提供することもできます。このデプロイメントシナリオでは、小さいノードで数を増やしたり、大きいノードで数を減らしたりして、同じリソース量を提供することもできます。運用上の敏捷性やインスタンスあたりのコストなどの要因を考慮する必要があります。
ノードのタイプ | 数量 | CPU | RAM (GB) |
---|---|---|---|
ノード (オプション 1) | 100 | 4 | 16 |
ノード (オプション 2) | 50 | 8 | 32 |
ノード (オプション 3) | 25 | 16 | 64 |
アプリケーションによってはオーバーコミットの環境に適しているものもあれば、そうでないものもあります。たとえば、Java アプリケーションや Huge Page を使用するアプリケーションの多くは、オーバーコミットに対応できません。対象のメモリーは、他のアプリケーションに使用できません。上記の例では、環境は一般的な比率として約 30 % オーバーコミットされています。
アプリケーション Pod は環境変数または DNS のいずれかを使用してサービスにアクセスできます。環境変数を使用する場合、それぞれのアクティブなサービスについて、変数が Pod がノードで実行される際に kubelet によって挿入されます。クラスター対応の DNS サーバーは、Kubernetes API で新規サービスの有無を監視し、それぞれに DNS レコードのセットを作成します。DNS がクラスター全体で有効にされている場合、すべての Pod は DNS 名でサービスを自動的に解決できるはずです。DNS を使用したサービス検出は、5000 サービスを超える使用できる場合があります。サービス検出に環境変数を使用する場合、引数のリストは namespace で 5000 サービスを超える場合の許可される長さを超えると、Pod およびデプロイメントは失敗します。デプロイメントのサービス仕様ファイルのサービスリンクを無効にして、以下を解消します。
--- apiVersion: template.openshift.io/v1 kind: Template metadata: name: deployment-config-template creationTimestamp: annotations: description: This template will create a deploymentConfig with 1 replica, 4 env vars and a service. tags: '' objects: - apiVersion: apps.openshift.io/v1 kind: DeploymentConfig metadata: name: deploymentconfig${IDENTIFIER} spec: template: metadata: labels: name: replicationcontroller${IDENTIFIER} spec: enableServiceLinks: false containers: - name: pause${IDENTIFIER} image: "${IMAGE}" ports: - containerPort: 8080 protocol: TCP env: - name: ENVVAR1_${IDENTIFIER} value: "${ENV_VALUE}" - name: ENVVAR2_${IDENTIFIER} value: "${ENV_VALUE}" - name: ENVVAR3_${IDENTIFIER} value: "${ENV_VALUE}" - name: ENVVAR4_${IDENTIFIER} value: "${ENV_VALUE}" resources: {} imagePullPolicy: IfNotPresent capabilities: {} securityContext: capabilities: {} privileged: false restartPolicy: Always serviceAccount: '' replicas: 1 selector: name: replicationcontroller${IDENTIFIER} triggers: - type: ConfigChange strategy: type: Rolling - apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: service${IDENTIFIER} spec: selector: name: replicationcontroller${IDENTIFIER} ports: - name: serviceport${IDENTIFIER} protocol: TCP port: 80 targetPort: 8080 clusterIP: '' type: ClusterIP sessionAffinity: None status: loadBalancer: {} parameters: - name: IDENTIFIER description: Number to append to the name of resources value: '1' required: true - name: IMAGE description: Image to use for deploymentConfig value: gcr.io/google-containers/pause-amd64:3.0 required: false - name: ENV_VALUE description: Value to use for environment variables generate: expression from: "[A-Za-z0-9]{255}" required: false labels: template: deployment-config-template
namespace で実行できるアプリケーション Pod の数は、環境変数がサービス検出に使用される場合にサービスの数およびサービス名の長さによって異なります。システムの ARG_MAX
は、新規プロセスの引数の最大の長さを定義し、デフォルトで 2097152 KiB
に設定されます。Kubelet は、以下を含む namespace で実行するようにスケジュールされる各 Pod に環境変数を挿入します。
-
<SERVICE_NAME>_SERVICE_HOST=<IP>
-
<SERVICE_NAME>_SERVICE_PORT=<PORT>
-
<SERVICE_NAME>_PORT=tcp://<IP>:<PORT>
-
<SERVICE_NAME>_PORT_<PORT>_TCP=tcp://<IP>:<PORT>
-
<SERVICE_NAME>_PORT_<PORT>_TCP_PROTO=tcp
-
<SERVICE_NAME>_PORT_<PORT>_TCP_PORT=<PORT>
-
<SERVICE_NAME>_PORT_<PORT>_TCP_ADDR=<ADDR>
引数の長さが許可される値を超え、サービス名の文字数がこれに影響する場合、namespace の Pod は起動に失敗し始めます。たとえば、5000 サービスを含む namespace では、サービス名の制限は 33 文字であり、これにより namespace で 5000 Pod を実行できます。
第9章 ストレージの最適化
ストレージを最適化すると、すべてのリソースでストレージの使用を最小限に抑えることができます。管理者は、ストレージを最適化することで、既存のストレージリソースが効率的に機能できるようにすることができます。
9.1. 利用可能な永続ストレージオプション
永続ストレージオプションについて理解し、OpenShift Container Platform 環境を最適化できるようにします。
ストレージタイプ | 説明 | 例 |
---|---|---|
ブロック |
| AWS EBS および VMware vSphere は、OpenShift Container Platform で永続ボリューム (PV) の動的なプロビジョニングをサポートします。 |
ファイル |
| RHEL NFS、NetApp NFS [1]、および Vendor NFS |
オブジェクト |
| AWS S3 |
- NetApp NFS は Trident を使用する場合に動的 PV のプロビジョニングをサポートします。
現時点で、CNS は OpenShift Container Platform 4.10 ではサポートされていません。
9.2. 設定可能な推奨のストレージ技術
以下の表では、特定の OpenShift Container Platform クラスターアプリケーション向けに設定可能な推奨のストレージ技術についてまとめています。
ストレージタイプ | ROX1 | RWX2 | レジストリー | スケーリングされたレジストリー | メトリック3 | ロギング | アプリ |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1
2 3 Prometheus はメトリックに使用される基礎となるテクノロジーです。 4 これは、物理ディスク、VM 物理ディスク、VMDK、NFS 経由のループバック、AWS EBS、および Azure Disk には該当しません。
5 メトリックの場合、 6 ロギングの場合、共有ストレージを使用することはアンチパターンとなります。elasticsearch ごとに 1 つのボリュームが必要です。 7 オブジェクトストレージは、OpenShift Container Platform の PV/PVC で消費されません。アプリは、オブジェクトストレージの REST API と統合する必要があります。 | |||||||
ブロック | はい4 | いいえ | 設定可能 | 設定不可 | 推奨 | 推奨 | 推奨 |
ファイル | はい4 | ○ | 設定可能 | 設定可能 | 設定可能5 | 設定可能6 | 推奨 |
オブジェクト | ○ | ○ | 推奨 | 推奨 | 設定不可 | 設定不可 | 設定不可7 |
スケーリングされたレジストリーは、2 つ以上の Pod レプリカが実行されている OpenShift イメージレジストリーです。
9.2.1. 特定アプリケーションのストレージの推奨事項
テストにより、NFS サーバーを Red Hat Enterprise Linux (RHEL) でコアサービスのストレージバックエンドとして使用することに関する問題が検出されています。これには、OpenShift Container レジストリーおよび Quay、メトリックストレージの Prometheus、およびロギングストレージの Elasticsearch が含まれます。そのため、コアサービスで使用される PV をサポートするために RHEL NFS を使用することは推奨されていません。
他の NFS の実装ではこれらの問題が検出されない可能性があります。OpenShift Container Platform コアコンポーネントに対して実施された可能性のあるテストに関する詳細情報は、個別の NFS 実装ベンダーにお問い合わせください。
9.2.1.1. レジストリー
スケーリングされていない/高可用性 (HA) OpenShift イメージレジストリークラスターのデプロイメントでは、次のようになります。
- ストレージ技術は、RWX アクセスモードをサポートする必要はありません。
- ストレージ技術は、リードアフターライト (Read-After-Write) の一貫性を確保する必要があります。
- 推奨されるストレージ技術はオブジェクトストレージであり、次はブロックストレージです。
- ファイルストレージは、実稼働ワークロードを使用した OpenShift イメージレジストリークラスターのデプロイメントには推奨されません。
9.2.1.2. スケーリングされたレジストリー
スケーリングされた/HA OpenShift イメージレジストリークラスターのデプロイメントでは、次のようになります。
- ストレージ技術は、RWX アクセスモードをサポートする必要があります。
- ストレージ技術は、リードアフターライト (Read-After-Write) の一貫性を確保する必要があります。
- 推奨されるストレージ技術はオブジェクトストレージです。
- Red Hat OpenShift Data Foundation (ODF)、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Google Cloud Storage (GCS)、Microsoft Azure Blob Storage、および OpenStack Swift がサポートされています。
- オブジェクトストレージは S3 または Swift に準拠する必要があります。
- vSphere やベアメタルインストールなどのクラウド以外のプラットフォームの場合、設定可能な技術はファイルストレージのみです。
- ブロックストレージは設定できません。
9.2.1.3. メトリック
OpenShift Container Platform がホストするメトリックのクラスターデプロイメント:
- 推奨されるストレージ技術はブロックストレージです。
- オブジェクトストレージは設定できません。
実稼働ワークロードがあるホスト型のメトリッククラスターデプロイメントにファイルストレージを使用することは推奨されません。
9.2.1.4. ロギング
OpenShift Container Platform がホストするロギングのクラスターデプロイメント:
- 推奨されるストレージ技術はブロックストレージです。
- オブジェクトストレージは設定できません。
9.2.1.5. アプリケーション
以下の例で説明されているように、アプリケーションのユースケースはアプリケーションごとに異なります。
- 動的な PV プロビジョニングをサポートするストレージ技術は、マウント時のレイテンシーが低く、ノードに関連付けられておらず、正常なクラスターをサポートします。
- アプリケーション開発者はアプリケーションのストレージ要件や、それがどのように提供されているストレージと共に機能するかを理解し、アプリケーションのスケーリング時やストレージレイヤーと対話する際に問題が発生しないようにしておく必要があります。
9.2.2. 特定のアプリケーションおよびストレージの他の推奨事項
etcd
などの Write
集中型ワークロードで RAID 設定を使用することは推奨しません。RAID 設定で etcd
を実行している場合、ワークロードでパフォーマンスの問題が発生するリスクがある可能性があります。
- Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) Cinder: RHOSP Cinder は ROX アクセスモードのユースケースで適切に機能する傾向があります。
- データベース: データベース (RDBMS、NoSQL DB など) は、専用のブロックストレージで最適に機能することが予想されます。
- etcd データベースには、大規模なクラスターを有効にするのに十分なストレージと十分なパフォーマンス容量が必要です。十分なストレージと高性能環境を確立するための監視およびベンチマークツールに関する情報は、推奨される etcd プラクティス に記載されています。
9.3. データストレージ管理
以下の表は、OpenShift Container Platform コンポーネントがデータを書き込むメインディレクトリーの概要を示しています。
ディレクトリー | 注記 | サイジング | 予想される拡張 |
---|---|---|---|
/var/log | すべてのコンポーネントのログファイルです。 | 10 から 30 GB。 | ログファイルはすぐに拡張する可能性があります。サイズは拡張するディスク別に管理するか、ログローテーションを使用して管理できます。 |
/var/lib/etcd | データベースを保存する際に etcd ストレージに使用されます。 | 20 GB 未満。 データベースは、最大 8 GB まで拡張できます。 | 環境と共に徐々に拡張します。メタデータのみを格納します。 メモリーに 8 GB が追加されるたびに 20-25 GB を追加します。 |
/var/lib/containers | これは CRI-O ランタイムのマウントポイントです。アクティブなコンテナーランタイム (Pod を含む) およびローカルイメージのストレージに使用されるストレージです。レジストリーストレージには使用されません。 | 16 GB メモリーの場合、1 ノードにつき 50 GB。このサイジングは、クラスターの最小要件の決定には使用しないでください。 メモリーに 8 GB が追加されるたびに 20-25 GB を追加します。 | 拡張は実行中のコンテナーの容量によって制限されます。 |
/var/lib/kubelet | Pod の一時ボリュームストレージです。これには、ランタイムにコンテナーにマウントされる外部のすべての内容が含まれます。環境変数、kube シークレット、および永続ボリュームでサポートされていないデータボリュームが含まれます。 | 変動あり。 | ストレージを必要とする Pod が永続ボリュームを使用している場合は最小になります。一時ストレージを使用する場合はすぐに拡張する可能性があります。 |
9.4. Microsoft Azure のストレージパフォーマンスの最適化
OpenShift Container Platform と Kubernetes は、ディスクのパフォーマンスの影響を受けるため、特にコントロールプレーンノードの etcd には、より高速なストレージが推奨されます。
実稼働の Azure クラスターとワークロードが集中するクラスターの場合、コントロールプレーンマシンの仮想マシンオペレーティングシステムディスクは、テスト済みの推奨最小スループットである 5000 IOPS/200MBps を維持できなければなりません。このスループットは、P30 (最低 1 TiB Premium SSD) を使用することで実現できます。Azure および Azure Stack Hub の場合、ディスクパフォーマンスは SSD ディスクサイズに直接依存します。Standard_D8s_v3
仮想マシンまたは他の同様のマシンタイプでサポートされるスループットと 5000 IOPS の目標を達成するには、少なくとも P30 ディスクが必要です。
データ読み取り時のレイテンシーを低く抑え、高い IOPS およびスループットを実現するには、ホストのキャッシュを ReadOnly
に設定する必要があります。仮想マシンメモリーまたはローカル SSD ディスクに存在するキャッシュからのデータの読み取りは、blob ストレージにあるディスクからの読み取りよりもはるかに高速です。
第10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または設定できます。
10.1. ベースライン Ingress コントローラー (ルーター) のパフォーマンス
OpenShift Container Platform Ingress コントローラー (ルーター) は、ルートとイングレスを使用して設定されたアプリケーションとサービスのイングレストラフィックのイングレスポイントです。
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)
特定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ています。1kB 静的ページを提供するバックエンドで終端する 100 ルートを処理する単一の HAProxy ルーターは、1 秒あたり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 |
デフォルトの Ingress Controller 設定は、spec.tuningOptions.threadCount
フィールドを 4
に設定して、使用されました。Load Balancer Service と Host Network という 2 つの異なるエンドポイント公開戦略がテストされました。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 では、1 台の HAProxy ルーターで、8kB という小さなページサイズで 1Gbit 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レイヤーにより発生し、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、使用しているテクノロジーに応じて、最大 1000 個のアプリケーションのルートをサポートできます。Ingress コントローラ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。
Ingress または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。
Ingress のシャード化についての詳細は、ルートラベルを使用した Ingress コントローラーのシャード化の設定 および namespace ラベルを使用した Ingress コントローラーのシャード化の設定 を参照してください。
tuningOptions
の詳細は、Ingress Controller 設定パラメーター を参照してください。
スレッドの Ingress Controller スレッド数の設定、タイムアウトの Ingress Controller 設定パラメーター、および Ingress Controller 仕様のその他のチューニング設定で提供されている情報を使用して、Ingress Controller デプロイメントを変更できます。
第11章 ネットワークの最適化
OpenShift SDN は OpenvSwitch、VXLAN (Virtual extensible LAN) トンネル、OpenFlow ルール、iptables を使用します。このネットワークは、ジャンボフレーム、ネットワークインターフェイスコントローラー (NIC) オフロード、マルチキュー、および ethtool 設定を使用して調整できます。
OVN-Kubernetes は、トンネルプロトコルとして VXLAN ではなく Geneve (Generic Network Virtualization Encapsulation) を使用します。
VXLAN は、4096 から 1600 万以上にネットワーク数が増え、物理ネットワーク全体で階層 2 の接続が追加されるなど、VLAN での利点が提供されます。これにより、異なるシステム上で実行されている場合でも、サービスの背後にある Pod すべてが相互に通信できるようになります。
VXLAN は、User Datagram Protocol (UDP) パケットにトンネル化されたトラフィックをすべてカプセル化しますが、CPU 使用率が上昇してしまいます。これらの外部および内部パケットは、移動中にデータが破損しないようにするために通常のチェックサムルールの対象になります。これらの外部および内部パケットはどちらも、移動中にデータが破損しないように通常のチェックサムルールの対象になります。CPU のパフォーマンスによっては、この追加の処理オーバーヘッドによってスループットが減り、従来の非オーバーレイネットワークと比較してレイテンシーが高くなります。
クラウド、仮想マシン、ベアメタルの CPU パフォーマンスでは、1 Gbps をはるかに超えるネットワークスループットを処理できます。10 または 40 Gbps などの高い帯域幅のリンクを使用する場合には、パフォーマンスが低減する場合があります。これは、VXLAN ベースの環境では既知の問題で、コンテナーや OpenShift Container Platform 固有の問題ではありません。VXLAN トンネルに依存するネットワークも、VXLAN 実装により同様のパフォーマンスになります。
1 Gbps 以上にするには、以下を実行してください。
- Border Gateway Protocol (BGP) など、異なるルーティング技術を実装するネットワークプラグインを評価する。
- VXLAN オフロード対応のネットワークアダプターを使用します。VXLAN オフロードは、システムの CPU から、パケットのチェックサム計算と関連の CPU オーバーヘッドを、ネットワークアダプター上の専用のハードウェアに移動します。これにより、CPU サイクルを Pod やアプリケーションで使用できるように開放し、ネットワークインフラストラクチャーの帯域幅すべてをユーザーは活用できるようになります。
VXLAN オフロードはレイテンシーを短縮しません。ただし、CPU の使用率はレイテンシーテストでも削減されます。
11.1. ネットワークでの MTU の最適化
重要な Maximum Transmission Unit (MTU) が 2 つあります。1 つはネットワークインターフェイスコントローラー (NIC) MTU で、もう 1 つはクラスターネットワーク MTU です。
NIC MTU は OpenShift Container Platform のインストール時にのみ設定されます。MTU は、お使いのネットワークの NIC でサポートされる最大の値以下でなければなりません。スループットを最適化する場合は、可能な限り大きい値を選択します。レイテンシーを最低限に抑えるために最適化するには、より小さい値を選択します。
OpenShift SDN ネットワークプラグインオーバーレイ MTU は、NIC MTU よりも少なくとも 50 バイト小さくする必要があります。これは、SDN オーバーレイのヘッダーに相当します。したがって、通常のイーサネットネットワークでは、これを 1450
に設定する必要があります。ジャンボフレームイーサネットネットワークでは、これを 8950
に設定する必要があります。これらの値は、NIC に設定された MTU に基づいて、Cluster Network Operator によって自動的に設定される必要があります。したがって、クラスター管理者は通常、これらの値を更新しません。Amazon Web Services (AWS) およびベアメタル環境は、ジャンボフレームイーサネットネットワークをサポートします。この設定は、特に伝送制御プロトコル (TCP) のスループットに役立ちます。
OVN および Geneve については、MTU は最低でも NIC MTU より 100 バイト少なくなければなりません。
この 50 バイトのオーバーレイヘッダーは、OpenShift SDN ネットワークプラグインに関連します。他の SDN ソリューションの場合はこの値を若干変動させる必要があります。
11.2. 大規模なクラスターのインストールに推奨されるプラクティス
大規模なクラスターをインストールする場合や、クラスターを大規模なノード数に拡張する場合、クラスターをインストールする前に、install-config.yaml
ファイルに適宜クラスターネットワーク cidr
を設定します。
networking: clusterNetwork: - cidr: 10.128.0.0/14 hostPrefix: 23 machineNetwork: - cidr: 10.0.0.0/16 networkType: OpenShiftSDN serviceNetwork: - 172.30.0.0/16
クラスターのサイズが 500 を超える場合、デフォルトのクラスターネットワーク cidr
10.128.0.0/14
を使用することはできません。500 ノードを超えるノード数にするには、10.128.0.0/12
または 10.128.0.0/10
に設定する必要があります。
11.3. IPsec の影響
ノードホストの暗号化、復号化に CPU 機能が使用されるので、使用する IP セキュリティーシステムにかかわらず、ノードのスループットおよび CPU 使用率の両方でのパフォーマンスに影響があります。
IPSec は、NIC に到達する前に IP ペイロードレベルでトラフィックを暗号化して、NIC オフロードに使用されてしまう可能性のあるフィールドを保護します。つまり、IPSec が有効な場合には、NIC アクセラレーション機能を使用できない場合があり、スループットの減少、CPU 使用率の上昇につながります。
第12章 ベアメタルホストの管理
OpenShift Container Platform をベアメタルクラスターにインストールする場合、クラスターに存在するベアメタルホストの machine
および machineset
カスタムリソース (CR) を使用して、ベアメタルノードをプロビジョニングし、管理できます。
12.1. ベアメタルホストおよびノードについて
Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) ベアメタルホストをクラスター内のノードとしてプロビジョニングするには、まずベアメタルホストハードウェアに対応する MachineSet
カスタムリソース (CR) オブジェクトを作成します。ベアメタルホストマシンセットは、お使いの設定に固有のインフラストラクチャーコンポーネントを記述します。特定の Kubernetes ラベルをこれらのマシンセットに適用してから、インフラストラクチャーコンポーネントを更新して、それらのマシンでのみ実行されるようにします。
Machine
CR は、metal3.io/autoscale-to-hosts
アノテーションを含む関連する MachineSet
をスケールアップする際に自動的に作成されます。OpenShift Container Platform は Machine
CR を使用して、MachineSet
CR で指定されるホストに対応するベアメタルノードをプロビジョニングします。
12.2. ベアメタルホストのメンテナンス
OpenShift Container Platform Web コンソールからクラスター内のベアメタルホストの詳細を維持することができます。Compute → Bare Metal Hosts に移動し、Actions ドロップダウンメニューからタスクを選択します。ここでは、BMC の詳細、ホストの起動 MAC アドレス、電源管理の有効化などの項目を管理できます。また、ホストのネットワークインターフェイスおよびドライブの詳細を確認することもできます。
ベアメタルホストをメンテナンスモードに移行できます。ホストをメンテナンスモードに移行すると、スケジューラーはすべての管理ワークロードを対応するベアメタルノードから移動します。新しいワークロードは、メンテナンスモードの間はスケジュールされません。
Web コンソールでベアメタルホストのプロビジョニングを解除することができます。ホストのプロビジョニング解除により以下のアクションが実行されます。
-
ベアメタルホスト CR に
cluster.k8s.io/delete-machine: true
のアノテーションを付けます。 - 関連するマシンセットをスケールダウンします。
デーモンセットおよび管理対象外の静的 Pod を別のノードに最初に移動することなく、ホストの電源をオフにすると、サービスの中断やデータの損失が生じる場合があります。
関連情報
12.2.1. Web コンソールを使用したベアメタルホストのクラスターへの追加
Web コンソールのクラスターにベアメタルホストを追加できます。
前提条件
- RHCOS クラスターのベアメタルへのインストール
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
- Web コンソールで、Compute → Bare Metal Hosts に移動します。
- Add Host → New with Dialog を選択します。
- 新規ベアメタルホストの一意の名前を指定します。
- Boot MAC address を設定します。
- Baseboard Management Console (BMC) Address を設定します。
- ホストのベースボード管理コントローラー (BMC) のユーザー認証情報を入力します。
- 作成後にホストの電源をオンにすることを選択し、Create を選択します。
- 利用可能なベアメタルホストの数に一致するようにレプリカ数をスケールアップします。Compute → MachineSets に移動し、Actions ドロップダウンメニューから Edit Machine count を選択してクラスター内のマシンレプリカ数を増やします。
oc scale
コマンドおよび適切なベアメタルマシンセットを使用して、ベアメタルノードの数を管理することもできます。
12.2.2. Web コンソールの YAML を使用したベアメタルホストのクラスターへの追加
ベアメタルホストを記述する YAML ファイルを使用して、Web コンソールのクラスターにベアメタルホストを追加できます。
前提条件
- クラスターで使用するために RHCOS コンピュートマシンをベアメタルインフラストラクチャーにインストールします。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 -
ベアメタルホストの
Secret
CR を作成します。
手順
- Web コンソールで、Compute → Bare Metal Hosts に移動します。
- Add Host → New from YAML を選択します。
以下の YAML をコピーして貼り付け、ホストの詳細で関連フィールドを変更します。
apiVersion: metal3.io/v1alpha1 kind: BareMetalHost metadata: name: <bare_metal_host_name> spec: online: true bmc: address: <bmc_address> credentialsName: <secret_credentials_name> 1 disableCertificateVerification: True 2 bootMACAddress: <host_boot_mac_address>
- Create を選択して YAML を保存し、新規ベアメタルホストを作成します。
利用可能なベアメタルホストの数に一致するようにレプリカ数をスケールアップします。Compute → MachineSets に移動し、Actions ドロップダウンメニューから Edit Machine count を選択してクラスター内のマシン数を増やします。
注記oc scale
コマンドおよび適切なベアメタルマシンセットを使用して、ベアメタルノードの数を管理することもできます。
12.2.3. 利用可能なベアメタルホストの数へのマシンの自動スケーリング
利用可能な BareMetalHost
オブジェクトの数に一致する Machine
オブジェクトの数を自動的に作成するには、metal3.io/autoscale-to-hosts
アノテーションを MachineSet
オブジェクトに追加します。
前提条件
-
クラスターで使用する RHCOS ベアメタルコンピュートマシンをインストールし、対応する
BareMetalHost
オブジェクトを作成します。 -
OpenShift Container Platform CLI (
oc
) をインストールします。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
metal3.io/autoscale-to-hosts
アノテーションを追加して、自動スケーリング用に設定するマシンセットにアノテーションを付けます。<machineset>
を、マシンセット名に置き換えます。$ oc annotate machineset <machineset> -n openshift-machine-api 'metal3.io/autoscale-to-hosts=<any_value>'
新しいスケーリングされたマシンが起動するまで待ちます。
BareMetalHost
オブジェクトを使用してクラスター内にマシンを作成し、その後ラベルまたはセレクターが BareMetalHost
で変更される場合、BareMetalHost
オブジェクトは Machine
オブジェクトが作成された MachineSet
に対して引き続きカウントされます。
12.2.4. プロビジョナーノードからのベアメタルホストの削除
特定の状況では、プロビジョナーノードからベアメタルホストを一時的に削除する場合があります。たとえば、OpenShift Container Platform 管理コンソールを使用して、または Machine Config Pool の更新の結果として、ベアメタルホストの再起動がトリガーされたプロビジョニング中に、OpenShift Container Platform は統合された Dell Remote Access Controller (iDrac) にログインし、ジョブキューの削除を発行します。
利用可能な BareMetalHost
オブジェクトの数と一致する数の Machine
オブジェクトを管理しないようにするには、baremetalhost.metal3.io/detached
アノテーションを MachineSet
オブジェクトに追加します。
このアノテーションは、Provisioned
、ExternallyProvisioned
、または Ready/Available
状態の BareMetalHost
オブジェクトに対してのみ効果があります。
前提条件
-
クラスターで使用する RHCOS ベアメタルコンピュートマシンをインストールし、対応する
BareMetalHost
オブジェクトを作成します。 -
OpenShift Container Platform CLI (
oc
) をインストールします。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
プロビジョナーノードから削除するコンピューティングマシンセットに、
baremetalhost.metal3.io/detached
アノテーションを追加してアノテーションを付けます。$ oc annotate machineset <machineset> -n openshift-machine-api 'baremetalhost.metal3.io/detached'
新しいマシンが起動するまで待ちます。
注記BareMetalHost
オブジェクトを使用してクラスター内にマシンを作成し、その後ラベルまたはセレクターがBareMetalHost
で変更される場合、BareMetalHost
オブジェクトはMachine
オブジェクトが作成されたMachineSet
に対して引き続きカウントされます。プロビジョニングのユースケースでは、次のコマンドを使用して、再起動が完了した後にアノテーションを削除します。
$ oc annotate machineset <machineset> -n openshift-machine-api 'baremetalhost.metal3.io/detached-'
第13章 Huge Page の機能およびそれらがアプリケーションによって消費される仕組み
13.1. Huge Page の機能
メモリーは Page と呼ばれるブロックで管理されます。多くのシステムでは、1 ページは 4Ki です。メモリー 1Mi は 256 ページに、メモリー 1Gi は 256,000 ページに相当します。CPU には、内蔵のメモリー管理ユニットがあり、ハードウェアでこのようなページリストを管理します。トランスレーションルックアサイドバッファー (TLB: Translation Lookaside Buffer) は、仮想から物理へのページマッピングの小規模なハードウェアキャッシュのことです。ハードウェアの指示で渡された仮想アドレスが TLB にあれば、マッピングをすばやく決定できます。そうでない場合には、TLB ミスが発生し、システムは速度が遅く、ソフトウェアベースのアドレス変換にフォールバックされ、パフォーマンスの問題が発生します。TLB のサイズは固定されているので、TLB ミスの発生率を減らすには Page サイズを大きくする必要があります。
Huge Page とは、4Ki より大きいメモリーページのことです。x86_64 アーキテクチャーでは、2Mi と 1Gi の 2 つが一般的な Huge Page サイズです。別のアーキテクチャーではサイズは異なります。Huge Page を使用するには、アプリケーションが認識できるようにコードを書き込む必要があります。Transparent Huge Pages (THP) は、アプリケーションによる認識なしに、Huge Page の管理を自動化しようとしますが、制約があります。特に、ページサイズは 2Mi に制限されます。THP では、THP のデフラグが原因で、メモリー使用率が高くなり、断片化が起こり、パフォーマンスの低下につながり、メモリーページがロックされてしまう可能性があります。このような理由から、アプリケーションは THP ではなく、事前割り当て済みの Huge Page を使用するように設計 (また推奨) される場合があります。
OpenShift Container Platform では、Pod のアプリケーションが事前に割り当てられた Huge Page を割り当て、消費することができます。
13.2. Huge Page がアプリケーションによって消費される仕組み
ノードは、Huge Page の容量をレポートできるように Huge Page を事前に割り当てる必要があります。ノードは、単一サイズの Huge Page のみを事前に割り当てることができます。
Huge Page は、リソース名の hugepages-<size>
を使用してコンテナーレベルのリソース要件で消費可能です。この場合、サイズは特定のノードでサポートされる整数値を使用した最もコンパクトなバイナリー表記です。たとえば、ノードが 2048KiB ページサイズをサポートする場合、これはスケジュール可能なリソース hugepages-2Mi
を公開します。CPU やメモリーとは異なり、Huge Page はオーバーコミットをサポートしません。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
generateName: hugepages-volume-
spec:
containers:
- securityContext:
privileged: true
image: rhel7:latest
command:
- sleep
- inf
name: example
volumeMounts:
- mountPath: /dev/hugepages
name: hugepage
resources:
limits:
hugepages-2Mi: 100Mi 1
memory: "1Gi"
cpu: "1"
volumes:
- name: hugepage
emptyDir:
medium: HugePages
- 1
hugepages
のメモリー量は、実際に割り当てる量に指定します。この値は、ページサイズで乗算したhugepages
のメモリー量に指定しないでください。たとえば、Huge Page サイズが 2MB と仮定し、アプリケーションに Huge Page でバックアップする RAM 100 MB を使用する場合には、Huge Page は 50 に指定します。OpenShift Container Platform により、計算処理が実行されます。上記の例にあるように、100MB
を直接指定できます。
指定されたサイズの Huge Page の割り当て
プラットフォームによっては、複数の Huge Page サイズをサポートするものもあります。特定のサイズの Huge Page を割り当てるには、Huge Page の起動コマンドパラメーターの前に、Huge Page サイズの選択パラメーター hugepagesz=<size>
を指定してください。<size>
の値は、バイトで指定する必要があります。その際、オプションでスケール接尾辞 [kKmMgG
] を指定できます。デフォルトの Huge Page サイズは、default_hugepagesz=<size>
の起動パラメーターで定義できます。
Huge page の要件
- Huge Page 要求は制限と同じでなければなりません。制限が指定されているにもかかわらず、要求が指定されていない場合には、これがデフォルトになります。
- Huge Page は、Pod のスコープで分割されます。コンテナーの分割は、今後のバージョンで予定されています。
-
Huge Page がサポートする
EmptyDir
ボリュームは、Pod 要求よりも多くの Huge Page メモリーを消費することはできません。 -
shmget()
でSHM_HUGETLB
を使用して Huge Page を消費するアプリケーションは、proc/sys/vm/hugetlb_shm_group に一致する補助グループで実行する必要があります。
13.3. Downward API を使用した Huge Page リソースの使用
Downward API を使用して、コンテナーで使用する Huge Page リソースに関する情報を挿入できます。
リソースの割り当ては、環境変数、ボリュームプラグイン、またはその両方として挿入できます。コンテナーで開発および実行するアプリケーションは、指定されたボリューム内の環境変数またはファイルを読み取ることで、利用可能なリソースを判別できます。
手順
以下の例のような
hugepages-volume-pod.yaml
ファイルを作成します。apiVersion: v1 kind: Pod metadata: generateName: hugepages-volume- labels: app: hugepages-example spec: containers: - securityContext: capabilities: add: [ "IPC_LOCK" ] image: rhel7:latest command: - sleep - inf name: example volumeMounts: - mountPath: /dev/hugepages name: hugepage - mountPath: /etc/podinfo name: podinfo resources: limits: hugepages-1Gi: 2Gi memory: "1Gi" cpu: "1" requests: hugepages-1Gi: 2Gi env: - name: REQUESTS_HUGEPAGES_1GI <.> valueFrom: resourceFieldRef: containerName: example resource: requests.hugepages-1Gi volumes: - name: hugepage emptyDir: medium: HugePages - name: podinfo downwardAPI: items: - path: "hugepages_1G_request" <.> resourceFieldRef: containerName: example resource: requests.hugepages-1Gi divisor: 1Gi
<.> では、
requests.hugepages-1Gi
からリソースの使用を読み取り、REQUESTS_HUGEPAGES_1GI
環境変数としてその値を公開するように指定し、2 つ目の <.> は、requests.hugepages-1Gi
からのリソースの使用を読み取り、/etc/podinfo/hugepages_1G_request
ファイルとして値を公開するように指定します。hugepages-volume-pod.yaml
ファイルから Pod を作成します。$ oc create -f hugepages-volume-pod.yaml
検証
REQUESTS_HUGEPAGES_1GI 環境
変数の値を確認します。$ oc exec -it $(oc get pods -l app=hugepages-example -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') \ -- env | grep REQUESTS_HUGEPAGES_1GI
出力例
REQUESTS_HUGEPAGES_1GI=2147483648
/etc/podinfo/hugepages_1G_request
ファイルの値を確認します。$ oc exec -it $(oc get pods -l app=hugepages-example -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}') \ -- cat /etc/podinfo/hugepages_1G_request
出力例
2
13.4. Huge Page の設定
ノードは、OpenShift Container Platform クラスターで使用される Huge Page を事前に割り当てる必要があります。Huge Page を予約する方法は、ブート時とランタイム時に実行する 2 つの方法があります。ブート時の予約は、メモリーが大幅に断片化されていないために成功する可能性が高くなります。Node Tuning Operator は、現時点で特定のノードでの Huge Page のブート時の割り当てをサポートします。
13.4.1. ブート時
手順
ノードの再起動を最小限にするには、以下の手順の順序に従う必要があります。
ラベルを使用して同じ Huge Page 設定を必要とするすべてのノードにラベルを付けます。
$ oc label node <node_using_hugepages> node-role.kubernetes.io/worker-hp=
以下の内容でファイルを作成し、これに
hugepages-tuned-boottime.yaml
という名前を付けます。apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: name: hugepages 1 namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator spec: profile: 2 - data: | [main] summary=Boot time configuration for hugepages include=openshift-node [bootloader] cmdline_openshift_node_hugepages=hugepagesz=2M hugepages=50 3 name: openshift-node-hugepages recommend: - machineConfigLabels: 4 machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-hp" priority: 30 profile: openshift-node-hugepages
チューニングされた
hugepages
オブジェクトの作成$ oc create -f hugepages-tuned-boottime.yaml
以下の内容でファイルを作成し、これに
hugepages-mcp.yaml
という名前を付けます。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfigPool metadata: name: worker-hp labels: worker-hp: "" spec: machineConfigSelector: matchExpressions: - {key: machineconfiguration.openshift.io/role, operator: In, values: [worker,worker-hp]} nodeSelector: matchLabels: node-role.kubernetes.io/worker-hp: ""
マシン設定プールを作成します。
$ oc create -f hugepages-mcp.yaml
断片化されていないメモリーが十分にある場合、worker-hp
マシン設定プールのすべてのノードには 50 2Mi の Huge Page が割り当てられているはずです。
$ oc get node <node_using_hugepages> -o jsonpath="{.status.allocatable.hugepages-2Mi}" 100Mi
TuneD ブートローダープラグインは、Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) ワーカーノードのみサポートします。
13.5. Transparent Huge Pages (THP) の無効化
Transparent Huge Page (THP) は、Huge Page を作成し、管理し、使用するためのほとんどの要素を自動化しようとします。THP は Huge Page を自動的に管理するため、すべてのタイプのワークロードに対して常に最適に処理される訳ではありません。THP は、多くのアプリケーションが独自の Huge Page を処理するため、パフォーマンス低下につながる可能性があります。したがって、THP を無効にすることを検討してください。以下の手順では、Node Tuning Operator (NTO) を使用して THP を無効にする方法を説明します。
手順
以下の内容でファイルを作成し、
thp-disable-tuned.yaml
という名前を付けます。apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: name: thp-workers-profile namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator spec: profile: - data: | [main] summary=Custom tuned profile for OpenShift to turn off THP on worker nodes include=openshift-node [vm] transparent_hugepages=never name: openshift-thp-never-worker recommend: - match: - label: node-role.kubernetes.io/worker priority: 25 profile: openshift-thp-never-worker
Tuned オブジェクトを作成します。
$ oc create -f thp-disable-tuned.yaml
アクティブなプロファイルの一覧を確認します。
$ oc get profile -n openshift-cluster-node-tuning-operator
検証
ノードのいずれかにログインし、通常の THP チェックを実行して、ノードがプロファイルを正常に適用したかどうかを確認します。
$ cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
出力例
always madvise [never]
第14章 低レイテンシーのノード向けの Performance Addon Operator
14.1. 低レイテンシー
Telco / 5G の領域でのエッジコンピューティングの台頭は、レイテンシーと輻輳を軽減し、アプリケーションのパフォーマンスを向上させる上で重要なロールを果たします。
簡単に言うと、レイテンシーは、データ (パケット) が送信側から受信側に移動し、受信側の処理後に送信側に戻るスピードを決定します。レイテンシーによる遅延を最小限に抑えた状態でネットワークアーキテクチャーを維持することが 5 G のネットワークパフォーマンス要件を満たすのに鍵となります。4G テクノロジーと比較し、平均レイテンシーが 50ms の 5G では、レイテンシーの数値を 1ms 以下にするようにターゲットが設定されます。このレイテンシーの減少により、ワイヤレスのスループットが 10 倍向上します。
Telco 領域にデプロイされるアプリケーションの多くは、ゼロパケットロスに耐えられる低レイテンシーを必要とします。パケットロスをゼロに調整すると、ネットワークのパフォーマンス低下させる固有の問題を軽減することができます。詳細は、Tuning for Zero Packet Loss in Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) を参照してください。
エッジコンピューティングの取り組みは、レイテンシーの削減にも役立ちます。コンピュート能力が文字通りクラウドのエッジ上にあり、ユーザーの近く置かれること考えてください。これにより、ユーザーと離れた場所にあるデータセンター間の距離が大幅に削減されるため、アプリケーションの応答時間とパフォーマンスのレイテンシーが短縮されます。
管理者は、すべてのデプロイメントを可能な限り低い管理コストで実行できるように、多数のエッジサイトおよびローカルサービスを一元管理できるようにする必要があります。また、リアルタイムの低レイテンシーおよび高パフォーマンスを実現するために、クラスターの特定のノードをデプロイし、設定するための簡単な方法も必要になります。低レイテンシーノードは、Cloud-native Network Functions (CNF) や Data Plane Development Kit (DPDK) などのアプリケーションに役立ちます。
現時点で、OpenShift Container Platform はリアルタイムの実行および低レイテンシーを実現するために OpenShift Container Platform クラスターでソフトウェアを調整するメカニズムを提供します (約 20 マイクロ秒未満の応答時間)。これには、カーネルおよび OpenShift Container Platform の設定値のチューニング、カーネルのインストール、およびマシンの再設定が含まれます。ただし、この方法では 4 つの異なる Operator を設定し、手動で実行する場合に複雑であり、間違いが生じる可能性がある多くの設定を行う必要があります。
OpenShift Container Platform は、OpenShift アプリケーションの低レイテンシーパフォーマンスを実現するために自動チューニングを実装する Performance Addon Operator を提供します。クラスター管理者は、このパフォーマンスプロファイル設定を使用することにより、より信頼性の高い方法でこれらの変更をより容易に実行することができます。管理者は、カーネルを kernel-rt に更新するかどうかを指定し、Pod の infra コンテナーなどのクラスターおよびオペレーティングシステムのハウスキーピング向けに CPU を予約して、アプリケーションコンテナーがワークロードを実行するように CPU を分離することができます。
14.1.1. 低レイテンシーおよびリアルタイムのアプリケーションのハイパースレッディングについて
ハイパースレッディングは、物理 CPU プロセッサーコアが 2 つの論理コアとして機能することを可能にする Intel プロセッサーテクノロジーで、2 つの独立したスレッドを同時に実行します。ハイパースレッディングにより、並列処理が効果的な特定のワークロードタイプのシステムスループットを向上できます。デフォルトの OpenShift Container Platform 設定では、ハイパースレッディングがデフォルトで有効にされることが予想されます。
通信アプリケーションの場合、可能な限りレイテンシーを最小限に抑えられるようにアプリケーションインフラストラクチャーを設計することが重要です。ハイパースレッディングは、パフォーマンスを低下させる可能性があり、低レイテンシーを必要とするコンピュート集約型のワークロードのスループットにマイナスの影響を及ぼす可能性があります。ハイパースレッディングを無効にすると、予測可能なパフォーマンスが確保され、これらのワークロードの処理時間が短縮されます。
ハイパースレッディングの実装および設定は、OpenShift Container Platform を実行しているハードウェアによって異なります。ハードウェアに固有のハイパースレッディング実装についての詳細は、関連するホストハードウェアのチューニング情報を参照してください。ハイパースレッディングを無効にすると、クラスターのコアごとにコストが増大する可能性があります。
関連情報
14.2. Performance Addon Operator のインストール
Performance Addon Operator は、一連のノードで高度なノードのパフォーマンスチューニングを有効にする機能を提供します。クラスター管理者は、OpenShift Container Platform CLI または Web コンソールを使用して Performance Addon Operator をインストールできます。
14.2.1. CLI を使用した Operator のインストール
クラスター管理者は、CLI を使用して Operator をインストールできます。
前提条件
- ベアメタルハードウェアにインストールされたクラスター。
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
以下のアクションを実行して、Performance Addon Operator の namespace を作成します。
openshift-performance-addon-operator
namespace を定義する以下の Namespace カスタムリソース (CR) を作成し、YAML をpao-namespace.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: openshift-performance-addon-operator annotations: workload.openshift.io/allowed: management
以下のコマンドを実行して namespace を作成します。
$ oc create -f pao-namespace.yaml
以下のオブジェクトを作成して、直前の手順で作成した namespace に Performance Addon Operator をインストールします。
以下の
OperatorGroup
CR を作成し、YAML をpao-operatorgroup.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: operators.coreos.com/v1 kind: OperatorGroup metadata: name: openshift-performance-addon-operator namespace: openshift-performance-addon-operator
以下のコマンドを実行して
OperatorGroup
CR を作成します。$ oc create -f pao-operatorgroup.yaml
以下のコマンドを実行して、次の手順に必要な
channel
の値を取得します。$ oc get packagemanifest performance-addon-operator -n openshift-marketplace -o jsonpath='{.status.defaultChannel}'
出力例
4.10
以下の Subscription CR を作成し、YAML を
pao-sub.yaml
ファイルに保存します。Subscription の例
apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1 kind: Subscription metadata: name: openshift-performance-addon-operator-subscription namespace: openshift-performance-addon-operator spec: channel: "<channel>" 1 name: performance-addon-operator source: redhat-operators 2 sourceNamespace: openshift-marketplace
以下のコマンドを実行して Subscription オブジェクトを作成します。
$ oc create -f pao-sub.yaml
openshift-performance-addon-operator
プロジェクトに切り替えます。$ oc project openshift-performance-addon-operator
14.2.2. Web コンソールを使用した Performance Addon Operator のインストール
クラスター管理者は、Web コンソールを使用して Performance Addon Operator をインストールできます。
先のセクションで説明されているように Namespace
CR および OperatorGroup
CR を作成する必要があります。
手順
OpenShift Container Platform Web コンソールを使用して Performance Addon Operator をインストールします。
- OpenShift Container Platform Web コンソールで、Operators → OperatorHub をクリックします。
- 利用可能な Operator のリストから Performance Addon Operator を選択してから Install をクリックします。
- Install Operator ページで、All namespaces on the cluster を選択します。次に、Install をクリックします。
オプション: performance-addon-operator が正常にインストールされていることを確認します。
- Operators → Installed Operators ページに切り替えます。
Performance Addon Operator が openshift-operators プロジェクトに Succeeded の Status でリストされていることを確認します。
注記インストール時に、 Operator は Failed ステータスを表示する可能性があります。インストールが成功し、Succeeded メッセージが表示された場合は、Failed メッセージを無視できます。
Operator がインストール済みとして表示されない場合は、さらにトラブルシューティングを行うことができます。
- Operators → Installed Operators ページに移動し、Operator Subscriptions および Install Plans タブで Status にエラーがあるかどうかを検査します。
-
Workloads → Pods ページに移動し、
openshift-operators
プロジェクトで Pod のログを確認します。
14.3. Performance Addon Operator のアップグレード
次のマイナーバージョンの Performance Addon Operator に手動でアップグレードし、Web コンソールを使用して更新のステータスをモニターできます。
14.3.1. Performance Addon Operator のアップグレードについて
- OpenShift Container Platform Web コンソールを使用して Operator サブスクリプションのチャネルを変更することで、Performance Addon Operator の次のマイナーバージョンにアップグレードできます。
- Performance Addon Operator のインストール時に z-stream の自動更新を有効にできます。
- 更新は、OpenShift Container Platform のインストール時にデプロイされる Marketplace Operator 経由で提供されます。Marketplace Operator は外部 Operator をクラスターで利用可能にします。
- 更新の完了までにかかる時間は、ネットワーク接続によって異なります。ほとんどの自動更新は 15 分以内に完了します。
14.3.1.1. Performance Addon Operator のクラスターへの影響
- 低レイテンシーのチューニング Huge Page は影響を受けません。
- Operator を更新しても、予期しない再起動は発生しません。
14.3.1.2. Performance Addon Operator の次のマイナーバージョンへのアップグレード
OpenShift Container Platform Web コンソールを使用して Operator サブスクリプションのチャネルを変更することで、Performance Addon Operator を次のマイナーバージョンに手動でアップグレードできます。
前提条件
- cluster-admin ロールを持つユーザーとしてのクラスターへのアクセスがあること。
手順
- Web コンソールにアクセスし、Operators → Installed Operators に移動します。
- Performance Addon Operator をクリックし、Operator details ページを開きます。
- Subscription タブをクリックし、Subscription details ページを開きます。
- Update channel ペインで、バージョン番号の右側にある鉛筆アイコンをクリックし、Change Subscription update channel ウィンドウを開きます。
- 次のマイナーバージョンを選択します。たとえば、Performance Addon Operator 4.10 にアップグレードする場合は、4.10 を選択します。
- Save をクリックします。
Operators → Installed Operators に移動してアップグレードのステータスを確認します。以下の
oc
コマンドを実行してステータスを確認することもできます。$ oc get csv -n openshift-performance-addon-operator
14.3.1.3. 以前に特定の namespace にインストールされている場合の Performance Addon Operator のアップグレード
Performance Addon Operator をクラスターの特定の namespace(例: openshift-performance-addon-operator
) にインストールしている場合、OperatorGroup
オブジェクトを変更して、アップグレード前に targetNamespaces
エントリーを削除します。
前提条件
- OpenShift Container Platform CLI (oc) をインストールします。
- cluster-admin 権限を持つユーザーとして OpenShift クラスターにログインします。
手順
Performance Addon Operator
OperatorGroup
CR を編集し、以下のコマンドを実行してtargetNamespaces
エントリーが含まれるspec
要素を削除します。$ oc patch operatorgroup -n openshift-performance-addon-operator openshift-performance-addon-operator --type json -p '[{ "op": "remove", "path": "/spec" }]'
- Operator Lifecycle Manager (OLM) が変更を処理するまで待機します。
OperatorGroup CR の変更が正常に適用されていることを確認します。
OperatorGroup
CR のspec
要素が削除されていることを確認します。$ oc describe -n openshift-performance-addon-operator og openshift-performance-addon-operator
- Performance Addon Operator のアップグレードに進みます。
14.3.2. アップグレードステータスの監視
Performance Addon Operator アップグレードステータスをモニターする最適な方法として、ClusterServiceVersion
(CSV) PHASE
を監視できます。Web コンソールを使用するか、oc get csv
コマンドを実行して CSV の状態をモニターすることもできます。
PHASE
および状態の値は利用可能な情報に基づく近似値になります。
前提条件
-
cluster-admin
ロールを持つユーザーとしてクラスターにアクセスできる。 -
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。
手順
以下のコマンドを実行します。
$ oc get csv
出力を確認し、
PHASE
フィールドをチェックします。以下に例を示します。VERSION REPLACES PHASE 4.10.0 performance-addon-operator.v4.10.0 Installing 4.8.0 Replacing
get csv
を再度実行して出力を確認します。# oc get csv
出力例
NAME DISPLAY VERSION REPLACES PHASE performance-addon-operator.v4.10.0 Performance Addon Operator 4.10.0 performance-addon-operator.v4.8.0 Succeeded
14.4. リアルタイムおよび低レイテンシーワークロードのプロビジョニング
多くの企業や組織は、非常に高性能なコンピューティングを必要としており、とくに金融業界や通信業界では、低い、予測可能なレイテンシーが必要になる場合があります。このような固有の要件を持つ業界では、OpenShift Container Platform は Performance Addon Operator を提供して、OpenShift Container Platform アプリケーションの低レイテンシーのパフォーマンスと一貫性のある応答時間を実現するための自動チューニングを実装します。
クラスター管理者は、このパフォーマンスプロファイル設定を使用することにより、より信頼性の高い方法でこれらの変更を加えることができます。管理者は、カーネルを kernel-rt (リアルタイム) に更新するかどうかを指定し、Pod の infra コンテナーなどのクラスターおよびオペレーティングシステムのハウスキーピング向けに CPU を予約して、アプリケーションコンテナーがワークロードを実行するように CPU を分離することができます。
保証された CPU を必要とするアプリケーションと組み合わせて実行プローブを使用すると、レイテンシースパイクが発生する可能性があります。代わりに、適切に設定されたネットワークプローブのセットなど、他のプローブを使用することを推奨します。
14.4.1. リアルタイムの既知の制限
ほとんどのデプロイメントで、3 つのコントロールプレーンノードと 3 つのワーカーノードを持つ標準クラスターを使用する場合、kernel-rt はワーカーノードでのみサポートされます。OpenShift Container Platform デプロイメントのコンパクトノードと単一ノードには例外があります。単一ノードへのインストールの場合、kernel-rt は単一のコントロールプレーンノードでサポートされます。
リアルタイムモードを完全に使用するには、コンテナーを昇格した権限で実行する必要があります。権限の付与についての情報は、Set capabilities for a Container を参照してください。
OpenShift Container Platform は許可される機能を制限するため、SecurityContext
を作成する必要がある場合もあります。
この手順は、Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) システムを使用したベアメタルのインストールで完全にサポートされます。
パフォーマンスの期待値を設定する必要があるということは、リアルタイムカーネルがあらゆる問題の解決策ではないということを意味します。リアルタイムカーネルは、一貫性のある、低レイテンシーの、決定論に基づく予測可能な応答時間を提供します。リアルタイムカーネルに関連して、追加のカーネルオーバーヘッドがあります。これは、主に個別にスケジュールされたスレッドでハードウェア割り込みを処理することによって生じます。一部のワークロードのオーバーヘッドが増加すると、スループット全体が低下します。ワークロードによって異なりますが、パフォーマンスの低下の程度は 0% から 30% の範囲になります。ただし、このコストは決定論をベースとしています。
14.4.2. リアルタイム機能のあるワーカーのプロビジョニング
- Performance Addon Operator をクラスターにインストールします。
- オプション: ノードを OpenShift Container Platform クラスターに追加します。BIOS パラメーターの設定 について参照してください。
-
oc
コマンドを使用して、リアルタイム機能を必要とするワーカーノードにラベルworker-rt
を追加します。 リアルタイムノード用の新しいマシン設定プールを作成します。
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfigPool metadata: name: worker-rt labels: machineconfiguration.openshift.io/role: worker-rt spec: machineConfigSelector: matchExpressions: - { key: machineconfiguration.openshift.io/role, operator: In, values: [worker, worker-rt], } paused: false nodeSelector: matchLabels: node-role.kubernetes.io/worker-rt: ""
マシン設定プール worker-rt は、
worker-rt
というラベルを持つノードのグループに対して作成されることに注意してください。ノードロールラベルを使用して、ノードを適切なマシン設定プールに追加します。
注記リアルタイムワークロードで設定するノードを決定する必要があります。クラスター内のすべてのノード、またはノードのサブセットを設定できます。Performance Addon Operator は、すべてのノードが専用のマシン設定プールの一部であることを想定します。すべてのノードを使用する場合は、Performance Addon Operator がワーカーノードのロールラベルを指すようにする必要があります。サブセットを使用する場合、ノードを新規のマシン設定プールにグループ化する必要があります。
-
ハウスキーピングコアの適切なセットと
realTimeKernel: enabled: true
を設定してPerformanceProfile
を作成します。 PerformanceProfile
でmachineConfigPoolSelector
を設定する必要があります:apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: example-performanceprofile spec: ... realTimeKernel: enabled: true nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-rt: "" machineConfigPoolSelector: machineconfiguration.openshift.io/role: worker-rt
一致するマシン設定プールがラベルを持つことを確認します。
$ oc describe mcp/worker-rt
出力例
Name: worker-rt Namespace: Labels: machineconfiguration.openshift.io/role=worker-rt
- OpenShift Container Platform はノードの設定を開始しますが、これにより複数の再起動が伴う可能性があります。ノードが起動し、安定するのを待機します。特定のハードウェアの場合に、これには長い時間がかかる可能性がありますが、ノードごとに 20 分の時間がかかることが予想されます。
- すべてが予想通りに機能していることを確認します。
14.4.3. リアルタイムカーネルのインストールの確認
以下のコマンドを使用して、リアルタイムカーネルがインストールされていることを確認します。
$ oc get node -o wide
文字列 4.18.0-305.30.1.rt7.102.el8_4.x86_64 cri-o://1.23.0-99.rhaos4.10.gitc3131de.el8
を含むロール worker-rt
を持つワーカーに注意してください。
NAME STATUS ROLES AGE VERSION INTERNAL-IP EXTERNAL-IP OS-IMAGE KERNEL-VERSION CONTAINER-RUNTIME rt-worker-0.example.com Ready worker,worker-rt 5d17h v1.23.0 128.66.135.107 <none> Red Hat Enterprise Linux CoreOS 46.82.202008252340-0 (Ootpa) 4.18.0-305.30.1.rt7.102.el8_4.x86_64 cri-o://1.23.0-99.rhaos4.10.gitc3131de.el8 [...]
14.4.4. リアルタイムで機能するワークロードの作成
リアルタイム機能を使用するワークロードを準備するには、以下の手順を使用します。
手順
-
QoS クラスの
Guaranteed
を指定して Pod を作成します。 - オプション: DPDK の CPU 負荷分散を無効にします。
- 適切なノードセレクターを割り当てます。
アプリケーションを作成する場合には、アプリケーションのチューニングとデプロイメント に記載されている一般的な推奨事項に従ってください。
14.4.5. QoS クラスの Guaranteed
を指定した Pod の作成
QoS クラスの Guaranteed
が指定されている Pod を作成する際には、以下を考慮してください。
- Pod のすべてのコンテナーにはメモリー制限およびメモリー要求があり、それらは同じである必要があります。
- Pod のすべてのコンテナーには CPU の制限と CPU 要求が必要であり、それらは同じである必要があります。
以下の例は、1 つのコンテナーを持つ Pod の設定ファイルを示しています。コンテナーにはメモリー制限とメモリー要求があり、どちらも 200 MiB に相当します。コンテナーには CPU 制限と CPU 要求があり、どちらも 1 CPU に相当します。
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: qos-demo namespace: qos-example spec: containers: - name: qos-demo-ctr image: <image-pull-spec> resources: limits: memory: "200Mi" cpu: "1" requests: memory: "200Mi" cpu: "1"
Pod を作成します。
$ oc apply -f qos-pod.yaml --namespace=qos-example
Pod についての詳細情報を表示します。
$ oc get pod qos-demo --namespace=qos-example --output=yaml
出力例
spec: containers: ... status: qosClass: Guaranteed
注記コンテナーが独自のメモリー制限を指定するものの、メモリー要求を指定しない場合、OpenShift Container Platform は制限に一致するメモリー要求を自動的に割り当てます。同様に、コンテナーが独自の CPU 制限を指定するものの、CPU 要求を指定しない場合、OpenShift Container Platform は制限に一致する CPU 要求を自動的に割り当てます。
14.4.6. オプション: DPDK 用の CPU 負荷分散の無効化
CPU 負荷分散を無効または有効にする機能は CRI-O レベルで実装されます。CRI-O のコードは、以下の要件を満たす場合にのみ CPU の負荷分散を無効または有効にします。
Pod は
performance-<profile-name>
ランタイムクラスを使用する必要があります。以下に示すように、パフォーマンスプロファイルのステータスを確認して、適切な名前を取得できます。apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile ... status: ... runtimeClass: performance-manual
-
Pod には
cpu-load-balancing.crio.io: true
アノテーションが必要です。
Performance Addon Operator は、該当するノードで高パフォーマンスのランタイムハンドラー設定スニペットの作成や、クラスターで高パフォーマンスのランタイムクラスの作成を行います。これには、 CPU 負荷分散の設定機能を有効にすることを除くと、デフォルトのランタイムハンドラーと同じ内容が含まれます。
Pod の CPU 負荷分散を無効にするには、 Pod
仕様に以下のフィールドが含まれる必要があります。
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: ... annotations: ... cpu-load-balancing.crio.io: "disable" ... ... spec: ... runtimeClassName: performance-<profile_name> ...
CPU マネージャーの静的ポリシーが有効にされている場合に、CPU 全体を使用する Guaranteed QoS を持つ Pod について CPU 負荷分散を無効にします。これ以外の場合に CPU 負荷分散を無効にすると、クラスター内の他のコンテナーのパフォーマンスに影響する可能性があります。
14.4.7. 適切なノードセレクターの割り当て
Pod をノードに割り当てる方法として、以下に示すようにパフォーマンスプロファイルが使用するものと同じノードセレクターを使用することが推奨されます。
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: example spec: # ... nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-rt: ""
ノードセレクターの詳細は、Placing pods on specific nodes using node selectors を参照してください。
14.4.8. リアルタイム機能を備えたワーカーへのワークロードのスケジューリング
Performance Addon Operator によって低レイテンシーを確保するために設定されたマシン設定プールに割り当てられるノードに一致するラベルセレクターを使用します。詳細は、Assigning pods to nodes を参照してください。
14.4.9. Guaranteed Pod の分離された CPU のデバイス割り込み処理の管理
Performance Addon Operator は、Pod Infra コンテナーなど、予約された CPU をクラスターおよびオペレーティングシステムのハウスキーピングタスクに、分離された CPU をワークロード実行用のアプリケーションコンテナーに分割して、ホストの CPU を管理できます。これにより、低レイテンシーのワークロード用の CPU を isolated (分離された CPU) として設定できます。
デバイスの割り込みについては、Guaranteed Pod が実行されている CPU を除き、CPU のオーバーロードを防ぐためにすべての分離された CPU および予約された CPU 間で負荷が分散されます。Guaranteed Pod の CPU は、関連するアノテーションが Pod に設定されている場合にデバイス割り込みを処理できなくなります。
パフォーマンスプロファイルで、 globallyDisableIrqLoadBalancing
は、デバイス割り込みが処理されるかどうかを管理するために使用されます。特定のワークロードでは、予約された CPU は、デバイスの割り込みを処理するのに常に十分な訳ではないため、デバイスの割り込みは分離された CPU でグローバルに無効にされません。デフォルトで、Performance Addon Operator は分離された CPU でデバイス割り込みを無効にしません。
ワークロードの低レイテンシーを確保するには、一部の (すべてではない) Pod で、それらが実行されている CPU がデバイス割り込みを処理しないようにする必要があります。Pod アノテーション irq-load-balancing.crio.io
は、デバイス割り込みが処理されるかどうかを定義するために使用されます。CRI-O は (設定されている場合)、Pod が実行されている場合にのみデバイス割り込みを無効にします。
14.4.9.1. CPU CFS クォータの無効化
保証された個々の Pod の CPU スロットル調整を減らすには、アノテーション cpu-quota.crio.io: "disable"
を付けて、Pod 仕様を作成します。このアノテーションは、Pod の実行時に CPU Completely Fair Scheduler (CFS) のクォータを無効にします。次の Pod 仕様には、このアノテーションが含まれています。
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: Pod metadata: annotations: cpu-quota.crio.io: "disable" spec: runtimeClassName: performance-<profile_name> ...
CPU マネージャーの静的ポリシーが有効になっている場合、および CPU 全体を使用する Guaranteed QoS を持つ Pod の場合にのみ、CPU CFS クォータを無効にします。これ以外の場合に CPU CFS クォータを無効にすると、クラスター内の他のコンテナーのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
14.4.9.2. Performance Addon Operator でのグローバルデバイス割り込み処理の無効化
Performance Addon Operator を分離された CPU セットのグローバルデバイス割り込みを無効にするように設定するには、パフォーマンスプロファイルの globallyDisableIrqLoadBalancing
フィールドを true
に設定します。true
の場合、競合する Pod アノテーションは無視されます。false
の場合、すべての CPU 間で IRQ 負荷が分散されます。
パフォーマンスプロファイルのスニペットは、この設定を示しています。
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: manual spec: globallyDisableIrqLoadBalancing: true ...
14.4.9.3. 個別の Pod の割り込み処理の無効化
個別の Pod の割り込み処理を無効にするには、パフォーマンスプロファイルで globalDisableIrqLoadBalancing
が false
に設定されていることを確認します。次に、Pod 仕様で、irq-load-balancing.crio.io
Pod アノテーションを disable
に設定します。次の Pod 仕様には、このアノテーションが含まれています。
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: Pod metadata: annotations: irq-load-balancing.crio.io: "disable" spec: runtimeClassName: performance-<profile_name> ...
14.4.10. デバイス割り込み処理を使用するためのパフォーマンスプロファイルのアップグレード
Performance Addon Operator パフォーマンスプロファイルのカスタムリソース定義 (CRD) を v1 または v1alpha1 から v2 にアップグレードする場合、globallyDisableIrqLoadBalancing
は true
に設定されます。
globallyDisableIrqLoadBalancing
は、IRQ ロードバランシングを分離 CPU セットに対して無効にするかどうかを切り替えます。このオプションを true
に設定すると、分離 CPU セットの IRQ ロードバランシングが無効になります。オプションを false
に設定すると、IRQ をすべての CPU 間でバランスさせることができます。
14.4.10.1. サポート対象の API バージョン
Performance Addon Operator は、パフォーマンスプロファイル apiVersion
フィールドの v2
、v1
、および v1alpha1
をサポートします。v1 および v1alpha1 API は同一です。v2 API には、デフォルト値の false
が設定されたオプションのブール値フィールド globallyDisableIrqLoadBalancing
が含まれます。
14.4.10.1.1. Performance Addon Operator の v1alpha1 から v1 へのアップグレード
Performance Addon Operator API バージョンを v1alpha1 から v1 にアップグレードする場合、v1alpha1 パフォーマンスプロファイルは None 変換ストラテジーを使用して即時にオンザフライで変換され、API バージョン v1 の Performance Addon Operator に送信されます。
14.4.10.1.2. Performance Addon Operator API の v1alpha1 または v1 から v2 へのアップグレード
古い Performance Addon Operator API バージョンからアップグレードする場合、既存の v1 および v1alpha1 パフォーマンスプロファイルは、globallyDisableIrqLoadBalancing
フィールドに true
の値を挿入する変換 Webhook を使用して変換されます。
14.4.11. IRQ 動的負荷分散用ノードの設定
IRQ 動的負荷分散を処理するクラスターノードを設定するには、以下を実行します。
- cluster-admin 権限を持つユーザーとして OpenShift Container Platform クラスターにログインします。
-
パフォーマンスプロファイルの
apiVersion
をperformance.openshift.io/v2
を使用するように設定します。 -
globallyDisableIrqLoadBalancing
フィールドを削除するか、これをfalse
に設定します。 適切な分離された CPU と予約された CPU を設定します。以下のスニペットは、2 つの CPU を確保するプロファイルを示しています。IRQ 負荷分散は、
isolated
CPU セットで実行されている Pod について有効にされます。apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: dynamic-irq-profile spec: cpu: isolated: 2-5 reserved: 0-1 ...
注記予約および分離された CPU を設定する場合に、Pod 内の infra コンテナーは予約された CPU を使用し、アプリケーションコンテナーは分離された CPU を使用します。
排他的な CPU を使用する Pod を作成し、
irq-load-balancing.crio.io
およびcpu-quota.crio.io
アノテーションをdisable
に設定します。以下に例を示します。apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: dynamic-irq-pod annotations: irq-load-balancing.crio.io: "disable" cpu-quota.crio.io: "disable" spec: containers: - name: dynamic-irq-pod image: "registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10" command: ["sleep", "10h"] resources: requests: cpu: 2 memory: "200M" limits: cpu: 2 memory: "200M" nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: "" runtimeClassName: performance-dynamic-irq-profile ...
-
performance-<profile_name> の形式で Pod
runtimeClassName
を入力します。ここで、<profile_name> はPerformanceProfile
YAML のname
です (例:performance-dynamic-irq-profile
)。 - ノードセレクターを cnf-worker をターゲットに設定するように設定します。
Pod が正常に実行されていることを確認します。ステータスが
running
であり、正しい cnf-worker ノードが設定されている必要があります。$ oc get pod -o wide
予想される出力
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES dynamic-irq-pod 1/1 Running 0 5h33m <ip-address> <node-name> <none> <none>
IRQ の動的負荷分散向けに設定された Pod が実行される CPU を取得します。
$ oc exec -it dynamic-irq-pod -- /bin/bash -c "grep Cpus_allowed_list /proc/self/status | awk '{print $2}'"
予想される出力
Cpus_allowed_list: 2-3
ノードの設定が正しく適用されていることを確認します。そのノードに対して SSH を実行し、設定を確認します。
$ oc debug node/<node-name>
予想される出力
Starting pod/<node-name>-debug ... To use host binaries, run `chroot /host` Pod IP: <ip-address> If you don't see a command prompt, try pressing enter. sh-4.4#
ノードのファイルシステムを使用できることを確認します。
sh-4.4# chroot /host
予想される出力
sh-4.4#
デフォルトのシステム CPU アフィニティーマスクに
dynamic-irq-pod
CPU(例: CPU 2 および 3) が含まれないようにします。$ cat /proc/irq/default_smp_affinity
出力例
33
システム IRQ が
dynamic-irq-pod
CPU で実行されるように設定されていないことを確認します。find /proc/irq/ -name smp_affinity_list -exec sh -c 'i="$1"; mask=$(cat $i); file=$(echo $i); echo $file: $mask' _ {} \;
出力例
/proc/irq/0/smp_affinity_list: 0-5 /proc/irq/1/smp_affinity_list: 5 /proc/irq/2/smp_affinity_list: 0-5 /proc/irq/3/smp_affinity_list: 0-5 /proc/irq/4/smp_affinity_list: 0 /proc/irq/5/smp_affinity_list: 0-5 /proc/irq/6/smp_affinity_list: 0-5 /proc/irq/7/smp_affinity_list: 0-5 /proc/irq/8/smp_affinity_list: 4 /proc/irq/9/smp_affinity_list: 4 /proc/irq/10/smp_affinity_list: 0-5 /proc/irq/11/smp_affinity_list: 0 /proc/irq/12/smp_affinity_list: 1 /proc/irq/13/smp_affinity_list: 0-5 /proc/irq/14/smp_affinity_list: 1 /proc/irq/15/smp_affinity_list: 0 /proc/irq/24/smp_affinity_list: 1 /proc/irq/25/smp_affinity_list: 1 /proc/irq/26/smp_affinity_list: 1 /proc/irq/27/smp_affinity_list: 5 /proc/irq/28/smp_affinity_list: 1 /proc/irq/29/smp_affinity_list: 0 /proc/irq/30/smp_affinity_list: 0-5
一部の IRQ コントローラーは IRQ リバランスをサポートせず、常にすべてのオンライン CPU を IRQ マスクとして公開します。これらの IRQ コントローラーは CPU 0 で正常に実行されます。ホスト設定についての詳細は、ホストに対して SSH を実行し、<irq-num>
をクエリーする CPU 番号に置き換えて以下を実行して参照してください。
$ cat /proc/irq/<irq-num>/effective_affinity
14.4.12. クラスターのハイパースレッディングの設定
OpenShift Container Platform クラスターのハイパースレッディングを設定するには、パフォーマンスプロファイルの CPU スレッドを、予約または分離された CPU プールに設定された同じコアに設定します。
パフォーマンスプロファイルを設定してから、ホストのハイパースレッディング設定を変更する場合は、新規の設定に一致するように PerformanceProfile
YAML の CPU の isolated
および reserved
フィールドを更新するようにしてください。
以前に有効にされたホストのハイパースレッディング設定を無効にすると、PerformanceProfile
YAML にリスト表示されている CPU コア ID が正しくなくなる可能性があります。この設定が間違っていると、リスト表示される CPU が見つからなくなるため、ノードが利用できなくなる可能性があります。
前提条件
-
cluster-admin
ロールを持つユーザーとしてクラスターにアクセスできる。 - OpenShift CLI (oc) のインストール。
手順
設定する必要のあるホストのどの CPU でどのスレッドが実行されているかを確認します。
クラスターにログインして以下のコマンドを実行し、ホスト CPU で実行されているスレッドを表示できます。
$ lscpu --all --extended
出力例
CPU NODE SOCKET CORE L1d:L1i:L2:L3 ONLINE MAXMHZ MINMHZ 0 0 0 0 0:0:0:0 yes 4800.0000 400.0000 1 0 0 1 1:1:1:0 yes 4800.0000 400.0000 2 0 0 2 2:2:2:0 yes 4800.0000 400.0000 3 0 0 3 3:3:3:0 yes 4800.0000 400.0000 4 0 0 0 0:0:0:0 yes 4800.0000 400.0000 5 0 0 1 1:1:1:0 yes 4800.0000 400.0000 6 0 0 2 2:2:2:0 yes 4800.0000 400.0000 7 0 0 3 3:3:3:0 yes 4800.0000 400.0000
この例では、4 つの物理 CPU コアで 8 つの論理 CPU コアが実行されています。CPU0 および CPU4 は物理コアの Core0 で実行されており、CPU1 および CPU5 は物理コア 1 で実行されています。
または、特定の物理 CPU コア (以下の例では
cpu0
) に設定されているスレッドを表示するには、コマンドプロンプトを開いて以下のコマンドを実行します。$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/topology/thread_siblings_list
出力例
0-4
PerformanceProfile
YAML で分離された CPU および予約された CPU を適用します。たとえば、論理コア CPU0 と CPU4 をisolated
として設定し、論理コア CPU1 から CPU3 および CPU5 から CPU7 をreserved
として設定できます。予約および分離された CPU を設定する場合に、Pod 内の infra コンテナーは予約された CPU を使用し、アプリケーションコンテナーは分離された CPU を使用します。... cpu: isolated: 0,4 reserved: 1-3,5-7 ...
注記予約済みの CPU プールと分離された CPU プールは重複してはならず、これらは共に、ワーカーノードの利用可能なすべてのコアに広がる必要があります。
ハイパースレッディングは、ほとんどの Intel プロセッサーでデフォルトで有効にされます。ハイパースレッディングを有効にする場合、特定のコアによって処理されるスレッドはすべて、同じコアで分離されるか、処理される必要があります。
14.4.12.1. 低レイテンシーアプリケーションのハイパースレッディングの無効化
低レイテンシー処理用にクラスターを設定する場合、クラスターをデプロイする前にハイパースレッディングを無効にするかどうかを考慮してください。ハイパースレッディングを無効にするには、以下を実行します。
- ハードウェアとトポロジーに適したパフォーマンスプロファイルを作成します。
nosmt
を追加のカーネル引数として設定します。以下のパフォーマンスプロファイルの例は、この設定について示しています。apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: example-performanceprofile spec: additionalKernelArgs: - nmi_watchdog=0 - audit=0 - mce=off - processor.max_cstate=1 - idle=poll - intel_idle.max_cstate=0 - nosmt cpu: isolated: 2-3 reserved: 0-1 hugepages: defaultHugepagesSize: 1G pages: - count: 2 node: 0 size: 1G nodeSelector: node-role.kubernetes.io/performance: '' realTimeKernel: enabled: true
注記予約および分離された CPU を設定する場合に、Pod 内の infra コンテナーは予約された CPU を使用し、アプリケーションコンテナーは分離された CPU を使用します。
14.5. パフォーマンスプロファイルによる低レイテンシーを実現するためのノードのチューニング
パフォーマンスプロファイルを使用すると、特定のマシン設定プールに属するノードのレイテンシーの調整を制御できます。設定を指定すると、PerformanceProfile
オブジェクトは実際のノードレベルのチューニングを実行する複数のオブジェクトにコンパイルされます。
-
ノードを操作する
MachineConfig
ファイル。 -
Topology Manager、CPU マネージャー、および OpenShift Container Platform ノードを設定する
KubeletConfig
ファイル。 - Node Tuning Operator を設定する Tuned プロファイル。
パフォーマンスプロファイルを使用して、カーネルを kernel-rt に更新して Huge Page を割り当て、ハウスキーピングデータの実行やワークロードの実行用に CPU をパーティションに分割するかどうかを指定できます。
PerformanceProfile
オブジェクトを手動で作成するか、Performance Profile Creator (PPC) を使用してパフォーマンスプロファイルを生成することができます。PPC の詳細については、以下の関連情報を参照してください。
パフォーマンスプロファイルの例
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: performance spec: cpu: isolated: "4-15" 1 reserved: "0-3" 2 hugepages: defaultHugepagesSize: "1G" pages: - size: "1G" count: 16 node: 0 realTimeKernel: enabled: true 3 numa: 4 topologyPolicy: "best-effort" nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: "" 5
- 1
- このフィールドでは、特定の CPU を分離し、ワークロード用に、アプリケーションコンテナーで使用します。ハイパースレッディングが有効な場合に Pod がエラーなしで実行できるようにするには、分離された CPU の数を偶数に設定します。
- 2
- このフィールドでは、特定の CPU を予約し、ハウスキーピング用に infra コンテナーで使用します。
- 3
- このフィールドでは、ノード上にリアルタイムカーネルをインストールします。有効な値は
true
またはfalse
です。true
値を設定すると、ノード上にリアルタイムカーネルがインストールされます。 - 4
- Topology Manager ポリシーを設定するには、このフィールドを使用します。有効な値は
none
(デフォルト)、best-effort
、restricted
、およびsingle-numa-node
です。詳細は、Topology Manager Policies を参照してください。 - 5
- このフィールドを使用してノードセレクターを指定し、パフォーマンスプロファイルを特定のノードに適用します。
関連情報
- Performance Profile Creator (PPC) を使用してパフォーマンスプロファイルを生成する方法の詳細は、Creating a performance profile を参照してください。
14.5.1. Huge Page の設定
ノードは、OpenShift Container Platform クラスターで使用される Huge Page を事前に割り当てる必要があります。Performance Addon Operator を使用し、特定のノードで Huge Page を割り当てます。
OpenShift Container Platform は、Huge Page を作成し、割り当てる方法を提供します。Performance Addon Operator は、パーマンスプロファイルを使用してこれを実行するための簡単な方法を提供します。
たとえば、パフォーマンスプロファイルの hugepages
pages
セクションで、size
、count
、およびオプションで node
の複数のブロックを指定できます。
hugepages:
defaultHugepagesSize: "1G"
pages:
- size: "1G"
count: 4
node: 0 1
- 1
node
は、Huge Page が割り当てられる NUMA ノードです。node
を省略すると、ページはすべての NUMA ノード間で均等に分散されます。
更新が完了したことを示す関連するマシン設定プールのステータスを待機します。
これらは、Huge Page を割り当てるのに必要な唯一の設定手順です。
検証
設定を確認するには、ノード上の
/proc/meminfo
ファイルを参照します。$ oc debug node/ip-10-0-141-105.ec2.internal
# grep -i huge /proc/meminfo
出力例
AnonHugePages: ###### ## ShmemHugePages: 0 kB HugePages_Total: 2 HugePages_Free: 2 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: #### ## Hugetlb: #### ##
新規サイズを報告するには、
oc describe
を使用します。$ oc describe node worker-0.ocp4poc.example.com | grep -i huge
出力例
hugepages-1g=true hugepages-###: ### hugepages-###: ###
14.5.2. 複数の Huge Page サイズの割り当て
同じコンテナーで異なるサイズの Huge Page を要求できます。これにより、Huge Page サイズのニーズの異なる複数のコンテナーで設定されるより複雑な Pod を定義できます。
たとえば、サイズ 1G
と 2M
を定義でき、Performance Addon Operator は以下に示すようにノード上に両方のサイズを設定できます。
spec: hugepages: defaultHugepagesSize: 1G pages: - count: 1024 node: 0 size: 2M - count: 4 node: 1 size: 1G
14.5.3. infra およびアプリケーションコンテナーの CPU の制限
一般的なハウスキーピングおよびワークロードタスクは、レイテンシーの影響を受けやすいプロセスに影響を与える可能性のある方法で CPU を使用します。デフォルトでは、コンテナーランタイムはすべてのオンライン CPU を使用して、すべてのコンテナーを一緒に実行します。これが原因で、コンテキストスイッチおよびレイテンシーが急増する可能性があります。CPU をパーティション化することで、ノイズの多いプロセスとレイテンシーの影響を受けやすいプロセスを分離し、干渉を防ぐことができます。以下の表は、Performance Add-On Operator を使用してノードを調整した後、CPU でプロセスがどのように実行されるかを示しています。
プロセスタイプ | Details |
---|---|
| 低レイテンシーのワークロードが実行されている場合を除き、任意の CPU で実行されます。 |
インフラストラクチャー Pod | 低レイテンシーのワークロードが実行されている場合を除き、任意の CPU で実行されます。 |
割り込み | 予約済み CPU にリダイレクトします (OpenShift Container Platform 4.7 以降ではオプション) |
カーネルプロセス | 予約済み CPU へのピン |
レイテンシーの影響を受けやすいワークロード Pod | 分離されたプールからの排他的 CPU の特定のセットへのピン |
OS プロセス/systemd サービス | 予約済み CPU へのピン |
すべての QoS プロセスタイプ (Burstable
、BestEffort
、または Guaranteed
) の Pod に割り当て可能なノード上のコアの容量は、分離されたプールの容量と同じです。予約済みプールの容量は、クラスターおよびオペレーティングシステムのハウスキーピング業務で使用するためにノードの合計コア容量から削除されます。
例 1
ノードは 100 コアの容量を備えています。クラスター管理者は、パフォーマンスプロファイルを使用して、50 コアを分離プールに割り当て、50 コアを予約プールに割り当てます。クラスター管理者は、25 コアを QoS Guaranteed
Pod に割り当て、25 コアを BestEffort
または Burstable
Pod に割り当てます。これは、分離されたプールの容量と一致します。
例 2
ノードは 100 コアの容量を備えています。クラスター管理者は、パフォーマンスプロファイルを使用して、50 コアを分離プールに割り当て、50 コアを予約プールに割り当てます。クラスター管理者は、50 個のコアを QoS Guaranteed
Pod に割り当て、1 個のコアを BestEffort
または Burstable
Pod に割り当てます。これは、分離されたプールの容量を 1 コア超えています。CPU 容量が不十分なため、Pod のスケジューリングが失敗します。
使用する正確なパーティショニングパターンは、ハードウェア、ワークロードの特性、予想されるシステム負荷などの多くの要因によって異なります。いくつかのサンプルユースケースは次のとおりです。
- レイテンシーの影響を受けやすいワークロードがネットワークインターフェイスコントローラー (NIC) などの特定のハードウェアを使用する場合は、分離されたプール内の CPU が、このハードウェアにできるだけ近いことを確認してください。少なくとも、ワークロードを同じ Non-Uniform Memory Access (NUMA) ノードに配置する必要があります。
- 予約済みプールは、すべての割り込みを処理するために使用されます。システムネットワークに依存する場合は、すべての着信パケット割り込みを処理するために、十分なサイズの予約プールを割り当てます。4.10 以降のバージョンでは、ワークロードはオプションで機密としてラベル付けできます。
予約済みパーティションと分離パーティションにどの特定の CPU を使用するかを決定するには、詳細な分析と測定が必要です。デバイスやメモリーの NUMA アフィニティーなどの要因が作用しています。選択は、ワークロードアーキテクチャーと特定のユースケースにも依存します。
予約済みの CPU プールと分離された CPU プールは重複してはならず、これらは共に、ワーカーノードの利用可能なすべてのコアに広がる必要があります。
ハウスキーピングタスクとワークロードが相互に干渉しないようにするには、パフォーマンスプロファイルの spec
セクションで CPU の 2 つのグループを指定します。
-
isolated
- アプリケーションコンテナーワークロードの CPU を指定します。これらの CPU のレイテンシーが一番低くなります。このグループのプロセスには割り込みがないため、DPDK ゼロパケットロスの帯域幅がより高くなります。 -
reserved
- クラスターおよびオペレーティングシステムのハウスキーピング業務用の CPU を指定します。reserved
グループのスレッドは、ビジーであることが多いです。reserved
グループでレイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションを実行しないでください。レイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションは、isolated
グループで実行されます。
手順
- 環境のハードウェアとトポロジーに適したパフォーマンスプロファイルを作成します。
infra およびアプリケーションコンテナー用に予約して分離する CPU で、
reserved
およびisolated
パラメーターを追加します。apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: infra-cpus spec: cpu: reserved: "0-4,9" 1 isolated: "5-8" 2 nodeSelector: 3 node-role.kubernetes.io/worker: ""
14.6. Performance Addon Operator を使用した NIC キューの削減
Performance Addon Operator を使用すると、パフォーマンスプロファイルを設定して、各ネットワークデバイスの Network Interface Card (NIC) キュー数を調整できます。デバイスネットワークキューを使用すると、パケットを複数の異なる物理キューに分散でき、各キューはパケット処理用に個別のスレッドを取得します。
リアルタイムまたは低レイテンシーシステムでは、分離 CPU にピニングされる不要な割り込み要求の行 (IRQ) をすべて予約またはハウスキーピング CPU に移動する必要があります。
OpenShift Container Platform ネットワークなど、システムが必要なアプリケーションのデプロイメントにおいて、または Data Plane Development Kit (DPDK) ワークロードを使用する混在型のデプロイメントにおいて、適切なスループットを実現するには複数のキューが必要であり、NIC キュー数は調整するか、変更しないようにする必要があります。たとえば、レイテンシーを低くするには、DPDK ベースのワークロードの NIC キューの数を、予約またはハウスキーピング CPU の数だけに減らす必要があります。
デフォルトでは CPU ごとに過剰なキューが作成されるので、チューニングしてレイテンシーを低くすると CPU のハウスキーピング向けの中断テーブルに収まりません。キューの数を減らすことで、適切なチューニングが可能になります。キューの数が少ないと、IRQ テーブルに適合する割り込みの数が少なくなります。
14.6.1. パフォーマンスプロファイルによる NIC キューの調整
パフォーマンスプロファイルを使用すると、各ネットワークデバイスのキュー数を調整できます。
サポート対象のネットワークデバイスは以下のとおりです。
- 非仮想ネットワークデバイス
- 複数のキュー (チャネル) をサポートするネットワークデバイス
サポート対象外のネットワークデバイスは以下の通りです。
- Pure Software ネットワークインターフェイス
- ブロックデバイス
- Intel DPDK Virtual Function
前提条件
-
cluster-admin
ロールを持つユーザーとしてクラスターにアクセスできる。 -
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。
手順
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとして、Performance Addon Operator を実行する OpenShift Container Platform クラスターにログインします。 - お使いのハードウェアとトポロジーに適したパフォーマンスプロファイルを作成して適用します。プロファイルの作成に関するガイダンスは、パフォーマンスプロファイルの作成のセクションを参照してください。
この作成したパフォーマンスプロファイルを編集します。
$ oc edit -f <your_profile_name>.yaml
spec
フィールドにnet
オブジェクトを設定します。オブジェクトリストには、以下の 2 つのフィールドを含めることができます。-
userLevelNetworking
は、ブール値フラグとして指定される必須フィールドです。userLevelNetworking
がtrue
の場合、サポートされているすべてのデバイスのキュー数は、予約された CPU 数に設定されます。デフォルトはfalse
です。 devices
は、キューを予約 CPU 数に設定するデバイスのリストを指定する任意のフィールドです。デバイスリストに何も指定しないと、設定がすべてのネットワークデバイスに適用されます。設定は以下のとおりです。InterfaceName
: このフィールドはインターフェイス名を指定し、正または負のシェルスタイルのワイルドカードをサポートします。-
ワイルドカード構文の例:
<string> .*
-
負のルールには、感嘆符のプリフィックスが付きます。除外リスト以外のすべてのデバイスにネットキューの変更を適用するには、
!<device>
を使用します (例:!eno1
)。
-
ワイルドカード構文の例:
-
vendorID
: 16 ビット (16 進数) として表されるネットワークデバイスベンダー ID。接頭辞は0x
です。 9
deviceID
: 16 ビット (16 進数) として表されるネットワークデバイス ID (モデル)。接頭辞は0x
です。注記deviceID
が指定されている場合は、vendorID
も定義する必要があります。デバイスエントリーinterfaceName
、vendorID
、またはvendorID
とdeviceID
のペアで指定されているすべてのデバイス識別子に一致するデバイスは、ネットワークデバイスとしての資格があります。その後、このネットワークデバイスは net キュー数が予約 CPU 数に設定されます。2 つ以上のデバイスを指定すると、net キュー数は、それらのいずれかに一致する net デバイスに設定されます。
-
このパフォーマンスプロファイルの例を使用して、キュー数をすべてのデバイスの予約 CPU 数に設定します。
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: manual spec: cpu: isolated: 3-51,54-103 reserved: 0-2,52-54 net: userLevelNetworking: true nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
このパフォーマンスプロファイルの例を使用して、定義されたデバイス識別子に一致するすべてのデバイスの予約 CPU 数にキュー数を設定します。
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: manual spec: cpu: isolated: 3-51,54-103 reserved: 0-2,52-54 net: userLevelNetworking: true devices: - interfaceName: “eth0” - interfaceName: “eth1” - vendorID: “0x1af4” - deviceID: “0x1000” nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
このパフォーマンスプロファイルの例を使用して、インターフェイス名
eth
で始まるすべてのデバイスの予約 CPU 数にキュー数を設定します。apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: manual spec: cpu: isolated: 3-51,54-103 reserved: 0-2,52-54 net: userLevelNetworking: true devices: - interfaceName: “eth*” nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
このパフォーマンスプロファイルの例を使用して、
eno1
以外の名前のインターフェイスを持つすべてのデバイスの予約 CPU 数にキュー数を設定します。apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: manual spec: cpu: isolated: 3-51,54-103 reserved: 0-2,52-54 net: userLevelNetworking: true devices: - interfaceName: “!eno1” nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
このパフォーマンスプロファイルの例を使用して、インターフェイス名
eth0
、0x1af4
のvendorID
、および0x1000
のdeviceID
を持つすべてのデバイスの予約 CPU 数にキュー数を設定します。apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: manual spec: cpu: isolated: 3-51,54-103 reserved: 0-2,52-54 net: userLevelNetworking: true devices: - interfaceName: “eth0” - vendorID: “0x1af4” - deviceID: “0x1000” nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
更新されたパフォーマンスプロファイルを適用します。
$ oc apply -f <your_profile_name>.yaml
関連情報
14.6.2. キューステータスの確認
このセクションでは、さまざまなパフォーマンスプロファイルについて、変更の適用を検証する方法を複数例示しています。
例 1
この例では、サポートされている すべて のデバイスの net キュー数は、予約された CPU 数 (2) に設定されます。
パフォーマンスプロファイルの関連セクションは次のとおりです。
apiVersion: performance.openshift.io/v2 metadata: name: performance spec: kind: PerformanceProfile spec: cpu: reserved: 0-1 #total = 2 isolated: 2-8 net: userLevelNetworking: true # ...
以下のコマンドを使用して、デバイスに関連付けられたキューのステータスを表示します。
注記パフォーマンスプロファイルが適用されたノードで、以下のコマンドを実行します。
$ ethtool -l <device>
プロファイルの適用前にキューのステータスを確認します。
$ ethtool -l ens4
出力例
Channel parameters for ens4: Pre-set maximums: RX: 0 TX: 0 Other: 0 Combined: 4 Current hardware settings: RX: 0 TX: 0 Other: 0 Combined: 4
プロファイルの適用後にキューのステータスを確認します。
$ ethtool -l ens4
出力例
Channel parameters for ens4: Pre-set maximums: RX: 0 TX: 0 Other: 0 Combined: 4 Current hardware settings: RX: 0 TX: 0 Other: 0 Combined: 2 1
- 1
- チャネルを組み合わせると、すべての サポート対象のデバイスの予約 CPU の合計数は 2 になります。これは、パフォーマンスプロファイルでの設定内容と一致します。
例 2
この例では、サポートされている すべて のネットワークデバイスの net キュー数は、予約された CPU 数 (2) に特定の vendorID
を指定して、設定されます。
パフォーマンスプロファイルの関連セクションは次のとおりです。
apiVersion: performance.openshift.io/v2 metadata: name: performance spec: kind: PerformanceProfile spec: cpu: reserved: 0-1 #total = 2 isolated: 2-8 net: userLevelNetworking: true devices: - vendorID = 0x1af4 # ...
以下のコマンドを使用して、デバイスに関連付けられたキューのステータスを表示します。
注記パフォーマンスプロファイルが適用されたノードで、以下のコマンドを実行します。
$ ethtool -l <device>
プロファイルの適用後にキューのステータスを確認します。
$ ethtool -l ens4
出力例
Channel parameters for ens4: Pre-set maximums: RX: 0 TX: 0 Other: 0 Combined: 4 Current hardware settings: RX: 0 TX: 0 Other: 0 Combined: 2 1
- 1
vendorID=0x1af4
であるサポート対象の全デバイスの合計予約 CPU 数は 2 となります。たとえば、vendorID=0x1af4
のネットワークデバイスens2
が別に存在する場合に、このデバイスも合計で 2 つの net キューを持ちます。これは、パフォーマンスプロファイルでの設定内容と一致します。
例 3
この例では、サポートされている すべて のネットワークデバイスが定義したデバイス ID のいずれかに一致する場合に、そのネットワークデバイスの net キュー数は、予約された CPU 数 (2) に設定されます。
udevadm info
コマンドで、デバイスの詳細なレポートを確認できます。以下の例では、デバイスは以下のようになります。
# udevadm info -p /sys/class/net/ens4 ... E: ID_MODEL_ID=0x1000 E: ID_VENDOR_ID=0x1af4 E: INTERFACE=ens4 ...
# udevadm info -p /sys/class/net/eth0 ... E: ID_MODEL_ID=0x1002 E: ID_VENDOR_ID=0x1001 E: INTERFACE=eth0 ...
interfaceName
がeth0
のデバイスの場合に net キューを 2 に、vendorID=0x1af4
を持つデバイスには、以下のパフォーマンスプロファイルを設定します。apiVersion: performance.openshift.io/v2 metadata: name: performance spec: kind: PerformanceProfile spec: cpu: reserved: 0-1 #total = 2 isolated: 2-8 net: userLevelNetworking: true devices: - interfaceName = eth0 - vendorID = 0x1af4 ...
プロファイルの適用後にキューのステータスを確認します。
$ ethtool -l ens4
出力例
Channel parameters for ens4: Pre-set maximums: RX: 0 TX: 0 Other: 0 Combined: 4 Current hardware settings: RX: 0 TX: 0 Other: 0 Combined: 2 1
- 1
vendorID=0x1af4
であるサポート対象の全デバイスの合計予約 CPU 数は 2 に設定されます。たとえば、vendorID=0x1af4
のネットワークデバイスens2
が別に存在する場合に、このデバイスも合計で 2 つの net キューを持ちます。同様に、interfaceName
がeth0
のデバイスには、合計 net キューが 2 に設定されます。
14.6.3. NIC キューの調整に関するロギング
割り当てられたデバイスの詳細を示すログメッセージは、それぞれの Tuned デーモンログに記録されます。以下のメッセージは、/var/log/tuned/tuned.log
ファイルに記録される場合があります。
正常に割り当てられたデバイスの詳細を示す
INFO
メッセージが記録されます。INFO tuned.plugins.base: instance net_test (net): assigning devices ens1, ens2, ens3
割り当てることのできるデバイスがない場合は、
WARNING
メッセージが記録されます。WARNING tuned.plugins.base: instance net_test: no matching devices available
14.7. 低レイテンシー CNF チューニングステータスのデバッグ
PerformanceProfile
カスタムリソース (CR) には、チューニングのステータスを報告し、レイテンシーのパフォーマンスの低下の問題をデバッグするためのステータスフィールドが含まれます。これらのフィールドは、Operator の調整機能の状態を記述する状態について報告します。
パフォーマンスプロファイルに割り当てられるマシン設定プールのステータスが degraded 状態になると典型的な問題が発生する可能性があり、これにより PerformanceProfile
のステータスが低下します。この場合、マシン設定プールは失敗メッセージを発行します。
Performance Addon Operator には performanceProfile.spec.status.Conditions
ステータスフィールドが含まれます。
Status: Conditions: Last Heartbeat Time: 2020-06-02T10:01:24Z Last Transition Time: 2020-06-02T10:01:24Z Status: True Type: Available Last Heartbeat Time: 2020-06-02T10:01:24Z Last Transition Time: 2020-06-02T10:01:24Z Status: True Type: Upgradeable Last Heartbeat Time: 2020-06-02T10:01:24Z Last Transition Time: 2020-06-02T10:01:24Z Status: False Type: Progressing Last Heartbeat Time: 2020-06-02T10:01:24Z Last Transition Time: 2020-06-02T10:01:24Z Status: False Type: Degraded
Status
フィールドには、 パフォーマンスプロファイルのステータスを示す Type
値を指定する Conditions
が含まれます。
Available
- すべてのマシン設定および Tuned プロファイルが正常に作成され、クラスターコンポーネントで利用可能になり、それら (NTO、MCO、Kubelet) を処理します。
Upgradeable
- Operator によって維持されるリソースは、アップグレードを実行する際に安全な状態にあるかどうかを示します。
Progressing
- パフォーマンスプロファイルからのデプロイメントプロセスが開始されたことを示します。
Degraded
以下の場合にエラーを示します。
- パーマンスプロファイルの検証に失敗しました。
- すべての関連するコンポーネントの作成が完了しませんでした。
これらのタイプには、それぞれ以下のフィールドが含まれます。
Status
-
特定のタイプの状態 (
true
またはfalse
)。 Timestamp
- トランザクションのタイムスタンプ。
Reason string
- マシンの読み取り可能な理由。
Message string
- 状態とエラーの詳細を説明する人が判読できる理由 (ある場合)。
14.7.1. マシン設定プール
パフォーマンスプロファイルとその作成される製品は、関連付けられたマシン設定プール (MCP) に従ってノードに適用されます。MCP は、カーネル引数、kube 設定、Huge Page の割り当て、および rt-kernel のデプロイメントを含むパフォーマンスアドオンが作成するマシン設定の適用についての進捗に関する貴重な情報を保持します。パフォーマンスアドオンコントローラーは MCP の変更を監視し、それに応じてパフォーマンスプロファイルのステータスを更新します。
MCP がパフォーマンスプロファイルのステータスに返す状態は、MCP が Degraded
の場合のみとなり、この場合、performaceProfile.status.condition.Degraded = true
になります。
例
以下の例は、これに作成された関連付けられたマシン設定プール (worker-cnf
) を持つパフォーマンスプロファイルのサンプルです。
関連付けられたマシン設定プールの状態は degraded (低下) になります。
# oc get mcp
出力例
NAME CONFIG UPDATED UPDATING DEGRADED MACHINECOUNT READYMACHINECOUNT UPDATEDMACHINECOUNT DEGRADEDMACHINECOUNT AGE master rendered-master-2ee57a93fa6c9181b546ca46e1571d2d True False False 3 3 3 0 2d21h worker rendered-worker-d6b2bdc07d9f5a59a6b68950acf25e5f True False False 2 2 2 0 2d21h worker-cnf rendered-worker-cnf-6c838641b8a08fff08dbd8b02fb63f7c False True True 2 1 1 1 2d20h
MCP の
describe
セクションには理由が示されます。# oc describe mcp worker-cnf
出力例
Message: Node node-worker-cnf is reporting: "prepping update: machineconfig.machineconfiguration.openshift.io \"rendered-worker-cnf-40b9996919c08e335f3ff230ce1d170\" not found" Reason: 1 nodes are reporting degraded status on sync
degraded (低下) の状態は、
degraded = true
とマークされたパフォーマンスプロファイルのstatus
フィールドにも表示されるはずです。# oc describe performanceprofiles performance
出力例
Message: Machine config pool worker-cnf Degraded Reason: 1 nodes are reporting degraded status on sync. Machine config pool worker-cnf Degraded Message: Node yquinn-q8s5v-w-b-z5lqn.c.openshift-gce-devel.internal is reporting: "prepping update: machineconfig.machineconfiguration.openshift.io \"rendered-worker-cnf-40b9996919c08e335f3ff230ce1d170\" not found". Reason: MCPDegraded Status: True Type: Degraded
14.8. Red Hat サポート向けの低レイテンシーのチューニングデバッグデータの収集
サポートケースを作成する際、ご使用のクラスターについてのデバッグ情報を Red Hat サポートに提供していただくと Red Hat のサポートに役立ちます。
must-gather
ツールを使用すると、ノードのチューニング、NUMA トポロジー、および低レイテンシーの設定に関する問題のデバッグに必要な OpenShift Container Platform クラスターについての診断情報を収集できます。
迅速なサポートを得るには、OpenShift Container Platform と低レイテンシーチューニングの両方の診断情報を提供してください。
14.8.1. must-gather ツールについて
oc adm must-gather
CLI コマンドは、以下のような問題のデバッグに必要となる可能性のあるクラスターからの情報を収集します。
- リソース定義
- 監査ログ
- サービスログ
--image
引数を指定してコマンドを実行する際にイメージを指定できます。イメージを指定する際、ツールはその機能または製品に関連するデータを収集します。oc adm must-gather
を実行すると、新しい Pod がクラスターに作成されます。データは Pod で収集され、must-gather.local
で始まる新規ディレクトリーに保存されます。このディレクトリーは、現行の作業ディレクトリーに作成されます。
14.8.2. 低レイテンシーチューニングデータの収集について
oc adm must-gather
CLI コマンドを使用してクラスターについての情報を収集できます。これには、以下を始めとする低レイテンシーチューニングに関連する機能およびオブジェクトが含まれます。
- Performance Addon Operator namespace および子オブジェクト
-
MachineConfigPool
および関連付けられたMachineConfig
オブジェクト - Node Tuning Operator および関連付けられた Tuned オブジェクト
- Linux カーネルコマンドラインオプション
- CPU および NUMA トポロジー
- 基本的な PCI デバイス情報と NUMA 局所性
must-gather
を使用して Performance Addon Operator のデバッグ情報を収集するには、Performance Addon Operator のmust-gather
イメージを指定する必要があります。
--image=registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-operator-must-gather-rhel8:v4.10.
14.8.3. 特定の機能に関するデータ収集
oc adm must-gather
CLI コマンドを --image
または --image-stream
引数と共に使用して、特定に機能についてのデバッグ情報を収集できます。must-gather
ツールは複数のイメージをサポートするため、単一のコマンドを実行して複数の機能についてのデータを収集できます。
特定の機能データに加えてデフォルトの must-gather
データを収集するには、--image-stream=openshift/must-gather
引数を追加します。
前提条件
-
cluster-admin
ロールを持つユーザーとしてクラスターにアクセスできる。 - OpenShift Container Platform CLI (oc) がインストールされている。
手順
-
must-gather
データを保存するディレクトリーに移動します。 oc adm must-gather
コマンドを 1 つまたは複数の--image
または--image-stream
引数と共に実行します。たとえば、以下のコマンドは、デフォルトのクラスターデータと Performance Addon Operator に固有の情報の両方を収集します。$ oc adm must-gather \ --image-stream=openshift/must-gather \ 1 --image=registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-operator-must-gather-rhel8:v4.10 2
作業ディレクトリーに作成された
must-gather
ディレクトリーから圧縮ファイルを作成します。たとえば、Linux オペレーティングシステムを使用するコンピューターで以下のコマンドを実行します。$ tar cvaf must-gather.tar.gz must-gather.local.5421342344627712289/ 1
- 1
must-gather-local.5421342344627712289/
を実際のディレクトリー名に置き換えます。
- 圧縮ファイルを Red Hat カスタマーポータル で作成したサポートケースに添付します。
関連情報
- MachineConfig および KubeletConfig についての詳細は、ノードの管理 を参照してください。
- Node Tuning Operator についての詳細は、ノードチューニング Operator について を参照してください。
- PerformanceProfile についての詳細は、Huge Page の設定 を参照してください。
- コンテナーからの Huge Page の消費に関する詳細は、Huge Page がアプリケーションによって消費される仕組み を参照してください。
第15章 プラットフォーム検証のためのレイテンシーテストの実行
Cloud-native Network Functions (CNF) テストイメージを使用して、CNF ワークロードの実行に必要なすべてのコンポーネントがインストールされている CNF 対応の OpenShift Container Platform クラスターでレイテンシーテストを実行できます。レイテンシーテストを実行して、ワークロードのノードチューニングを検証します。
cnf-tests
コンテナーイメージは、registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10
で入手できます。
cnf-tests
イメージには、現時点で Red Hat がサポートしていないいくつかのテストも含まれています。Red Hat がサポートしているのはレイテンシーテストのみです。
15.1. レイテンシーテストを実行するための前提条件
レイテンシーテストを実行するには、クラスターが次の要件を満たしている必要があります。
- Performance Addon Operator を使用してパフォーマンスプロファイルを設定しました。
- 必要なすべての CNF 設定をクラスターに適用しました。
-
クラスターに既存の
MachineConfigPool
CR が適用されている。デフォルトのワーカープールはworker-cnf
です。
関連情報
- クラスターパフォーマンスプロファイルの作成の詳細は、リアルタイムおよび低待機時間のワークロードのプロビジョニング を参照してください。
15.2. レイテンシーテストの検出モードについて
検出モードでは、設定を変更せずにクラスターの機能を検証できます。既存の環境設定はテストに使用されます。テストは、必要な設定アイテムを見つけ、それらのアイテムを使用してテストを実行できます。特定のテストの実行に必要なリソースが見つからない場合、テストは省略され、ユーザーに適切なメッセージが表示されます。テストが完了すると、事前に設定された設定項目のクリーンアップは行われず、テスト環境は別のテストの実行にすぐに使用できます。
レイテンシーテストを実行するときは、必ず -e DISCOVERY_MODE=true
および -ginkgo.focus
を適切なレイテンシーテストに設定してテストを実行してください。遅延テストを検出モードで実行しない場合、既存のライブクラスターパフォーマンスプロファイル設定は、テストの実行によって変更されます。
テスト中に使用されるノードの制限
-e NODES_SELECTOR=node-role.kubernetes.io/worker-cnf
などの NODES_SELECTOR
環境変数を指定することで、テストが実行されるノードを制限できます。テストによって作成されるリソースは、ラベルが一致するノードに限定されます。
デフォルトのワーカープールをオーバーライドする場合は、適切なラベルを指定するコマンドに -e ROLE_WORKER_CNF=<custom_worker_pool>
変数を渡します。
15.3. レイテンシーの測定
cnf-tests
イメージは、3 つのツールを使用してシステムのレイテンシーを測定します。
-
hwlatdetect
-
cyclictest
-
oslat
各ツールには特定の用途があります。信頼できるテスト結果を得るために、ツールを順番に使用します。
- hwlatdetect
-
ベアメタルハードウェアが達成できるベースラインを測定します。次のレイテンシーテストに進む前に、
hwlatdetect
によって報告されるレイテンシーが必要なしきい値を満たしていることを確認してください。これは、オペレーティングシステムのチューニングによってハードウェアレイテンシーのスパイクを修正することはできないためです。 - cyclictest
-
hwlatdetect
が検証に合格した後、リアルタイムのカーネルスケジューラーのレイテンシーを検証します。cyclictest
ツールは繰り返しタイマーをスケジュールし、希望のトリガー時間と実際のトリガーの時間の違いを測定します。この違いは、割り込みまたはプロセスの優先度によって生じるチューニングで、基本的な問題を発見できます。ツールはリアルタイムカーネルで実行する必要があります。 - oslat
- CPU 集約型 DPDK アプリケーションと同様に動作し、CPU の高いデータ処理をシミュレーションするビジーループにすべての中断と中断を測定します。
テストでは、次の環境変数が導入されます。
環境変数 | 説明 |
---|---|
| テストの実行を開始するまでの時間を秒単位で指定します。この変数を使用すると、CPU マネージャーの調整ループでデフォルトの CPU プールを更新できるようになります。デフォルト値は 0 です。 |
| レイテンシーテストを実行する Pod が使用する CPU の数を指定します。変数を設定しない場合、デフォルト設定にはすべての分離された CPU が含まれます。 |
| レイテンシーテストを実行する必要がある時間を秒単位で指定します。デフォルト値は 300 秒です。 |
|
ワークロードとオペレーティングシステムの最大許容ハードウェアレイテンシーをマイクロ秒単位で指定します。 |
|
|
|
|
| 最大許容レイテンシーをマイクロ秒単位で指定する統合変数。利用可能なすべてのレイテンシーツールに適用できます。 |
|
テストを実行するかどうかを示すブールパラメーター。 |
レイテンシーツールに固有の変数は、統合された変数よりも優先されます。たとえば、OSLAT_MAXIMUM_LATENCY
が 30 マイクロ秒に設定され、MAXIMUM_LATENCY
が 10 マイクロ秒に設定されている場合、oslat
テストは 30 マイクロ秒の最大許容遅延で実行されます。
15.4. レイテンシーテストの実行
クラスターレイテンシーテストを実行して、クラウドネイティブネットワーク機能 (CNF) ワークロードのノードチューニングを検証します。
遅延テストは 常に DISCOVERY_MODE=true
を設定して実行してください。そうしないと、テストスイートは実行中のクラスター設定に変更を加えます。
非 root または非特権ユーザーとして podman
コマンドを実行すると、パスのマウントが permission denied
エラーで失敗する場合があります。podman
コマンドを機能させるには、作成したボリュームに :Z
を追加します。たとえば、-v $(pwd)/:/kubeconfig:Z
です。これにより、podman
は適切な SELinux の再ラベル付けを行うことができます。
手順
kubeconfig
ファイルを含むディレクトリーでシェルプロンプトを開きます。現在のディレクトリーにある
kubeconfig
ファイルとそれに関連する$KUBECONFIG
環境変数を含むテストイメージを提供し、ボリュームを介してマウントします。これにより、実行中のコンテナーがコンテナー内からkubeconfig
ファイルを使用できるようになります。次のコマンドを入力して、レイテンシーテストを実行します。
$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e LATENCY_TEST_RUN=true -e DISCOVERY_MODE=true registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/test-run.sh -ginkgo.focus="\[performance\]\ Latency\ Test"
-
オプション:
-ginkgo.dryRun
を追加して、ドライランモードでレイテンシーテストを実行します。これは、テストの実行内容を確認するのに役立ちます。 -
オプション:
-ginkgo.v
を追加して、詳細度を上げてテストを実行します。 オプション: 特定のパフォーマンスプロファイルに対してレイテンシーテストを実行するには、次のコマンドを実行し、適切な値を置き換えます。
$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e LATENCY_TEST_RUN=true -e LATENCY_TEST_RUNTIME=600 -e MAXIMUM_LATENCY=20 \ -e PERF_TEST_PROFILE=<performance_profile> registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/test-run.sh -ginkgo.focus="[performance]\ Latency\ Test"
ここでは、以下のようになります。
- <performance_profile>
- レイテンシーテストを実行するパフォーマンスプロファイルの名前です。
重要有効なレイテンシーテストの結果を得るには、テストを少なくとも 12 時間実行します。
15.4.1. hwlatdetect の実行
hwlatdetect
ツールは、Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8.x の通常のサブスクリプションを含む rt-kernel
パッケージで利用できます。
遅延テストは 常に DISCOVERY_MODE=true
を設定して実行してください。そうしないと、テストスイートは実行中のクラスター設定に変更を加えます。
非 root または非特権ユーザーとして podman
コマンドを実行すると、パスのマウントが permission denied
エラーで失敗する場合があります。podman
コマンドを機能させるには、作成したボリュームに :Z
を追加します。たとえば、-v $(pwd)/:/kubeconfig:Z
です。これにより、podman
は適切な SELinux の再ラベル付けを行うことができます。
前提条件
- クラスターにリアルタイムカーネルをインストールしました。
-
カスタマーポータルの認証情報を使用して、
registry.redhat.io
にログインしました。
手順
hwlatdetect
テストを実行するには、変数値を適切に置き換えて、次のコマンドを実行します。$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e LATENCY_TEST_RUN=true -e DISCOVERY_MODE=true -e ROLE_WORKER_CNF=worker-cnf \ -e LATENCY_TEST_RUNTIME=600 -e MAXIMUM_LATENCY=20 \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/test-run.sh -ginkgo.v -ginkgo.focus="hwlatdetect"
hwlatdetect
テストは 10 分間 (600 秒) 実行されます。観測された最大レイテンシーがMAXIMUM_LATENCY
(20 μs) よりも低い場合、テストは正常に実行されます。結果がレイテンシーのしきい値を超えると、テストは失敗します。
重要有効な結果を得るには、テストを少なくとも 12 時間実行する必要があります。
障害出力の例
running /usr/bin/validationsuite -ginkgo.v -ginkgo.focus=hwlatdetect I0210 17:08:38.607699 7 request.go:668] Waited for 1.047200253s due to client-side throttling, not priority and fairness, request: GET:https://api.ocp.demo.lab:6443/apis/apps.openshift.io/v1?timeout=32s Running Suite: CNF Features e2e validation ========================================== Random Seed: 1644512917 Will run 0 of 48 specs SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS Ran 0 of 48 Specs in 0.001 seconds SUCCESS! -- 0 Passed | 0 Failed | 0 Pending | 48 Skipped PASS Discovery mode enabled, skipping setup running /usr/bin/cnftests -ginkgo.v -ginkgo.focus=hwlatdetect I0210 17:08:41.179269 40 request.go:668] Waited for 1.046001096s due to client-side throttling, not priority and fairness, request: GET:https://api.ocp.demo.lab:6443/apis/storage.k8s.io/v1beta1?timeout=32s Running Suite: CNF Features e2e integration tests ================================================= Random Seed: 1644512920 Will run 1 of 151 specs SSSSSSS ------------------------------ [performance] Latency Test with the hwlatdetect image should succeed /remote-source/app/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:221 STEP: Waiting two minutes to download the latencyTest image STEP: Waiting another two minutes to give enough time for the cluster to move the pod to Succeeded phase Feb 10 17:10:56.045: [INFO]: found mcd machine-config-daemon-dzpw7 for node ocp-worker-0.demo.lab Feb 10 17:10:56.259: [INFO]: found mcd machine-config-daemon-dzpw7 for node ocp-worker-0.demo.lab Feb 10 17:11:56.825: [ERROR]: timed out waiting for the condition • Failure [193.903 seconds] [performance] Latency Test /remote-source/app/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:60 with the hwlatdetect image /remote-source/app/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:213 should succeed [It] /remote-source/app/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:221 Log file created at: 2022/02/10 17:08:45 Running on machine: hwlatdetect-cd8b6 Binary: Built with gc go1.16.6 for linux/amd64 Log line format: [IWEF]mmdd hh:mm:ss.uuuuuu threadid file:line] msg I0210 17:08:45.716288 1 node.go:37] Environment information: /proc/cmdline: BOOT_IMAGE=(hd0,gpt3)/ostree/rhcos-56fabc639a679b757ebae30e5f01b2ebd38e9fde9ecae91c41be41d3e89b37f8/vmlinuz-4.18.0-305.34.2.rt7.107.el8_4.x86_64 random.trust_cpu=on console=tty0 console=ttyS0,115200n8 ignition.platform.id=qemu ostree=/ostree/boot.0/rhcos/56fabc639a679b757ebae30e5f01b2ebd38e9fde9ecae91c41be41d3e89b37f8/0 root=UUID=56731f4f-f558-46a3-85d3-d1b579683385 rw rootflags=prjquota skew_tick=1 nohz=on rcu_nocbs=3-5 tuned.non_isolcpus=ffffffc7 intel_pstate=disable nosoftlockup tsc=nowatchdog intel_iommu=on iommu=pt isolcpus=managed_irq,3-5 systemd.cpu_affinity=0,1,2,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31 + + I0210 17:08:45.716782 1 node.go:44] Environment information: kernel version 4.18.0-305.34.2.rt7.107.el8_4.x86_64 I0210 17:08:45.716861 1 main.go:50] running the hwlatdetect command with arguments [/usr/bin/hwlatdetect --threshold 1 --hardlimit 1 --duration 10 --window 10000000us --width 950000us] F0210 17:08:56.815204 1 main.go:53] failed to run hwlatdetect command; out: hwlatdetect: test duration 10 seconds detector: tracer parameters: Latency threshold: 1us 1 Sample window: 10000000us Sample width: 950000us Non-sampling period: 9050000us Output File: None Starting test test finished Max Latency: 24us 2 Samples recorded: 1 Samples exceeding threshold: 1 ts: 1644512927.163556381, inner:20, outer:24 ; err: exit status 1 goroutine 1 [running]: k8s.io/klog.stacks(0xc000010001, 0xc00012e000, 0x25b, 0x2710) /remote-source/app/vendor/k8s.io/klog/klog.go:875 +0xb9 k8s.io/klog.(*loggingT).output(0x5bed00, 0xc000000003, 0xc0000121c0, 0x53ea81, 0x7, 0x35, 0x0) /remote-source/app/vendor/k8s.io/klog/klog.go:829 +0x1b0 k8s.io/klog.(*loggingT).printf(0x5bed00, 0x3, 0x5082da, 0x33, 0xc000113f58, 0x2, 0x2) /remote-source/app/vendor/k8s.io/klog/klog.go:707 +0x153 k8s.io/klog.Fatalf(...) /remote-source/app/vendor/k8s.io/klog/klog.go:1276 main.main() /remote-source/app/cnf-tests/pod-utils/hwlatdetect-runner/main.go:53 +0x897 goroutine 6 [chan receive]: k8s.io/klog.(*loggingT).flushDaemon(0x5bed00) /remote-source/app/vendor/k8s.io/klog/klog.go:1010 +0x8b created by k8s.io/klog.init.0 /remote-source/app/vendor/k8s.io/klog/klog.go:411 +0xd8 goroutine 7 [chan receive]: k8s.io/klog/v2.(*loggingT).flushDaemon(0x5bede0) /remote-source/app/vendor/k8s.io/klog/v2/klog.go:1169 +0x8b created by k8s.io/klog/v2.init.0 /remote-source/app/vendor/k8s.io/klog/v2/klog.go:420 +0xdf Unexpected error: <*errors.errorString | 0xc000418ed0>: { s: "timed out waiting for the condition", } timed out waiting for the condition occurred /remote-source/app/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:433 ------------------------------ SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS JUnit report was created: /junit.xml/cnftests-junit.xml Summarizing 1 Failure: [Fail] [performance] Latency Test with the hwlatdetect image [It] should succeed /remote-source/app/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:433 Ran 1 of 151 Specs in 222.254 seconds FAIL! -- 0 Passed | 1 Failed | 0 Pending | 150 Skipped --- FAIL: TestTest (222.45s) FAIL
hwlatdetect テスト結果の例
以下のタイプの結果をキャプチャーできます。
- テスト中に行われた変更への影響の履歴を作成するために、各実行後に収集される大まかな結果
- 最良の結果と設定を備えたラフテストの組み合わせセット
良い結果の例
hwlatdetect: test duration 3600 seconds detector: tracer parameters: Latency threshold: 10us Sample window: 1000000us Sample width: 950000us Non-sampling period: 50000us Output File: None Starting test test finished Max Latency: Below threshold Samples recorded: 0
hwlatdetect
ツールは、サンプルが指定されたしきい値を超えた場合にのみ出力を提供します。
悪い結果の例
hwlatdetect: test duration 3600 seconds detector: tracer parameters:Latency threshold: 10usSample window: 1000000us Sample width: 950000usNon-sampling period: 50000usOutput File: None Starting tests:1610542421.275784439, inner:78, outer:81 ts: 1610542444.330561619, inner:27, outer:28 ts: 1610542445.332549975, inner:39, outer:38 ts: 1610542541.568546097, inner:47, outer:32 ts: 1610542590.681548531, inner:13, outer:17 ts: 1610543033.818801482, inner:29, outer:30 ts: 1610543080.938801990, inner:90, outer:76 ts: 1610543129.065549639, inner:28, outer:39 ts: 1610543474.859552115, inner:28, outer:35 ts: 1610543523.973856571, inner:52, outer:49 ts: 1610543572.089799738, inner:27, outer:30 ts: 1610543573.091550771, inner:34, outer:28 ts: 1610543574.093555202, inner:116, outer:63
hwlatdetect
の出力は、複数のサンプルがしきい値を超えていることを示しています。ただし、同じ出力は、次の要因に基づいて異なる結果を示す可能性があります。
- テストの期間
- CPU コアの数
- ホストファームウェアの設定
次のレイテンシーテストに進む前に、hwlatdetect
によって報告されたレイテンシーが必要なしきい値を満たしていることを確認してください。ハードウェアによって生じるレイテンシーを修正するには、システムベンダーのサポートに連絡しないといけない場合があります。
すべての遅延スパイクがハードウェアに関連しているわけではありません。ワークロードの要件を満たすようにホストファームウェアを調整してください。詳細は、システムチューニング用のファームウェアパラメーターの設定 を参照してください。
15.4.2. cyclictest の実行
cyclictest
ツールは、指定された CPU でのリアルタイムカーネルスケジューラーのレイテンシーを測定します。
遅延テストは 常に DISCOVERY_MODE=true
を設定して実行してください。そうしないと、テストスイートは実行中のクラスター設定に変更を加えます。
非 root または非特権ユーザーとして podman
コマンドを実行すると、パスのマウントが permission denied
エラーで失敗する場合があります。podman
コマンドを機能させるには、作成したボリュームに :Z
を追加します。たとえば、-v $(pwd)/:/kubeconfig:Z
です。これにより、podman
は適切な SELinux の再ラベル付けを行うことができます。
前提条件
-
カスタマーポータルの認証情報を使用して、
registry.redhat.io
にログインしました。 - クラスターにリアルタイムカーネルをインストールしました。
- Performance アドオンオペレーターを使用して、クラスターパフォーマンスプロファイルを適用しました。
手順
cyclictest
を実行するには、次のコマンドを実行し、必要に応じて変数の値を置き換えます。$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e LATENCY_TEST_RUN=true -e DISCOVERY_MODE=true -e ROLE_WORKER_CNF=worker-cnf \ -e LATENCY_TEST_CPUS=10 -e LATENCY_TEST_RUNTIME=600 -e MAXIMUM_LATENCY=20 \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/test-run.sh -ginkgo.v -ginkgo.focus="cyclictest"
このコマンドは、
cyclictest
ツールを 10 分 (600 秒) 実行します。観測された最大レイテンシーがMAXIMUM_LATENCY
(この例では 20 μs) よりも低い場合、テストは正常に実行されます。20 マイクロ秒以上の遅延スパイクは、一般に、通信事業者の RAN ワークロードでは受け入れられません。結果がレイテンシーのしきい値を超えると、テストは失敗します。
重要有効な結果を得るには、テストを少なくとも 12 時間実行する必要があります。
障害出力の例
Discovery mode enabled, skipping setup running /usr/bin//cnftests -ginkgo.v -ginkgo.focus=cyclictest I0811 15:02:36.350033 20 request.go:668] Waited for 1.049965918s due to client-side throttling, not priority and fairness, request: GET:https://api.cnfdc8.t5g.lab.eng.bos.redhat.com:6443/apis/machineconfiguration.openshift.io/v1?timeout=32s Running Suite: CNF Features e2e integration tests ================================================= Random Seed: 1628694153 Will run 1 of 138 specs SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS ------------------------------ [performance] Latency Test with the cyclictest image should succeed /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:200 STEP: Waiting two minutes to download the latencyTest image STEP: Waiting another two minutes to give enough time for the cluster to move the pod to Succeeded phase Aug 11 15:03:06.826: [INFO]: found mcd machine-config-daemon-wf4w8 for node cnfdc8.clus2.t5g.lab.eng.bos.redhat.com • Failure [22.527 seconds] [performance] Latency Test /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:84 with the cyclictest image /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:188 should succeed [It] /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:200 The current latency 27 is bigger than the expected one 20 Expected <bool>: false to be true /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:219 Log file created at: 2021/08/11 15:02:51 Running on machine: cyclictest-knk7d Binary: Built with gc go1.16.6 for linux/amd64 Log line format: [IWEF]mmdd hh:mm:ss.uuuuuu threadid file:line] msg I0811 15:02:51.092254 1 node.go:37] Environment information: /proc/cmdline: BOOT_IMAGE=(hd0,gpt3)/ostree/rhcos-612d89f4519a53ad0b1a132f4add78372661bfb3994f5fe115654971aa58a543/vmlinuz-4.18.0-305.10.2.rt7.83.el8_4.x86_64 ip=dhcp random.trust_cpu=on console=tty0 console=ttyS0,115200n8 ostree=/ostree/boot.1/rhcos/612d89f4519a53ad0b1a132f4add78372661bfb3994f5fe115654971aa58a543/0 ignition.platform.id=openstack root=UUID=5a4ddf16-9372-44d9-ac4e-3ee329e16ab3 rw rootflags=prjquota skew_tick=1 nohz=on rcu_nocbs=1-3 tuned.non_isolcpus=000000ff,ffffffff,ffffffff,fffffff1 intel_pstate=disable nosoftlockup tsc=nowatchdog intel_iommu=on iommu=pt isolcpus=managed_irq,1-3 systemd.cpu_affinity=0,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103 default_hugepagesz=1G hugepagesz=2M hugepages=128 nmi_watchdog=0 audit=0 mce=off processor.max_cstate=1 idle=poll intel_idle.max_cstate=0 I0811 15:02:51.092427 1 node.go:44] Environment information: kernel version 4.18.0-305.10.2.rt7.83.el8_4.x86_64 I0811 15:02:51.092450 1 main.go:48] running the cyclictest command with arguments \ [-D 600 -95 1 -t 10 -a 2,4,6,8,10,54,56,58,60,62 -h 30 -i 1000 --quiet] I0811 15:03:06.147253 1 main.go:54] succeeded to run the cyclictest command: # /dev/cpu_dma_latency set to 0us # Histogram 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000001 000000 005561 027778 037704 011987 000000 120755 238981 081847 300186 000002 587440 581106 564207 554323 577416 590635 474442 357940 513895 296033 000003 011751 011441 006449 006761 008409 007904 002893 002066 003349 003089 000004 000527 001079 000914 000712 001451 001120 000779 000283 000350 000251 More histogram entries ... # Min Latencies: 00002 00001 00001 00001 00001 00002 00001 00001 00001 00001 # Avg Latencies: 00002 00002 00002 00001 00002 00002 00001 00001 00001 00001 # Max Latencies: 00018 00465 00361 00395 00208 00301 02052 00289 00327 00114 # Histogram Overflows: 00000 00220 00159 00128 00202 00017 00069 00059 00045 00120 # Histogram Overflow at cycle number: # Thread 0: # Thread 1: 01142 01439 05305 … # 00190 others # Thread 2: 20895 21351 30624 … # 00129 others # Thread 3: 01143 17921 18334 … # 00098 others # Thread 4: 30499 30622 31566 ... # 00172 others # Thread 5: 145221 170910 171888 ... # Thread 6: 01684 26291 30623 ...# 00039 others # Thread 7: 28983 92112 167011 … 00029 others # Thread 8: 45766 56169 56171 ...# 00015 others # Thread 9: 02974 08094 13214 ... # 00090 others
サイクルテスト結果の例
同じ出力は、ワークロードごとに異なる結果を示す可能性があります。たとえば、18μs までのスパイクは 4G DU ワークロードでは許容されますが、5G DU ワークロードでは許容されません。
良い結果の例
running cmd: cyclictest -q -D 10m -p 1 -t 16 -a 2,4,6,8,10,12,14,16,54,56,58,60,62,64,66,68 -h 30 -i 1000 -m # Histogram 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000001 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000002 579506 535967 418614 573648 532870 529897 489306 558076 582350 585188 583793 223781 532480 569130 472250 576043 More histogram entries ... # Total: 000600000 000600000 000600000 000599999 000599999 000599999 000599998 000599998 000599998 000599997 000599997 000599996 000599996 000599995 000599995 000599995 # Min Latencies: 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 # Avg Latencies: 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 # Max Latencies: 00005 00005 00004 00005 00004 00004 00005 00005 00006 00005 00004 00005 00004 00004 00005 00004 # Histogram Overflows: 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 00000 # Histogram Overflow at cycle number: # Thread 0: # Thread 1: # Thread 2: # Thread 3: # Thread 4: # Thread 5: # Thread 6: # Thread 7: # Thread 8: # Thread 9: # Thread 10: # Thread 11: # Thread 12: # Thread 13: # Thread 14: # Thread 15:
悪い結果の例
running cmd: cyclictest -q -D 10m -p 1 -t 16 -a 2,4,6,8,10,12,14,16,54,56,58,60,62,64,66,68 -h 30 -i 1000 -m # Histogram 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000001 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000000 000002 564632 579686 354911 563036 492543 521983 515884 378266 592621 463547 482764 591976 590409 588145 589556 353518 More histogram entries ... # Total: 000599999 000599999 000599999 000599997 000599997 000599998 000599998 000599997 000599997 000599996 000599995 000599996 000599995 000599995 000599995 000599993 # Min Latencies: 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 # Avg Latencies: 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 00002 # Max Latencies: 00493 00387 00271 00619 00541 00513 00009 00389 00252 00215 00539 00498 00363 00204 00068 00520 # Histogram Overflows: 00001 00001 00001 00002 00002 00001 00000 00001 00001 00001 00002 00001 00001 00001 00001 00002 # Histogram Overflow at cycle number: # Thread 0: 155922 # Thread 1: 110064 # Thread 2: 110064 # Thread 3: 110063 155921 # Thread 4: 110063 155921 # Thread 5: 155920 # Thread 6: # Thread 7: 110062 # Thread 8: 110062 # Thread 9: 155919 # Thread 10: 110061 155919 # Thread 11: 155918 # Thread 12: 155918 # Thread 13: 110060 # Thread 14: 110060 # Thread 15: 110059 155917
15.4.3. oslat の実行
oslat
テストは、CPU を集中的に使用する DPDK アプリケーションをシミュレートし、すべての中断と中断を測定して、クラスターが CPU の負荷の高いデータ処理をどのように処理するかをテストします。
遅延テストは 常に DISCOVERY_MODE=true
を設定して実行してください。そうしないと、テストスイートは実行中のクラスター設定に変更を加えます。
非 root または非特権ユーザーとして podman
コマンドを実行すると、パスのマウントが permission denied
エラーで失敗する場合があります。podman
コマンドを機能させるには、作成したボリュームに :Z
を追加します。たとえば、-v $(pwd)/:/kubeconfig:Z
です。これにより、podman
は適切な SELinux の再ラベル付けを行うことができます。
前提条件
-
カスタマーポータルの認証情報を使用して、
registry.redhat.io
にログインしました。 - Performance アドオンオペレーターを使用して、クラスターパフォーマンスプロファイルを適用しました。
手順
oslat
テストを実行するには、変数値を適切に置き換えて、次のコマンドを実行します。$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e LATENCY_TEST_RUN=true -e DISCOVERY_MODE=true -e ROLE_WORKER_CNF=worker-cnf \ -e LATENCY_TEST_CPUS=7 -e LATENCY_TEST_RUNTIME=600 -e MAXIMUM_LATENCY=20 \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/test-run.sh -ginkgo.v -ginkgo.focus="oslat"
LATENCY_TEST_CPUS
は、oslat
コマンドでテストする CPU のリストを指定します。このコマンドは、
oslat
ツールを 10 分 (600 秒) 実行します。観測された最大レイテンシーがMAXIMUM_LATENCY
(20 μs) よりも低い場合、テストは正常に実行されます。結果がレイテンシーのしきい値を超えると、テストは失敗します。
重要有効な結果を得るには、テストを少なくとも 12 時間実行する必要があります。
障害出力の例
running /usr/bin//validationsuite -ginkgo.v -ginkgo.focus=oslat I0829 12:36:55.386776 8 request.go:668] Waited for 1.000303471s due to client-side throttling, not priority and fairness, request: GET:https://api.cnfdc8.t5g.lab.eng.bos.redhat.com:6443/apis/authentication.k8s.io/v1?timeout=32s Running Suite: CNF Features e2e validation ========================================== Discovery mode enabled, skipping setup running /usr/bin//cnftests -ginkgo.v -ginkgo.focus=oslat I0829 12:37:01.219077 20 request.go:668] Waited for 1.050010755s due to client-side throttling, not priority and fairness, request: GET:https://api.cnfdc8.t5g.lab.eng.bos.redhat.com:6443/apis/snapshot.storage.k8s.io/v1beta1?timeout=32s Running Suite: CNF Features e2e integration tests ================================================= Random Seed: 1630240617 Will run 1 of 142 specs SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS ------------------------------ [performance] Latency Test with the oslat image should succeed /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:134 STEP: Waiting two minutes to download the latencyTest image STEP: Waiting another two minutes to give enough time for the cluster to move the pod to Succeeded phase Aug 29 12:37:59.324: [INFO]: found mcd machine-config-daemon-wf4w8 for node cnfdc8.clus2.t5g.lab.eng.bos.redhat.com • Failure [49.246 seconds] [performance] Latency Test /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:59 with the oslat image /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:112 should succeed [It] /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:134 The current latency 27 is bigger than the expected one 20 1 Expected <bool>: false to be true /go/src/github.com/openshift-kni/cnf-features-deploy/vendor/github.com/openshift-kni/performance-addon-operators/functests/4_latency/latency.go:168 Log file created at: 2021/08/29 13:25:21 Running on machine: oslat-57c2g Binary: Built with gc go1.16.6 for linux/amd64 Log line format: [IWEF]mmdd hh:mm:ss.uuuuuu threadid file:line] msg I0829 13:25:21.569182 1 node.go:37] Environment information: /proc/cmdline: BOOT_IMAGE=(hd0,gpt3)/ostree/rhcos-612d89f4519a53ad0b1a132f4add78372661bfb3994f5fe115654971aa58a543/vmlinuz-4.18.0-305.10.2.rt7.83.el8_4.x86_64 ip=dhcp random.trust_cpu=on console=tty0 console=ttyS0,115200n8 ostree=/ostree/boot.0/rhcos/612d89f4519a53ad0b1a132f4add78372661bfb3994f5fe115654971aa58a543/0 ignition.platform.id=openstack root=UUID=5a4ddf16-9372-44d9-ac4e-3ee329e16ab3 rw rootflags=prjquota skew_tick=1 nohz=on rcu_nocbs=1-3 tuned.non_isolcpus=000000ff,ffffffff,ffffffff,fffffff1 intel_pstate=disable nosoftlockup tsc=nowatchdog intel_iommu=on iommu=pt isolcpus=managed_irq,1-3 systemd.cpu_affinity=0,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103 default_hugepagesz=1G hugepagesz=2M hugepages=128 nmi_watchdog=0 audit=0 mce=off processor.max_cstate=1 idle=poll intel_idle.max_cstate=0 I0829 13:25:21.569345 1 node.go:44] Environment information: kernel version 4.18.0-305.10.2.rt7.83.el8_4.x86_64 I0829 13:25:21.569367 1 main.go:53] Running the oslat command with arguments \ [--duration 600 --rtprio 1 --cpu-list 4,6,52,54,56,58 --cpu-main-thread 2] I0829 13:35:22.632263 1 main.go:59] Succeeded to run the oslat command: oslat V 2.00 Total runtime: 600 seconds Thread priority: SCHED_FIFO:1 CPU list: 4,6,52,54,56,58 CPU for main thread: 2 Workload: no Workload mem: 0 (KiB) Preheat cores: 6 Pre-heat for 1 seconds... Test starts... Test completed. Core: 4 6 52 54 56 58 CPU Freq: 2096 2096 2096 2096 2096 2096 (Mhz) 001 (us): 19390720316 19141129810 20265099129 20280959461 19391991159 19119877333 002 (us): 5304 5249 5777 5947 6829 4971 003 (us): 28 14 434 47 208 21 004 (us): 1388 853 123568 152817 5576 0 005 (us): 207850 223544 103827 91812 227236 231563 006 (us): 60770 122038 277581 323120 122633 122357 007 (us): 280023 223992 63016 25896 214194 218395 008 (us): 40604 25152 24368 4264 24440 25115 009 (us): 6858 3065 5815 810 3286 2116 010 (us): 1947 936 1452 151 474 361 ... Minimum: 1 1 1 1 1 1 (us) Average: 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 (us) Maximum: 37 38 49 28 28 19 (us) Max-Min: 36 37 48 27 27 18 (us) Duration: 599.667 599.667 599.667 599.667 599.667 599.667 (sec)
- 1
- この例では、測定されたレイテンシーが最大許容値を超えています。
15.5. レイテンシーテストの失敗レポートの生成
次の手順を使用して、JUnit レイテンシーテストの出力とテストの失敗レポートを生成します。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
レポートがダンプされる場所へのパスを
--report
パラメーターを渡すことで、クラスターの状態とトラブルシューティング用のリソースに関する情報を含むテスト失敗レポートを作成します。$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -v $(pwd)/reportdest:<report_folder_path> \ -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig -e DISCOVERY_MODE=true \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/test-run.sh --report <report_folder_path> \ -ginkgo.focus="\[performance\]\ Latency\ Test"
ここでは、以下のようになります。
- <report_folder_path>
- レポートが生成されるフォルダーへのパスです。
15.6. JUnit レイテンシーテストレポートの生成
次の手順を使用して、JUnit レイテンシーテストの出力とテストの失敗レポートを生成します。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
レポートがダンプされる場所へのパスとともに
--junit
パラメーターを渡すことにより、JUnit 準拠の XML レポートを作成します。$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -v $(pwd)/junitdest:<junit_folder_path> \ -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig -e DISCOVERY_MODE=true \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/test-run.sh --junit <junit_folder_path> \ -ginkgo.focus="\[performance\]\ Latency\ Test"
ここでは、以下のようになります。
- <junit_folder_path>
- junit レポートが生成されるフォルダーへのパスです。
15.7. 単一ノードの OpenShift クラスターでレイテンシーテストを実行する
単一ノードの OpenShift クラスターでレイテンシーテストを実行できます。
遅延テストは 常に DISCOVERY_MODE=true
を設定して実行してください。そうしないと、テストスイートは実行中のクラスター設定に変更を加えます。
非 root または非特権ユーザーとして podman
コマンドを実行すると、パスのマウントが permission denied
エラーで失敗する場合があります。podman
コマンドを機能させるには、作成したボリュームに :Z
を追加します。たとえば、-v $(pwd)/:/kubeconfig:Z
です。これにより、podman
は適切な SELinux の再ラベル付けを行うことができます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
単一ノードの OpenShift クラスターでレイテンシーテストを実行するには、次のコマンドを実行します。
$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e DISCOVERY_MODE=true -e ROLE_WORKER_CNF=master \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/test-run.sh -ginkgo.focus="\[performance\]\ Latency\ Test"
注記ROLE_WORKER_CNF=master
は、ノードが所属する唯一のマシンプールであるため必須です。レイテンシーテストに必要なMachineConfigPool
の設定は、レイテンシーテストを実行するための前提条件を参照してください。テストスイートの実行後に、未解決のリソースすべてがクリーンアップされます。
15.8. 切断されたクラスターでのレイテンシーテストの実行
CNF テストイメージは、外部レジストリーに到達できない切断されたクラスターでテストを実行できます。これには、次の 2 つの手順が必要です。
-
cnf-tests
イメージをカスタム切断レジストリーにミラーリングします。 - カスタムの切断されたレジストリーからイメージを使用するようにテストに指示します。
クラスターからアクセスできるカスタムレジストリーへのイメージのミラーリング
mirror
実行ファイルがイメージに同梱されており、テストイメージをローカルレジストリーにミラーリングするために oc
が必要とする入力を提供します。
クラスターおよび registry.redhat.io にアクセスできる中間マシンから次のコマンドを実行します。
$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ /usr/bin/mirror -registry <disconnected_registry> | oc image mirror -f -
ここでは、以下のようになります。
- <disconnected_registry>
-
my.local.registry:5000/
など、設定した切断されたミラーレジストリーです。
cnf-tests
イメージを切断されたレジストリーにミラーリングした場合は、テストの実行時にイメージの取得に使用された元のレジストリーをオーバーライドする必要があります。次に例を示します。$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e DISCOVERY_MODE=true -e IMAGE_REGISTRY="<disconnected_registry>" \ -e CNF_TESTS_IMAGE="cnf-tests-rhel8:v4.10" \ /usr/bin/test-run.sh -ginkgo.focus="\[performance\]\ Latency\ Test"
カスタムレジストリーからのイメージを使用するためのテストの設定
CNF_TESTS_IMAGE
変数と IMAGE_REGISTRY
変数を使用して、カスタムテストイメージとイメージレジストリーを使用してレイテンシーテストを実行できます。
カスタムテストイメージとイメージレジストリーを使用するようにレイテンシーテストを設定するには、次のコマンドを実行します。
$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e IMAGE_REGISTRY="<custom_image_registry>" \ -e CNF_TESTS_IMAGE="<custom_cnf-tests_image>" \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 /usr/bin/test-run.sh
ここでは、以下のようになります。
- <custom_image_registry>
-
custom.registry:5000/
などのカスタムイメージレジストリーです。 - <custom_cnf-tests_image>
-
custom-cnf-tests-image:latest
などのカスタム cnf-tests イメージです。
クラスター OpenShift イメージレジストリーへのイメージのミラーリング
OpenShift Container Platform は、クラスター上の標準ワークロードとして実行される組み込まれたコンテナーイメージレジストリーを提供します。
手順
レジストリーをルートを使用して公開し、レジストリーへの外部アクセスを取得します。
$ oc patch configs.imageregistry.operator.openshift.io/cluster --patch '{"spec":{"defaultRoute":true}}' --type=merge
次のコマンドを実行して、レジストリーエンドポイントを取得します。
$ REGISTRY=$(oc get route default-route -n openshift-image-registry --template='{{ .spec.host }}')
イメージを公開する namespace を作成します。
$ oc create ns cnftests
イメージストリームを、テストに使用されるすべての namespace で利用可能にします。これは、テスト namespace が
cnf-tests
イメージストリームからイメージを取得できるようにするために必要です。以下のコマンドを実行します。$ oc policy add-role-to-user system:image-puller system:serviceaccount:cnf-features-testing:default --namespace=cnftests
$ oc policy add-role-to-user system:image-puller system:serviceaccount:performance-addon-operators-testing:default --namespace=cnftests
次のコマンドを実行して、docker シークレット名と認証トークンを取得します。
$ SECRET=$(oc -n cnftests get secret | grep builder-docker | awk {'print $1'}
$ TOKEN=$(oc -n cnftests get secret $SECRET -o jsonpath="{.data['\.dockercfg']}" | base64 --decode | jq '.["image-registry.openshift-image-registry.svc:5000"].auth')
dockerauth.json
ファイルを作成します。次に例を示します。$ echo "{\"auths\": { \"$REGISTRY\": { \"auth\": $TOKEN } }}" > dockerauth.json
イメージミラーリングを実行します。
$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:4.10 \ /usr/bin/mirror -registry $REGISTRY/cnftests | oc image mirror --insecure=true \ -a=$(pwd)/dockerauth.json -f -
テストを実行します。
$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ -e DISCOVERY_MODE=true -e IMAGE_REGISTRY=image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/cnftests \ cnf-tests-local:latest /usr/bin/test-run.sh -ginkgo.focus="\[performance\]\ Latency\ Test"
異なるテストイメージセットのミラーリング
オプションで、レイテンシーテスト用にミラーリングされるデフォルトのアップストリームイメージを変更できます。
手順
mirror
コマンドは、デフォルトでアップストリームイメージをミラーリングしようとします。これは、以下の形式のファイルをイメージに渡すことで上書きできます。[ { "registry": "public.registry.io:5000", "image": "imageforcnftests:4.10" } ]
ファイルを
mirror
コマンドに渡します。たとえば、images.json
としてローカルに保存します。以下のコマンドでは、ローカルパスはコンテナー内の/kubeconfig
にマウントされ、これを mirror コマンドに渡すことができます。$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 /usr/bin/mirror \ --registry "my.local.registry:5000/" --images "/kubeconfig/images.json" \ | oc image mirror -f -
15.9. cnf-tests コンテナーでのエラーのトラブルシューティング
レイテンシーテストを実行するには、cnf-tests
コンテナー内からクラスターにアクセスできる必要があります。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
次のコマンドを実行して、
cnf-tests
コンテナー内からクラスターにアクセスできることを確認します。$ podman run -v $(pwd)/:/kubeconfig:Z -e KUBECONFIG=/kubeconfig/kubeconfig \ registry.redhat.io/openshift4/cnf-tests-rhel8:v4.10 \ oc get nodes
このコマンドが機能しない場合は、DNS 間のスパン、MTU サイズ、またはファイアウォールアクセスに関連するエラーが発生している可能性があります。
第16章 クラスター更新のための Topology Aware Lifecycle Manager
TALM (Topology Aware Lifecycle Manager) を使用して、複数の単一ノード OpenShift クラスターのソフトウェアライフサイクルを管理することができます。TALM は Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) ポリシーを使用して、ターゲットクラスター上で変更を実行します。
Topology Aware Lifecycle Manager は、テクノロジープレビュー機能のみです。テクノロジープレビュー機能は、Red Hat 製品のサービスレベルアグリーメント (SLA) の対象外であり、機能的に完全ではないことがあります。Red Hat は、実稼働環境でこれらを使用することを推奨していません。テクノロジープレビュー機能は、最新の製品機能をいち早く提供して、開発段階で機能のテストを行いフィードバックを提供していただくことを目的としています。
Red Hat のテクノロジープレビュー機能のサポート範囲に関する詳細は、テクノロジープレビュー機能のサポート範囲 を参照してください。
16.1. Topology Aware Lifecycle Manager の設定について
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) は、1 つまたは複数の OpenShift Container Platform クラスターに対する Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) ポリシーのデプロイメントを管理します。TALM を大規模なクラスターのネットワークで使用することにより、限られたバッチで段階的にポリシーをクラスターにデプロイメントすることができます。これにより、更新時のサービス中断の可能性を最小限に抑えることができます。TALM では、以下の動作を制御することができます。
- 更新のタイミング
- RHACM マネージドクラスター数
- ポリシーを適用するマネージドクラスターのサブセット
- クラスターの更新順序
- クラスターに修正されたポリシーのセット
- クラスターに修正されるポリシーの順序
TALM は、OpenShift Container Platform y-stream および z-stream 更新のオーケストレーションをサポートし、y-streams および z-streams での day-two 操作をサポートします。
16.2. Topology Aware Lifecycle Manager で使用される管理ポリシー
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) は、クラスターの更新に RHACM ポリシーを使用します。
TALM は、remediationAction
フィールドが inform
に設定されているポリシー CR のロールアウトを管理するために使用できます。サポートされるユースケースには、以下が含まれます。
- ポリシー CR の手動ユーザー作成
-
PolicyGenTemplate
カスタムリソース定義 (CRD) から自動生成されたポリシー
手動承認で Operator 契約を更新するポリシーのために、TALM は、更新された Operator のインストールを承認する追加機能を提供します。
管理されたポリシーの詳細については、RHACM のドキュメントの ポリシーの概要 を参照してください。
PolicyGenTemplate
CRD の詳細は、「ポリシーと PolicyGenTemplate リソースを使用したマネージドクラスターの設定」の「PolicyGenTemplate CRD について」のセクションを参照してください。
16.3. Web コンソールを使用した Topology Aware Lifecycle Manager のインストール
OpenShift Container Platform Web コンソールを使用して Topology Aware Lifecycle Manager をインストールできます。
前提条件
- 最新バージョンの RHACM Operator をインストールします。
- 非接続の regitry でハブクラスターを設定します。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
- OpenShift Container Platform Web コンソールで、Operators → OperatorHub ページに移動します。
- 利用可能な Operator のリストから Topology Aware Lifecycle Manager を検索し、Install をクリックします。
- Installation mode ["All namespaces on the cluster (default)"] および Installed Namespace ("openshift-operators") のデフォルトの選択を維持し、Operator が適切にインストールされていることを確認します。
- Install をクリックします。
検証
インストールが正常に行われたことを確認するには、以下を実行します。
- Operators → Installed Operators ページに移動します。
-
Operator が
All Namespaces
ネームスペースにインストールされ、そのステータスがSucceeded
であることを確認します。
Operator が正常にインストールされていない場合、以下を実行します。
-
Operators → Installed Operators ページに移動し、
Status
列でエラーまたは失敗の有無を確認します。 -
Workloads → Pods ページに移動し、問題を報告している
cluster-group-upgrades-controller-manager
Pod のコンテナーのログを確認します。
16.4. CLI を使用した Topology Aware Lifecycle Manager のインストール
OpenShift CLI (oc
) を使用して Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) をインストールできます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 - 最新バージョンの RHACM Operator をインストールします。
- 非接続の regitry でハブクラスターを設定します。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
Subscription
CR を作成します。Subscription
CR を定義し、YAML ファイルを保存します (例:talm-subscription.yaml
)。apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1 kind: Subscription metadata: name: openshift-topology-aware-lifecycle-manager-subscription namespace: openshift-operators spec: channel: "stable" name: topology-aware-lifecycle-manager source: redhat-operators sourceNamespace: openshift-marketplace
以下のコマンドを実行して
Subscription
CR を作成します。$ oc create -f talm-subscription.yaml
検証
CSV リソースを調べて、インストールが成功したことを確認します。
$ oc get csv -n openshift-operators
出力例
NAME DISPLAY VERSION REPLACES PHASE topology-aware-lifecycle-manager.4.10.0-202206301927 Topology Aware Lifecycle Manager 4.10.0-202206301927 Succeeded
TALM が稼働していることを確認します。
$ oc get deploy -n openshift-operators
出力例
NAMESPACE NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE openshift-operators cluster-group-upgrades-controller-manager 1/1 1 1 14s
16.5. ClusterGroupUpgrade CR
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) は、クラスター グループの ClusterGroupUpgrade
CR から修復計画を作成します。ClusterGroupUpgrade
CR で次の仕様を定義できます。
- グループのクラスター
-
ClusterGroupUpgrade
CR のブロック - 管理ポリシーの適用リスト
- 同時更新の数
- 適用可能なカナリア更新
- 更新前後に実行するアクション
- 更新タイミング
TALM は指定されたクラスターへのポリシーの修復を通じて機能するため、ClusterGroupUpgrade
CR は次の状態になる可能性があります。
-
UpgradeNotStarted
-
UpgradeCannotStart
-
UpgradeNotComplete
-
UpgradeTimedOut
-
UpgradeCompleted
-
PrecachingRequired
TALM がクラスターの更新を完了した後、同じ ClusterGroupUpgrade
CR の制御下でクラスターが再度更新されることはありません。次の場合は、新しい ClusterGroupUpgrade
CR を作成する必要があります。
- クラスターを再度更新する必要がある場合
-
クラスターが更新後に
inform
ポリシーで非準拠に変更された場合
16.5.1. UpgradeNotStarted 状態
ClusterGroupUpgrade
CR の初期状態は UpgradeNotStarted
です。
TALM は以下のフィールドに基づいて修復計画をビルドします。
-
clusterSelector
フィールドは、更新するクラスターのラベルを指定します。 -
clusters
フィールドは、更新するクラスターのリストを指定します。 -
canaries
フィールドは、カナリア更新のクラスターを指定します。 -
maxConcurrency
フィールドは、バッチで更新するクラスターの数を指定します。
clusters
フィールドと clusterSelector
フィールドを一緒に使用して、結合されたクラスターのリストを作成できます。
修復計画は、canaries
フィールドにリストされているクラスターから開始されます。各カナリアクラスターは、単一クラスターバッチを形成します。
カナリアクラスターの更新中に障害が発生すると、更新プロセスが停止します。
ClusterGroupUpgrade
CR は、修復計画が正常に作成され、enable
フィールドが true
に設定された後、UpgradeNotCompleted
状態に移行します。この時点で、TALM は指定されたマネージドクラスターでコンプライアンス違反のクラスターの更新を開始します。
ClusterGroupUpgrade
CR が UpgradeNotStarted
または UpgradeCannotStart
状態の場合にのみ、spec
フィールドを変更できます。
UpgradeNotStarted
状態の ClusterGroupUpgrade
CR のサンプル
apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-upgrade-complete namespace: default spec: clusters: 1 - spoke1 enable: false managedPolicies: 2 - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy remediationStrategy: 3 canaries: 4 - spoke1 maxConcurrency: 1 5 timeout: 240 status: 6 conditions: - message: The ClusterGroupUpgrade CR is not enabled reason: UpgradeNotStarted status: "False" type: Ready copiedPolicies: - cgu-upgrade-complete-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-upgrade-complete-policy2-common-pao-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy2-common-pao-sub-policy namespace: default placementBindings: - cgu-upgrade-complete-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-upgrade-complete-policy2-common-pao-sub-policy placementRules: - cgu-upgrade-complete-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-upgrade-complete-policy2-common-pao-sub-policy remediationPlan: - - spoke1
16.5.2. UpgradeCannotStart 状態
UpgradeCannotStart
状態では、以下の理由により更新を開始できません。
- システムに CR のブロックがない
- ブロッキング CR がまだ終了していない
16.5.3. UpgradeNotCompleted 状態
UpgradeNotCompleted
状態では、TALM は UpgradeNotStarted
状態で定義される修復計画に従ってポリシーを強制します。
以降のバッチに対するポリシーの適用は、現在のバッチのすべてのクラスターがすべての管理ポリシーに準拠した直後に開始されます。バッチがタイムアウトすると、TALM は次のバッチに移動します。バッチのタイムアウト値は、spec.timeout
フィールドは修復計画のバッチ数で除算されます。
管理されたポリシーは、ClusterGroupUpgrade
CR の managedPolicies
フィールドにリスト表示される順序で適用されます。1 つの管理ポリシーが一度に指定されたクラスターに適用されます。指定されたクラスターが現在のポリシーに準拠した後、次の管理ポリシーが次の準拠していないクラスターに適用されます。
UpgradeNotCompleted
状態の ClusterGroupUpgrade
CR の例
apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-upgrade-complete namespace: default spec: clusters: - spoke1 enable: true 1 managedPolicies: - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy remediationStrategy: maxConcurrency: 1 timeout: 240 status: 2 conditions: - message: The ClusterGroupUpgrade CR has upgrade policies that are still non compliant reason: UpgradeNotCompleted status: "False" type: Ready copiedPolicies: - cgu-upgrade-complete-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-upgrade-complete-policy2-common-pao-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy2-common-pao-sub-policy namespace: default placementBindings: - cgu-upgrade-complete-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-upgrade-complete-policy2-common-pao-sub-policy placementRules: - cgu-upgrade-complete-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-upgrade-complete-policy2-common-pao-sub-policy remediationPlan: - - spoke1 status: currentBatch: 1 remediationPlanForBatch: 3 spoke1: 0
16.5.4. UpgradeTimedOut 状態
UpgradeTimedOut
状態で、TALM は ClusterGroupUpgrade
CR のすべてのポリシーが準拠しているかどうかを 1 時間ごとに確認します。チェックは、ClusterGroupUpgrade
CR が削除されるか、更新が完了するまで継続されます。定期的なチェックにより、ネットワーク、CPU、またはその他の問題により発生する場合に更新が完了できます。
TALM は、2 つの場合に UpgradeTimedOut
状態に移行します。
- 現在のバッチにカナリア更新が含まれており、バッチ内のクラスターがバッチ タイムアウト内のすべての管理ポリシーに準拠していない場合。
-
クラスターが
remediationStrategy
フィールドに指定されたtimeout
値内で管理ポリシーに準拠しない場合。
ポリシーが準拠している場合、TALM は UpgradeCompleted
状態に移行します。
16.5.5. UpgradeCompleted 状態
UpgradeCompleted
状態で、クラスターの更新が完了します。
UpgradeCompleted
状態の ClusterGroupUpgrade
CR のサンプル
apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-upgrade-complete namespace: default spec: actions: afterCompletion: deleteObjects: true 1 clusters: - spoke1 enable: true managedPolicies: - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy remediationStrategy: maxConcurrency: 1 timeout: 240 status: 2 conditions: - message: The ClusterGroupUpgrade CR has all clusters compliant with all the managed policies reason: UpgradeCompleted status: "True" type: Ready managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy2-common-pao-sub-policy namespace: default remediationPlan: - - spoke1 status: remediationPlanForBatch: spoke1: -2 3
PrecachingRequired
状態の場合は、更新を開始する前に、クラスターにイメージを事前キャッシュする必要があります。事前キャッシュの詳細は、コンテナー イメージの事前キャッシュ機能の使用セクションを参照してください。
16.5.6. ClusterGroupUpgrade CR のブロック
複数の ClusterGroupUpgrade
CR を作成して、それらの適用順序を制御できます。
たとえば、ClusterGroupUpgrade
CR A の開始をブロックする ClusterGroupUpgrade
CR C を作成する場合、ClusterGroupUpgrade
CR A は ClusterGroupUpgrade
CR C のステータスが UpgradeComplete
になるまで起動できません。
1 つの ClusterGroupUpgrade
CR には複数のブロッキング CR を含めることができます。この場合、現在の CR のアップグレードを開始する前に、すべてのブロッキング CR を完了する必要があります。
前提条件
- Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) をインストールします。
- 1 つ以上のマネージドクラスターをプロビジョニングします。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - ハブクラスターで RHACM ポリシーを作成します。
手順
ClusterGroupUpgrade
CR の内容をcgu-a.yaml
、cgu-b.yaml
、およびcgu-c.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-a namespace: default spec: blockingCRs: 1 - name: cgu-c namespace: default clusters: - spoke1 - spoke2 - spoke3 enable: false managedPolicies: - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy remediationStrategy: canaries: - spoke1 maxConcurrency: 2 timeout: 240 status: conditions: - message: The ClusterGroupUpgrade CR is not enabled reason: UpgradeNotStarted status: "False" type: Ready copiedPolicies: - cgu-a-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-a-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-a-policy3-common-ptp-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy2-common-pao-sub-policy namespace: default - name: policy3-common-ptp-sub-policy namespace: default placementBindings: - cgu-a-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-a-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-a-policy3-common-ptp-sub-policy placementRules: - cgu-a-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-a-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-a-policy3-common-ptp-sub-policy remediationPlan: - - spoke1 - - spoke2
- 1
- ブロッキング CR を定義します。
cgu-c
が完了するまでcgu-a
の更新を開始できません。
apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-b namespace: default spec: blockingCRs: 1 - name: cgu-a namespace: default clusters: - spoke4 - spoke5 enable: false managedPolicies: - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy - policy4-common-sriov-sub-policy remediationStrategy: maxConcurrency: 1 timeout: 240 status: conditions: - message: The ClusterGroupUpgrade CR is not enabled reason: UpgradeNotStarted status: "False" type: Ready copiedPolicies: - cgu-b-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-b-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-b-policy3-common-ptp-sub-policy - cgu-b-policy4-common-sriov-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy2-common-pao-sub-policy namespace: default - name: policy3-common-ptp-sub-policy namespace: default - name: policy4-common-sriov-sub-policy namespace: default placementBindings: - cgu-b-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-b-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-b-policy3-common-ptp-sub-policy - cgu-b-policy4-common-sriov-sub-policy placementRules: - cgu-b-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-b-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-b-policy3-common-ptp-sub-policy - cgu-b-policy4-common-sriov-sub-policy remediationPlan: - - spoke4 - - spoke5 status: {}
- 1
cgu-a
が完了するまでcgu-b
の更新を開始できません。
apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-c namespace: default spec: 1 clusters: - spoke6 enable: false managedPolicies: - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy - policy4-common-sriov-sub-policy remediationStrategy: maxConcurrency: 1 timeout: 240 status: conditions: - message: The ClusterGroupUpgrade CR is not enabled reason: UpgradeNotStarted status: "False" type: Ready copiedPolicies: - cgu-c-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-c-policy4-common-sriov-sub-policy managedPoliciesCompliantBeforeUpgrade: - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy4-common-sriov-sub-policy namespace: default placementBindings: - cgu-c-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-c-policy4-common-sriov-sub-policy placementRules: - cgu-c-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-c-policy4-common-sriov-sub-policy remediationPlan: - - spoke6 status: {}
- 1
cgu-c
の更新にはブロック CR がありません。TALM は、enable
フィールドがtrue
に設定されている場合にcgu-c
の更新を開始します。
関連する CR ごとに以下のコマンドを実行して
ClusterGroupUpgrade
CR を作成します。$ oc apply -f <name>.yaml
関連する各 CR について以下のコマンドを実行して、更新プロセスを開始します。
$ oc --namespace=default patch clustergroupupgrade.ran.openshift.io/<name> \ --type merge -p '{"spec":{"enable":true}}'
以下の例は、
enable
フィールドがtrue
に設定されているClusterGroupUpgrade
CR を示しています。ブロッキング CR のある
cgu-a
の例apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-a namespace: default spec: blockingCRs: - name: cgu-c namespace: default clusters: - spoke1 - spoke2 - spoke3 enable: true managedPolicies: - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy remediationStrategy: canaries: - spoke1 maxConcurrency: 2 timeout: 240 status: conditions: - message: 'The ClusterGroupUpgrade CR is blocked by other CRs that have not yet completed: [cgu-c]' 1 reason: UpgradeCannotStart status: "False" type: Ready copiedPolicies: - cgu-a-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-a-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-a-policy3-common-ptp-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy2-common-pao-sub-policy namespace: default - name: policy3-common-ptp-sub-policy namespace: default placementBindings: - cgu-a-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-a-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-a-policy3-common-ptp-sub-policy placementRules: - cgu-a-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-a-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-a-policy3-common-ptp-sub-policy remediationPlan: - - spoke1 - - spoke2 status: {}
- 1
- ブロッキング CR のリストを表示します。
ブロッキング CR のある
cgu-b
の例apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-b namespace: default spec: blockingCRs: - name: cgu-a namespace: default clusters: - spoke4 - spoke5 enable: true managedPolicies: - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy - policy4-common-sriov-sub-policy remediationStrategy: maxConcurrency: 1 timeout: 240 status: conditions: - message: 'The ClusterGroupUpgrade CR is blocked by other CRs that have not yet completed: [cgu-a]' 1 reason: UpgradeCannotStart status: "False" type: Ready copiedPolicies: - cgu-b-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-b-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-b-policy3-common-ptp-sub-policy - cgu-b-policy4-common-sriov-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy2-common-pao-sub-policy namespace: default - name: policy3-common-ptp-sub-policy namespace: default - name: policy4-common-sriov-sub-policy namespace: default placementBindings: - cgu-b-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-b-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-b-policy3-common-ptp-sub-policy - cgu-b-policy4-common-sriov-sub-policy placementRules: - cgu-b-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-b-policy2-common-pao-sub-policy - cgu-b-policy3-common-ptp-sub-policy - cgu-b-policy4-common-sriov-sub-policy remediationPlan: - - spoke4 - - spoke5 status: {}
- 1
- ブロッキング CR のリストを表示します。
CR をブロックする
cgu-c
の例apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-c namespace: default spec: clusters: - spoke6 enable: true managedPolicies: - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy - policy4-common-sriov-sub-policy remediationStrategy: maxConcurrency: 1 timeout: 240 status: conditions: - message: The ClusterGroupUpgrade CR has upgrade policies that are still non compliant 1 reason: UpgradeNotCompleted status: "False" type: Ready copiedPolicies: - cgu-c-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-c-policy4-common-sriov-sub-policy managedPoliciesCompliantBeforeUpgrade: - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy1-common-cluster-version-policy namespace: default - name: policy4-common-sriov-sub-policy namespace: default placementBindings: - cgu-c-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-c-policy4-common-sriov-sub-policy placementRules: - cgu-c-policy1-common-cluster-version-policy - cgu-c-policy4-common-sriov-sub-policy remediationPlan: - - spoke6 status: currentBatch: 1 remediationPlanForBatch: spoke6: 0
- 1
cgu-c
の更新にはブロック CR がありません。
16.6. マネージドクラスターでのポリシーの更新
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) は、ClusterGroupUpgrade
CR で指定されたクラスターの inform
ポリシーのセットを修正します。TALM は、マネージドの RHACM ポリシーの enforce
コピーを作成することにより、inform
ポリシーを修正します。コピーされた各ポリシーには、それぞれの対応する RHACM 配置ルールと RHACM 配置バインディングがあります。
1 つずつ、TALM は、現在のバッチから、適用可能な管理ポリシーに対応する配置ルールに各クラスターを追加します。クラスターがポリシーにすでに準拠している場合は、TALM は準拠するクラスターへのポリシーの適用を省略します。次に TALM は次のポリシーを非準拠クラスターに適用します。TALM がバッチの更新を完了すると、コピーしたポリシーに関連付けられた配置ルールからすべてのクラスターが削除されます。次に、次のバッチの更新が開始されます。
スポーククラスターの状態が RHACM に準拠している状態を報告しない場合、ハブクラスターの管理ポリシーには TALM が必要とするステータス情報がありません。TALM は、以下の方法でこれらのケースを処理します。
-
ポリシーの
status.compliant
フィールドがない場合、TALM はポリシーを無視してログエントリーを追加します。次に、TALM はポリシーのstatus.status
フィールドを確認し続けます。 -
ポリシーの
status.status
がない場合、TALM はエラーを生成します。 -
クラスターのコンプライアンスステータスがポリシーの
status.status
フィールドにない場合、TALM はそのクラスターをそのポリシーに準拠していないと見なします。
RHACM ポリシーの詳細は、ポリシーの概要 を参照してください。
関連情報
PolicyGenTemplate
CRD の詳細は、PolicyGenTemplate CRD について を参照してください。
16.6.1. マネージドクラスターへの更新ポリシーの適用
ポリシーを適用してマネージドクラスターを更新できます。
前提条件
- Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) をインストールします。
- 1 つ以上のマネージドクラスターをプロビジョニングします。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - ハブクラスターで RHACM ポリシーを作成します。
手順
ClusterGroupUpgrade
CR の内容をcgu-1.yaml
ファイルに保存します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-1 namespace: default spec: managedPolicies: 1 - policy1-common-cluster-version-policy - policy2-common-pao-sub-policy - policy3-common-ptp-sub-policy - policy4-common-sriov-sub-policy enable: false clusters: 2 - spoke1 - spoke2 - spoke5 - spoke6 remediationStrategy: maxConcurrency: 2 3 timeout: 240 4
以下のコマンドを実行して
ClusterGroupUpgrade
CR を作成します。$ oc create -f cgu-1.yaml
以下のコマンドを実行して、
ClusterGroupUpgrade
CR がハブクラスターに作成されていることを確認します。$ oc get cgu --all-namespaces
出力例
NAMESPACE NAME AGE default cgu-1 8m55s
以下のコマンドを実行して更新のステータスを確認します。
$ oc get cgu -n default cgu-1 -ojsonpath='{.status}' | jq
出力例
{ "computedMaxConcurrency": 2, "conditions": [ { "lastTransitionTime": "2022-02-25T15:34:07Z", "message": "The ClusterGroupUpgrade CR is not enabled", 1 "reason": "UpgradeNotStarted", "status": "False", "type": "Ready" } ], "copiedPolicies": [ "cgu-policy1-common-cluster-version-policy", "cgu-policy2-common-pao-sub-policy", "cgu-policy3-common-ptp-sub-policy", "cgu-policy4-common-sriov-sub-policy" ], "managedPoliciesContent": { "policy1-common-cluster-version-policy": "null", "policy2-common-pao-sub-policy": "[{\"kind\":\"Subscription\",\"name\":\"performance-addon-operator\",\"namespace\":\"openshift-performance-addon-operator\"}]", "policy3-common-ptp-sub-policy": "[{\"kind\":\"Subscription\",\"name\":\"ptp-operator-subscription\",\"namespace\":\"openshift-ptp\"}]", "policy4-common-sriov-sub-policy": "[{\"kind\":\"Subscription\",\"name\":\"sriov-network-operator-subscription\",\"namespace\":\"openshift-sriov-network-operator\"}]" }, "managedPoliciesForUpgrade": [ { "name": "policy1-common-cluster-version-policy", "namespace": "default" }, { "name": "policy2-common-pao-sub-policy", "namespace": "default" }, { "name": "policy3-common-ptp-sub-policy", "namespace": "default" }, { "name": "policy4-common-sriov-sub-policy", "namespace": "default" } ], "managedPoliciesNs": { "policy1-common-cluster-version-policy": "default", "policy2-common-pao-sub-policy": "default", "policy3-common-ptp-sub-policy": "default", "policy4-common-sriov-sub-policy": "default" }, "placementBindings": [ "cgu-policy1-common-cluster-version-policy", "cgu-policy2-common-pao-sub-policy", "cgu-policy3-common-ptp-sub-policy", "cgu-policy4-common-sriov-sub-policy" ], "placementRules": [ "cgu-policy1-common-cluster-version-policy", "cgu-policy2-common-pao-sub-policy", "cgu-policy3-common-ptp-sub-policy", "cgu-policy4-common-sriov-sub-policy" ], "precaching": { "spec": {} }, "remediationPlan": [ [ "spoke1", "spoke2" ], [ "spoke5", "spoke6" ] ], "status": {} }
- 1
ClusterGroupUpgrade
CR のspec.enable
フィールドはfalse
に設定されます。
以下のコマンドを実行してポリシーのステータスを確認します。
$ oc get policies -A
出力例
NAMESPACE NAME REMEDIATION ACTION COMPLIANCE STATE AGE default cgu-policy1-common-cluster-version-policy enforce 17m 1 default cgu-policy2-common-pao-sub-policy enforce 17m default cgu-policy3-common-ptp-sub-policy enforce 17m default cgu-policy4-common-sriov-sub-policy enforce 17m default policy1-common-cluster-version-policy inform NonCompliant 15h default policy2-common-pao-sub-policy inform NonCompliant 15h default policy3-common-ptp-sub-policy inform NonCompliant 18m default policy4-common-sriov-sub-policy inform NonCompliant 18m
- 1
- 現在クラスターに適用されるポリシーの
spec.remediationAction
フィールドは、enforce
に設定されます。ClusterGroupUpgrade
CR からのinform
モードのマネージドポリシーは、更新中もinform
モードで残ります。
以下のコマンドを実行して、
spec.enable
フィールドの値をtrue
に変更します。$ oc --namespace=default patch clustergroupupgrade.ran.openshift.io/cgu-1 \ --patch '{"spec":{"enable":true}}' --type=merge
検証
以下のコマンドを実行して更新のステータスを再度確認します。
$ oc get cgu -n default cgu-1 -ojsonpath='{.status}' | jq
出力例
{ "computedMaxConcurrency": 2, "conditions": [ 1 { "lastTransitionTime": "2022-02-25T15:34:07Z", "message": "The ClusterGroupUpgrade CR has upgrade policies that are still non compliant", "reason": "UpgradeNotCompleted", "status": "False", "type": "Ready" } ], "copiedPolicies": [ "cgu-policy1-common-cluster-version-policy", "cgu-policy2-common-pao-sub-policy", "cgu-policy3-common-ptp-sub-policy", "cgu-policy4-common-sriov-sub-policy" ], "managedPoliciesContent": { "policy1-common-cluster-version-policy": "null", "policy2-common-pao-sub-policy": "[{\"kind\":\"Subscription\",\"name\":\"performance-addon-operator\",\"namespace\":\"openshift-performance-addon-operator\"}]", "policy3-common-ptp-sub-policy": "[{\"kind\":\"Subscription\",\"name\":\"ptp-operator-subscription\",\"namespace\":\"openshift-ptp\"}]", "policy4-common-sriov-sub-policy": "[{\"kind\":\"Subscription\",\"name\":\"sriov-network-operator-subscription\",\"namespace\":\"openshift-sriov-network-operator\"}]" }, "managedPoliciesForUpgrade": [ { "name": "policy1-common-cluster-version-policy", "namespace": "default" }, { "name": "policy2-common-pao-sub-policy", "namespace": "default" }, { "name": "policy3-common-ptp-sub-policy", "namespace": "default" }, { "name": "policy4-common-sriov-sub-policy", "namespace": "default" } ], "managedPoliciesNs": { "policy1-common-cluster-version-policy": "default", "policy2-common-pao-sub-policy": "default", "policy3-common-ptp-sub-policy": "default", "policy4-common-sriov-sub-policy": "default" }, "placementBindings": [ "cgu-policy1-common-cluster-version-policy", "cgu-policy2-common-pao-sub-policy", "cgu-policy3-common-ptp-sub-policy", "cgu-policy4-common-sriov-sub-policy" ], "placementRules": [ "cgu-policy1-common-cluster-version-policy", "cgu-policy2-common-pao-sub-policy", "cgu-policy3-common-ptp-sub-policy", "cgu-policy4-common-sriov-sub-policy" ], "precaching": { "spec": {} }, "remediationPlan": [ [ "spoke1", "spoke2" ], [ "spoke5", "spoke6" ] ], "status": { "currentBatch": 1, "currentBatchStartedAt": "2022-02-25T15:54:16Z", "remediationPlanForBatch": { "spoke1": 0, "spoke2": 1 }, "startedAt": "2022-02-25T15:54:16Z" } }
- 1
- 現在のバッチの更新の進捗を反映します。このコマンドを再度実行して、進捗に関する更新情報を取得します。
ポリシーに Operator サブスクリプションが含まれる場合、インストールの進捗を単一ノードクラスターで直接確認できます。
以下のコマンドを実行して、インストールの進捗を確認する単一ノードクラスターの
KUBECONFIG
ファイルをエクスポートします。$ export KUBECONFIG=<cluster_kubeconfig_absolute_path>
単一ノードクラスターに存在するすべてのサブスクリプションを確認し、以下のコマンドを実行し、
ClusterGroupUpgrade
CR でインストールしようとしているポリシーを探します。$ oc get subs -A | grep -i <subscription_name>
cluster-logging
ポリシーの出力例NAMESPACE NAME PACKAGE SOURCE CHANNEL openshift-logging cluster-logging cluster-logging redhat-operators stable
管理ポリシーの 1 つに
ClusterVersion
CR が含まれる場合は、スポーククラスターに対して以下のコマンドを実行して、現在のバッチでプラットフォーム更新のステータスを確認します。$ oc get clusterversion
出力例
NAME VERSION AVAILABLE PROGRESSING SINCE STATUS version 4.9.5 True True 43s Working towards 4.9.7: 71 of 735 done (9% complete)
以下のコマンドを実行して Operator サブスクリプションを確認します。
$ oc get subs -n <operator-namespace> <operator-subscription> -ojsonpath="{.status}"
以下のコマンドを実行して、必要なサブスクリプションに関連付けられている単一ノードのクラスターに存在するインストール計画を確認します。
$ oc get installplan -n <subscription_namespace>
cluster-logging
Operator の出力例NAMESPACE NAME CSV APPROVAL APPROVED openshift-logging install-6khtw cluster-logging.5.3.3-4 Manual true 1
- 1
- インストール計画の
Approval
フィールドはManual
に設定されており、TALM がインストール計画を承認すると、Approved
フィールドはfalse
からtrue
に変わります。
注記TALM がサブスクリプションを含むポリシーを修正している場合、そのサブスクリプションに関連付けられているすべてのインストールプランが自動的に承認されます。オペレーターが最新の既知のバージョンに到達するために複数のインストールプランが必要な場合、TALM は複数のインストールプランを承認し、最終バージョンに到達するために 1 つ以上の中間バージョンをアップグレードします。
以下のコマンドを実行して、
ClusterGroupUpgrade
がインストールしているポリシーの Operator のクラスターサービスバージョンがSucceeded
フェーズに到達したかどうかを確認します。$ oc get csv -n <operator_namespace>
OpenShift Logging Operator の出力例
NAME DISPLAY VERSION REPLACES PHASE cluster-logging.5.4.2 Red Hat OpenShift Logging 5.4.2 Succeeded
16.7. コンテナーイメージ事前キャッシュ機能の使用
クラスターにはコンテナーイメージレジストリーにアクセスするための帯域幅が制限されるため、更新が完了する前にタイムアウトが発生する可能性があります。
更新の時間は TALM によって設定されていません。手動アプリケーションまたは外部自動化により、更新の開始時に ClusterGroupUpgrade
CR を適用できます。
コンテナーイメージの事前キャッシュは、ClusterGroupUpgrade
CR で preCaching
フィールドが true
に設定されている場合に起動します。事前キャッシュプロセスに成功すると、ポリシーの修正を開始できます。修復アクションは、enable
フィールドが true
に設定されている場合に開始されます。
事前キャッシュプロセスは、以下のステータスにあります。
PrecacheNotStarted
これは、すべてのクラスターが
ClusterGroupUpgrade
CR の最初の調整パスで自動的に割り当てられる初期状態です。この状態では、TALM は、以前の不完全な更新から残ったスポーククラスターの事前キャッシュの namespace およびハブビューリソースを削除します。次に TALM は、スポーク前の namespace の新規の
ManagedClusterView
リソースを作成し、PrecachePreparing
状態の削除を確認します。PrecachePreparing
- 以前の不完全な更新からの残りのリソースを消去すると進行中です。
PrecacheStarting
- キャッシュ前のジョブの前提条件およびジョブが作成されます。
PrecacheActive
- ジョブは Active の状態です。
PrecacheSucceeded
- キャッシュ前のジョブが成功しました。
PrecacheTimeout
- アーティファクトの事前キャッシュが部分的に行われました。
PrecacheUnrecoverableError
- ジョブはゼロ以外の終了コードで終了します。
16.7.1. 事前キャッシュでの ClusterGroupUpgrade CR の作成
pre-cache 機能により、更新の開始前に、必要なコンテナーイメージをスポーククラスターに置くことができます。
前提条件
- Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) をインストールします。
- 1 つ以上のマネージドクラスターをプロビジョニングします。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
clustergroupupgrades-group-du.yaml
ファイルでpreCaching
フィールドをtrue
に設定してClusterGroupUpgrade
CR の内容を保存します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: du-upgrade-4918 namespace: ztp-group-du-sno spec: preCaching: true 1 clusters: - cnfdb1 - cnfdb2 enable: false managedPolicies: - du-upgrade-platform-upgrade remediationStrategy: maxConcurrency: 2 timeout: 240
- 1
preCaching
フィールドはtrue
に設定されています。これにより、更新を開始する前に TALM がコンテナーイメージをプルできます。
更新を開始する場合は、以下のコマンドを実行して
ClusterGroupUpgrade
CR を適用します。$ oc apply -f clustergroupupgrades-group-du.yaml
検証
以下のコマンドを実行して、
ClusterGroupUpgrade
CR がハブクラスターに存在するかどうかを確認します。$ oc get cgu -A
出力例
NAMESPACE NAME AGE ztp-group-du-sno du-upgrade-4918 10s 1
- 1
- CR が作成されます。
以下のコマンドを実行して、事前キャッシュタスクのステータスを確認します。
$ oc get cgu -n ztp-group-du-sno du-upgrade-4918 -o jsonpath='{.status}'
出力例
{ "conditions": [ { "lastTransitionTime": "2022-01-27T19:07:24Z", "message": "Precaching is not completed (required)", 1 "reason": "PrecachingRequired", "status": "False", "type": "Ready" }, { "lastTransitionTime": "2022-01-27T19:07:24Z", "message": "Precaching is required and not done", "reason": "PrecachingNotDone", "status": "False", "type": "PrecachingDone" }, { "lastTransitionTime": "2022-01-27T19:07:34Z", "message": "Pre-caching spec is valid and consistent", "reason": "PrecacheSpecIsWellFormed", "status": "True", "type": "PrecacheSpecValid" } ], "precaching": { "clusters": [ "cnfdb1" 2 ], "spec": { "platformImage": "image.example.io"}, "status": { "cnfdb1": "Active"} } }
スポーククラスターで以下のコマンドを実行して、事前キャッシュジョブのステータスを確認します。
$ oc get jobs,pods -n openshift-talm-pre-cache
出力例
NAME COMPLETIONS DURATION AGE job.batch/pre-cache 0/1 3m10s 3m10s NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/pre-cache--1-9bmlr 1/1 Running 0 3m10s
以下のコマンドを実行して
ClusterGroupUpgrade
CR のステータスを確認します。$ oc get cgu -n ztp-group-du-sno du-upgrade-4918 -o jsonpath='{.status}'
出力例
"conditions": [ { "lastTransitionTime": "2022-01-27T19:30:41Z", "message": "The ClusterGroupUpgrade CR has all clusters compliant with all the managed policies", "reason": "UpgradeCompleted", "status": "True", "type": "Ready" }, { "lastTransitionTime": "2022-01-27T19:28:57Z", "message": "Precaching is completed", "reason": "PrecachingCompleted", "status": "True", "type": "PrecachingDone" 1 }
- 1
- キャッシュ前のタスクが実行されます。
16.8. Topology Aware Lifecycle Manager のトラブルシューティング
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) は、RHACM ポリシーを修復する OpenShift Container Platform Operator です。問題が発生した場合には、oc adm must-gather
コマンドを使用して詳細およびログを収集し、問題のデバッグ手順を行います。
関連トピックの詳細は、以下のドキュメントを参照してください。
- Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes 2.4 Support Matrix
- Red Hat Advanced Cluster Management Troubleshooting
- Operator の問題のトラブルシューティングセクション
16.8.1. 一般的なトラブルシューティング
以下の質問を確認して、問題の原因を特定できます。
適用する設定がサポートされているか ?
- RHACM と OpenShift Container Platform のバージョンと互換性があるか ?
- TALM および RHACM のバージョンと互換性があるか ?
問題の原因となる以下のコンポーネントはどれですか ?
ClusterGroupUpgrade
設定が機能するようにするには、以下を実行できます。
-
spec.enable
フィールドをfalse
に設定してClusterGroupUpgrade
CR を作成します。 - ステータスが更新され、トラブルシューティングの質問を確認するのを待ちます。
-
すべてが予想通りに機能する場合は、
ClusterGroupUpgrade
CR でspec.enable
フィールドをtrue
に設定します。
ClusterUpgradeGroup
CR で spec.enable
フィールドを true
に設定すると、更新手順が起動し、CR の spec
フィールドを編集することができなくなります。
16.8.2. ClusterUpgradeGroup CR を変更できません。
- 問題
-
更新を有効にした後に、
ClusterUpgradeGroup
CR を編集することはできません。 - 解決方法
以下の手順を実行して手順を再起動します。
以下のコマンドを実行して古い
ClusterGroupUpgrade
CR を削除します。$ oc delete cgu -n <ClusterGroupUpgradeCR_namespace> <ClusterGroupUpgradeCR_name>
マネージドクラスターおよびポリシーに関する既存の問題を確認し、修正します。
- すべてのクラスターがマネージドクラスターで、利用可能であることを確認します。
-
すべてのポリシーが存在し、
spec.remediationAction
フィールドがinform
に設定されていることを確認します。
正しい設定で新規の
ClusterGroupUpgrade
CR を作成します。$ oc apply -f <ClusterGroupUpgradeCR_YAML>
16.8.3. 管理ポリシー
システムでの管理ポリシーの確認
- 問題
- システムで正しい管理ポリシーがあるかどうかをチェックする。
- 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get cgu lab-upgrade -ojsonpath='{.spec.managedPolicies}'
出力例
["group-du-sno-validator-du-validator-policy", "policy2-common-pao-sub-policy", "policy3-common-ptp-sub-policy"]
remediationAction モードの確認
- 問題
-
remediationAction
フィールドが、管理ポリシーのspec
でinform
に設定されているかどうかを確認する必要があります。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get policies --all-namespaces
出力例
NAMESPACE NAME REMEDIATION ACTION COMPLIANCE STATE AGE default policy1-common-cluster-version-policy inform NonCompliant 5d21h default policy2-common-pao-sub-policy inform Compliant 5d21h default policy3-common-ptp-sub-policy inform NonCompliant 5d21h default policy4-common-sriov-sub-policy inform NonCompliant 5d21h
ポリシーコンプライアンスの状態の確認
- 問題
- ポリシーのコンプライアンス状態を確認する。
- 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get policies --all-namespaces
出力例
NAMESPACE NAME REMEDIATION ACTION COMPLIANCE STATE AGE default policy1-common-cluster-version-policy inform NonCompliant 5d21h default policy2-common-pao-sub-policy inform Compliant 5d21h default policy3-common-ptp-sub-policy inform NonCompliant 5d21h default policy4-common-sriov-sub-policy inform NonCompliant 5d21h
16.8.4. クラスター
マネージドクラスターが存在するかどうかの確認
- 問題
-
ClusterGroupUpgrade
CR のクラスターがマネージドクラスターかどうかを確認します。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get managedclusters
出力例
NAME HUB ACCEPTED MANAGED CLUSTER URLS JOINED AVAILABLE AGE local-cluster true https://api.hub.example.com:6443 True Unknown 13d spoke1 true https://api.spoke1.example.com:6443 True True 13d spoke3 true https://api.spoke3.example.com:6443 True True 27h
または、TALM マネージャーログを確認します。
以下のコマンドを実行して、TALM マネージャーの名前を取得します。
$ oc get pod -n openshift-operators
出力例
NAME READY STATUS RESTARTS AGE cluster-group-upgrades-controller-manager-75bcc7484d-8k8xp 2/2 Running 0 45m
以下のコマンドを実行して、TALM マネージャーログを確認します。
$ oc logs -n openshift-operators \ cluster-group-upgrades-controller-manager-75bcc7484d-8k8xp -c manager
出力例
ERROR controller-runtime.manager.controller.clustergroupupgrade Reconciler error {"reconciler group": "ran.openshift.io", "reconciler kind": "ClusterGroupUpgrade", "name": "lab-upgrade", "namespace": "default", "error": "Cluster spoke5555 is not a ManagedCluster"} 1 sigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/internal/controller.(*Controller).processNextWorkItem
- 1
- エラーメッセージには、クラスターがマネージドクラスターではないことが分かります。
マネージドクラスターが利用可能かどうかの確認
- 問題
-
ClusterGroupUpgrade
CR で指定されたマネージドクラスターが利用可能かどうかを確認する必要があります。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get managedclusters
出力例
NAME HUB ACCEPTED MANAGED CLUSTER URLS JOINED AVAILABLE AGE local-cluster true https://api.hub.testlab.com:6443 True Unknown 13d spoke1 true https://api.spoke1.testlab.com:6443 True True 13d 1 spoke3 true https://api.spoke3.testlab.com:6443 True True 27h 2
clusterSelector の確認
- 問題
-
clusterSelector
フィールドが 1 つ以上のマネージドクラスターのClusterGroupUpgrade
CR で指定されているかどうかを確認します。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get managedcluster --selector=upgrade=true 1
- 1
- 更新するクラスターのラベルは
upgrade:true
です。
出力例
NAME HUB ACCEPTED MANAGED CLUSTER URLS JOINED AVAILABLE AGE spoke1 true https://api.spoke1.testlab.com:6443 True True 13d spoke3 true https://api.spoke3.testlab.com:6443 True True 27h
カナリアクラスターが存在するかどうかの確認
- 問題
カナリアクラスターがクラスターのリストに存在するかどうかを確認します。
ClusterGroupUpgrade
CR の例spec: clusters: - spoke1 - spoke3 clusterSelector: - upgrade2=true remediationStrategy: canaries: - spoke3 maxConcurrency: 2 timeout: 240
- 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get cgu lab-upgrade -ojsonpath='{.spec.clusters}'
出力例
["spoke1", "spoke3"]
以下のコマンドを実行して、カナリアクラスターが
clusterSelector
ラベルに一致するクラスターのリストに存在するかどうかを確認します。$ oc get managedcluster --selector=upgrade=true
出力例
NAME HUB ACCEPTED MANAGED CLUSTER URLS JOINED AVAILABLE AGE spoke1 true https://api.spoke1.testlab.com:6443 True True 13d spoke3 true https://api.spoke3.testlab.com:6443 True True 27h
クラスターは spec.clusters
に存在し、spec.clusterSelecter
ラベルでも一致できます。
スポーククラスターでの事前キャッシュステータスの確認
スポーククラスターで以下のコマンドを実行して、事前キャッシュのステータスを確認します。
$ oc get jobs,pods -n openshift-talo-pre-cache
16.8.5. 修復ストラテジー
remediationStrategy が ClusterGroupUpgrade CR に存在するかどうかの確認
- 問題
-
remediationStrategy
がClusterGroupUpgrade
CR に存在するかどうかを確認します。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get cgu lab-upgrade -ojsonpath='{.spec.remediationStrategy}'
出力例
{"maxConcurrency":2, "timeout":240}
ClusterGroupUpgrade CR に maxConcurrency が指定されているかどうかの確認
- 問題
-
maxConcurrency
がClusterGroupUpgrade
CR で指定されているかどうかを確認する必要があります。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get cgu lab-upgrade -ojsonpath='{.spec.remediationStrategy.maxConcurrency}'
出力例
2
16.8.6. Topology Aware Lifecycle Manager
ClusterGroupUpgrade CR での条件メッセージおよびステータスの確認
- 問題
-
ClusterGroupUpgrade
CR のstatus.conditions
フィールドの値を確認する必要がある場合があります。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get cgu lab-upgrade -ojsonpath='{.status.conditions}'
出力例
{"lastTransitionTime":"2022-02-17T22:25:28Z", "message":"The ClusterGroupUpgrade CR has managed policies that are missing:[policyThatDoesntExist]", "reason":"UpgradeCannotStart", "status":"False", "type":"Ready"}
対応するコピーされたポリシーの確認
- 問題
-
status.managedPoliciesForUpgrade
からのすべてのポリシーにstatus.copiedPolicies
に対応するポリシーがあるかどうかを確認します。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get cgu lab-upgrade -oyaml
出力例
status: … copiedPolicies: - lab-upgrade-policy3-common-ptp-sub-policy managedPoliciesForUpgrade: - name: policy3-common-ptp-sub-policy namespace: default
status.remediationPlan が計算されたかどうかの確認
- 問題
-
status.remediationPlan
が計算されているかどうかを確認します。 - 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc get cgu lab-upgrade -ojsonpath='{.status.remediationPlan}'
出力例
[["spoke2", "spoke3"]]
TALM マネージャーコンテナーのエラー
- 問題
- TALM のマネージャーコンテナーのログを確認する必要がある場合があります。
- 解決方法
以下のコマンドを実行します。
$ oc logs -n openshift-operators \ cluster-group-upgrades-controller-manager-75bcc7484d-8k8xp -c manager
出力例
ERROR controller-runtime.manager.controller.clustergroupupgrade Reconciler error {"reconciler group": "ran.openshift.io", "reconciler kind": "ClusterGroupUpgrade", "name": "lab-upgrade", "namespace": "default", "error": "Cluster spoke5555 is not a ManagedCluster"} 1 sigs.k8s.io/controller-runtime/pkg/internal/controller.(*Controller).processNextWorkItem
- 1
- エラーを表示します。
関連情報
- トラブルシューティングに関する詳細は、Operator 関連の問題の OpenShift Container Platform トラブルシューティング を参照してください。
- ZTP ワークフローで Topology Aware Lifecycle Manager を使用する方法の詳細については、Topology Aware Lifecycle Manager を使用した管理ポリシーの更新 を参照してください。
-
PolicyGenTemplate
CRD の詳細は、PolicyGenTemplate CRD について を参照してください。
第17章 パフォーマンスプロファイルの作成
Performance Profile Creator (PPC) ツールおよび、PPC を使用してパフォーマンスプロファイルを作成する方法を説明します。
17.1. Performance Profile Creator の概要
Performance Profile Creator (PPC) は、Performance Addon Operator に含まれるコマンドラインツールでパフォーマンスプロファイルの作成に使用します。このツールは、クラスターからの must-gather
データと、ユーザー指定のプロファイル引数を複数使用します。PPC は、ハードウェアとトポロジーに適したパフォーマンスプロファイルを作成します。
このツールは、以下のいずれかの方法で実行します。
-
podman
の呼び出し - ラッパースクリプトの呼び出し
17.1.1. must-gather コマンドを使用したクラスターに関するデータの収集
Performance Profile Creator (PPC) ツールには must-gather
データが必要です。クラスター管理者は、must-gather
コマンドを実行し、クラスターについての情報を取得します。
前提条件
-
cluster-admin
ロールを持つユーザーとしてクラスターにアクセスできる。 - Performance Addon Operator にアクセスできる。
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。
手順
オプション: 一致するマシン設定プールがラベルを持つことを確認します。
$ oc describe mcp/worker-rt
出力例
Name: worker-rt Namespace: Labels: machineconfiguration.openshift.io/role=worker-rt
一致するラベルが存在しない場合は、MCP 名と一致するマシン設定プール (MCP) のラベルを追加します。
$ oc label mcp <mcp_name> <mcp_name>=""
-
must-gather
データを保存するディレクトリーに移動します。 クラスターで
must-gather
を実行します。$ oc adm must-gather --image=<PAO_image> --dest-dir=<dir>
注記must-gather
コマンドは、performance-addon-operator-must-gather
イメージを使用して実行する必要があります。この出力はオプションで圧縮できます。Performance Profile Creator ラッパースクリプトを実行している場合は、出力を圧縮する必要があります。例
$ oc adm must-gather --image=registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-operator-must-gather-rhel8:v4.10 --dest-dir=must-gather
must-gather
ディレクトリーから圧縮ファイルを作成します。$ tar cvaf must-gather.tar.gz must-gather/
17.1.2. podman
を使用した Performance Profile Creator の実行
クラスター管理者は、podman
および Performance Profile Creator を実行してパフォーマンスプロファイルを作成できます。
前提条件
-
cluster-admin
ロールを持つユーザーとしてクラスターにアクセスできる。 - ベアメタルハードウェアにインストールされたクラスター。
-
podman
および OpenShift CLI (oc
) がインストールされているノード。
手順
マシン設定プールを確認します。
$ oc get mcp
出力例
NAME CONFIG UPDATED UPDATING DEGRADED MACHINECOUNT READYMACHINECOUNT UPDATEDMACHINECOUNT DEGRADEDMACHINECOUNT AGE master rendered-master-acd1358917e9f98cbdb599aea622d78b True False False 3 3 3 0 22h worker-cnf rendered-worker-cnf-1d871ac76e1951d32b2fe92369879826 False True False 2 1 1 0 22h
Podman を使用して、
registry.redhat.io
への認証を行います。$ podman login registry.redhat.io
Username: <username> Password: <password>
必要に応じて、PPC ツールのヘルプを表示します。
$ podman run --entrypoint performance-profile-creator registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.10 -h
出力例
A tool that automates creation of Performance Profiles Usage: performance-profile-creator [flags] Flags: --disable-ht Disable Hyperthreading -h, --help help for performance-profile-creator --info string Show cluster information; requires --must-gather-dir-path, ignore the other arguments. [Valid values: log, json] (default "log") --mcp-name string MCP name corresponding to the target machines (required) --must-gather-dir-path string Must gather directory path (default "must-gather") --power-consumption-mode string The power consumption mode. [Valid values: default, low-latency, ultra-low-latency] (default "default") --profile-name string Name of the performance profile to be created (default "performance") --reserved-cpu-count int Number of reserved CPUs (required) --rt-kernel Enable Real Time Kernel (required) --split-reserved-cpus-across-numa Split the Reserved CPUs across NUMA nodes --topology-manager-policy string Kubelet Topology Manager Policy of the performance profile to be created. [Valid values: single-numa-node, best-effort, restricted] (default "restricted") --user-level-networking Run with User level Networking(DPDK) enabled
Performance Profile Creator ツールを検出モードで実行します。
注記検出モードは、
must-gather
からの出力を使用してクラスターを検査します。生成された出力には、以下のような情報が含まれます。- 割り当てられた CPU ID でパーティションされた NUMA セル
- ハイパースレッディングが有効にされているかどうか
この情報を使用して、Performance Profile Creator ツールにわたす一部の引数に適切な値を設定できます。
$ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v /must-gather:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.10 --info log --must-gather-dir-path /must-gather
注記このコマンドは、Performance Profile Creator を、
podman
への新規エントリーポイントとして使用します。これは、ホストのmust-gather
データをコンテナーイメージにマッピングし、ユーザーが提示した必須のプロファイル引数を呼び出し、my-performance-profile.yaml
ファイルを生成します。-v
オプションでは、以下のいずれかへのパスを指定できます。-
must-gather
出力ディレクトリー -
must-gather
のデプロイメント済みの tarball を含む既存のディレクトリー
info
オプションでは、出力形式を指定する値が必要です。使用できる値は log と JSON です。JSON 形式はデバッグ用に確保されています。podman
を実行します。$ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v /must-gather:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.10 --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=20 --rt-kernel=true --split-reserved-cpus-across-numa=false --topology-manager-policy=single-numa-node --must-gather-dir-path /must-gather --power-consumption-mode=ultra-low-latency > my-performance-profile.yaml
注記Performance Profile Creator の引数については Performance Profile Creator 引数の表に示しています。必要な引数は、以下の通りです。
-
reserved-cpu-count
-
mcp-name
-
rt-kernel
この例の
mcp-name
引数は、コマンドoc get mcp
の出力に基づいてworker-cnf
に設定されます。シングルノード OpenShift の場合は、--mcp-name=master
を使用します。-
作成した YAML ファイルを確認します。
$ cat my-performance-profile.yaml
出力例
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: performance spec: additionalKernelArgs: - nmi_watchdog=0 - audit=0 - mce=off - processor.max_cstate=1 - intel_idle.max_cstate=0 - idle=poll cpu: isolated: 1,3,5,7,9,11,13,15,17,19-39,41,43,45,47,49,51,53,55,57,59-79 reserved: 0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,40,42,44,46,48,50,52,54,56,58 nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: "" numa: topologyPolicy: single-numa-node realTimeKernel: enabled: true
生成されたプロファイルを適用します。
注記プロファイルを適用する前に、Performance Addon Operator をインストールしてください。
$ oc apply -f my-performance-profile.yaml
17.1.2.1. podman
を実行してパフォーマンスプロファイルを作成する方法
以下の例では、podman
を実行して、NUMA ノード間で分割される、予約済み CPU 20 個を指定してパフォーマンスプロファイルを作成する方法を説明します。
ノードのハードウェア設定:
- CPU 80 個
- ハイパースレッディングを有効にする
- NUMA ノード 2 つ
- NUMA ノード 0 に偶数個の CPU、NUMA ノード 1 に奇数個の CPU を稼働させる
podman
を実行してパフォーマンスプロファイルを作成します。
$ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v /must-gather:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.10 --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=20 --rt-kernel=true --split-reserved-cpus-across-numa=true --must-gather-dir-path /must-gather > my-performance-profile.yaml
作成されたプロファイルは以下の YAML に記述されます。
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: performance spec: cpu: isolated: 10-39,50-79 reserved: 0-9,40-49 nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: "" numa: topologyPolicy: restricted realTimeKernel: enabled: true
この場合、CPU 10 個が NUMA ノード 0 に、残りの 10 個は NUMA ノード 1 に予約されます。
17.1.3. Performance Profile Creator ラッパースクリプトの実行
パフォーマンスプロファイルラッパースクリプトをし用すると、Performance Profile Creator (PPC) ツールの実行を簡素化できます。podman
の実行に関連する煩雑性がなくなり、パフォーマンスプロファイルの作成が可能になります。
前提条件
- Performance Addon Operator にアクセスできる。
-
must-gather
tarball にアクセスできる。
手順
ローカルマシンにファイル (例:
run-perf-profile-creator.sh
) を作成します。$ vi run-perf-profile-creator.sh
ファイルに以下のコードを貼り付けます。
#!/bin/bash readonly CONTAINER_RUNTIME=${CONTAINER_RUNTIME:-podman} readonly CURRENT_SCRIPT=$(basename "$0") readonly CMD="${CONTAINER_RUNTIME} run --entrypoint performance-profile-creator" readonly IMG_EXISTS_CMD="${CONTAINER_RUNTIME} image exists" readonly IMG_PULL_CMD="${CONTAINER_RUNTIME} image pull" readonly MUST_GATHER_VOL="/must-gather" PAO_IMG="registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.10" MG_TARBALL="" DATA_DIR="" usage() { print "Wrapper usage:" print " ${CURRENT_SCRIPT} [-h] [-p image][-t path] -- [performance-profile-creator flags]" print "" print "Options:" print " -h help for ${CURRENT_SCRIPT}" print " -p Performance Addon Operator image" print " -t path to a must-gather tarball" ${IMG_EXISTS_CMD} "${PAO_IMG}" && ${CMD} "${PAO_IMG}" -h } function cleanup { [ -d "${DATA_DIR}" ] && rm -rf "${DATA_DIR}" } trap cleanup EXIT exit_error() { print "error: $*" usage exit 1 } print() { echo "$*" >&2 } check_requirements() { ${IMG_EXISTS_CMD} "${PAO_IMG}" || ${IMG_PULL_CMD} "${PAO_IMG}" || \ exit_error "Performance Addon Operator image not found" [ -n "${MG_TARBALL}" ] || exit_error "Must-gather tarball file path is mandatory" [ -f "${MG_TARBALL}" ] || exit_error "Must-gather tarball file not found" DATA_DIR=$(mktemp -d -t "${CURRENT_SCRIPT}XXXX") || exit_error "Cannot create the data directory" tar -zxf "${MG_TARBALL}" --directory "${DATA_DIR}" || exit_error "Cannot decompress the must-gather tarball" chmod a+rx "${DATA_DIR}" return 0 } main() { while getopts ':hp:t:' OPT; do case "${OPT}" in h) usage exit 0 ;; p) PAO_IMG="${OPTARG}" ;; t) MG_TARBALL="${OPTARG}" ;; ?) exit_error "invalid argument: ${OPTARG}" ;; esac done shift $((OPTIND - 1)) check_requirements || exit 1 ${CMD} -v "${DATA_DIR}:${MUST_GATHER_VOL}:z" "${PAO_IMG}" "$@" --must-gather-dir-path "${MUST_GATHER_VOL}" echo "" 1>&2 } main "$@"
このスクリプトの実行権限を全員に追加します。
$ chmod a+x run-perf-profile-creator.sh
オプション:
run-perf-profile-creator.sh
コマンドの使用方法を表示します。$ ./run-perf-profile-creator.sh -h
予想される出力
Wrapper usage: run-perf-profile-creator.sh [-h] [-p image][-t path] -- [performance-profile-creator flags] Options: -h help for run-perf-profile-creator.sh -p Performance Addon Operator image 1 -t path to a must-gather tarball 2 A tool that automates creation of Performance Profiles Usage: performance-profile-creator [flags] Flags: --disable-ht Disable Hyperthreading -h, --help help for performance-profile-creator --info string Show cluster information; requires --must-gather-dir-path, ignore the other arguments. [Valid values: log, json] (default "log") --mcp-name string MCP name corresponding to the target machines (required) --must-gather-dir-path string Must gather directory path (default "must-gather") --power-consumption-mode string The power consumption mode. [Valid values: default, low-latency, ultra-low-latency] (default "default") --profile-name string Name of the performance profile to be created (default "performance") --reserved-cpu-count int Number of reserved CPUs (required) --rt-kernel Enable Real Time Kernel (required) --split-reserved-cpus-across-numa Split the Reserved CPUs across NUMA nodes --topology-manager-policy string Kubelet Topology Manager Policy of the performance profile to be created. [Valid values: single-numa-node, best-effort, restricted] (default "restricted") --user-level-networking Run with User level Networking(DPDK) enabled
注記引数には、以下の 2 つのタイプがあります。
-
ラッパー引数名は、
-h
、-p
、および-t
です。 - PPC 引数
-
ラッパー引数名は、
Performance Profile Creator ツールを検出モードで実行します。
注記検出モードは、
must-gather
からの出力を使用してクラスターを検査します。生成された出力には、以下のような情報が含まれます。- 割り当てられた CPU ID を使用した NUMA セルのパーティション設定
- ハイパースレッディングが有効にされているかどうか
この情報を使用して、Performance Profile Creator ツールにわたす一部の引数に適切な値を設定できます。
$ ./run-perf-profile-creator.sh -t /must-gather/must-gather.tar.gz -- --info=log
注記info
オプションでは、出力形式を指定する値が必要です。使用できる値は log と JSON です。JSON 形式はデバッグ用に確保されています。マシン設定プールを確認します。
$ oc get mcp
出力例
NAME CONFIG UPDATED UPDATING DEGRADED MACHINECOUNT READYMACHINECOUNT UPDATEDMACHINECOUNT DEGRADEDMACHINECOUNT AGE master rendered-master-acd1358917e9f98cbdb599aea622d78b True False False 3 3 3 0 22h worker-cnf rendered-worker-cnf-1d871ac76e1951d32b2fe92369879826 False True False 2 1 1 0 22h
パフォーマンスプロファイルを作成します。
$ ./run-perf-profile-creator.sh -t /must-gather/must-gather.tar.gz -- --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=2 --rt-kernel=true > my-performance-profile.yaml
注記Performance Profile Creator の引数については Performance Profile Creator 引数の表に示しています。必要な引数は、以下の通りです。
-
reserved-cpu-count
-
mcp-name
-
rt-kernel
この例の
mcp-name
引数は、コマンドoc get mcp
の出力に基づいてworker-cnf
に設定されます。シングルノード OpenShift の場合は、--mcp-name=master
を使用します。-
作成した YAML ファイルを確認します。
$ cat my-performance-profile.yaml
出力例
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: performance spec: cpu: isolated: 1-39,41-79 reserved: 0,40 nodeSelector: node-role.kubernetes.io/worker-cnf: "" numa: topologyPolicy: restricted realTimeKernel: enabled: false
生成されたプロファイルを適用します。
注記プロファイルを適用する前に、Performance Addon Operator をインストールしてください。
$ oc apply -f my-performance-profile.yaml
17.1.4. Performance Profile Creator の引数
引数 | 説明 |
---|---|
| ハイパースレッディングを無効にします。
使用できる値は
デフォルト: 警告
この引数が |
|
この引数では、クラスター情報を取得します。使用できるのは検出モードのみです。検出モードでは、 以下の値を使用できます。
デフォルト: |
|
ターゲットマシンに対応する |
| must gather のディレクトリーパス。このパラメーターは必須です。
ラッパースクリプトでツールを実行する場合には、 |
| 電力消費モード。 以下の値を使用できます。
デフォルト: |
|
作成するパフォーマンスプロファイルの名前。デフォルト: |
| 予約された CPU の数。このパラメーターは必須です。 注記 これは自然数でなければなりません。0 の値は使用できません。 |
| リアルタイムカーネルを有効にします。このパラメーターは必須です。
使用できる値は |
| NUMA ノード全体で予約された CPU を分割します。
使用できる値は
デフォルト: |
| 作成するパフォーマンスプロファイルの kubelet Topology Manager ポリシー。 以下の値を使用できます。
デフォルト: |
| ユーザーレベルのネットワーク (DPDK) を有効にして実行します。
使用できる値は
デフォルト: |
17.2. 関連情報
-
must-gather
ツールの詳細は、クラスターに関するデータの収集 を参照してください。
第18章 単一ノード OpenShift でのワークロードパーティション設定
単一ノードの OpenShift デプロイメントなどのリソースに制約のある環境では、CPU リソースのほとんどを独自のワークロード用に確保し、ホスト内の固定数の CPU で実行するように OpenShift Container Platform を設定すると有利です。これらの環境では、コントロールプレーンを含む管理ワークロードは、通常のクラスターでデフォルトよりも少ないリソースを使用するように設定する必要があります。OpenShift Container Platform サービス、クラスター管理ワークロード、およびインフラストラクチャー Pod を分離して、予約済みの CPU セットで実行できます。
ワークロードパーティショニングを使用する場合、クラスター管理のために OpenShift Container Platform によって使用される CPU リソースは、単一ノードクラスター上のパーティション化された CPU リソースのセットに分離されます。このパーティション設定により、クラスター管理機能が定義された数の CPU に分離されます。すべてのクラスター管理機能は、その cpuset
設定でのみ動作します。
単一ノードクラスターの管理パーティションに必要な予約済み CPU の最低限の数は、4 つの CPU ハイパースレッド (HT) です。ベースラインの OpenShift Container Platform インストールを設定する Pod のセットと一般的なアドオン Operator のセットには、管理ワークロードパーティションに含めるためのアノテーションが付けられています。これらの Pod は、最低限のサイズの cpuset
設定内で正常に動作します。受け入れ可能な管理 Pod のセット以外の Operator またはワークロードを含めるには、そのパーティションに CPU HT を追加する必要があります。
ワークロードパーティション設定は、Kubernetes の通常のスケジューリング機能を使用してユーザーワークロードをプラットフォームワークロードから分離し、それらのコアに配置できる Pod の数を管理し、クラスター管理ワークロードとユーザーワークロードの混在を回避します。
ワークロードパーティション設定を使用する場合は、Performance Addon Operator をインストールし、パフォーマンスプロファイルを適用する必要があります。
-
ワークロードパーティション設定は、OpenShift Container Platform インフラストラクチャー Pod を定義済みの
cpuset
設定に固定します。 -
Performance Addon Operator のパフォーマンスプロファイルは、systemd サービスを定義済みの
cpuset
設定に固定します。 -
この
cpuset
設定は一致する必要があります。
ワークロードパーティション設定により、定義された CPU プールまたはワークロードタイプごとに <workload-type> .workload.openshift.io/cores
の新しい拡張リソースが導入されます。Kubelet はこれらの新しいリソースをアドバタイズし、プールに確保された Pod による CPU 要求は、通常の cpu
リソースではなく、対応するリソース内で考慮されます。ワークロードパーティション設定が有効になっている場合、<workload-type> .workload.openshift.io/cores
リソースにより、デフォルトの CPU プールだけでなく、ホストの CPU 容量にアクセスできます。
18.1. ワークロードの分割による CPU 割り当ての最大化
単一ノードの OpenShift クラスターのインストール中に、ワークロードの分割を有効にする必要があります。これにより、プラットフォームサービスの実行が許可されるコアが制限され、アプリケーションペイロードの CPU コアが最大化されます。
ワークロードパーティショニングを有効にできるのは、クラスターのインストール時のみです。インストール後にワークロードパーティショニングを無効にすることはできません。ただし、パフォーマンスプロファイルで定義した cpu
の値と、MachineConfig
カスタムリソース (CR) の関連する cpuset
の値を更新して、ワークロードパーティショニングを再設定できます。
ワークロードの分割を有効にする base64 でエンコードされた CR には、管理ワークロードが制約される CPU セットが含まれています。
crio.conf
およびkubelet.conf
のホスト固有の値を base64 でエンコードします。この内容は、クラスターパフォーマンスプロファイルで指定されている CPU セットと一致するように調整する必要があり、クラスターホストのコア数に対して正確である必要があります。apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: 02-master-workload-partitioning spec: config: ignition: version: 3.2.0 storage: files: - contents: source: data:text/plain;charset=utf-8;base64,W2NyaW8ucnVudGltZS53b3JrbG9hZHMubWFuYWdlbWVudF0KYWN0aXZhdGlvbl9hbm5vdGF0aW9uID0gInRhcmdldC53b3JrbG9hZC5vcGVuc2hpZnQuaW8vbWFuYWdlbWVudCIKYW5ub3RhdGlvbl9wcmVmaXggPSAicmVzb3VyY2VzLndvcmtsb2FkLm9wZW5zaGlmdC5pbyIKcmVzb3VyY2VzID0geyAiY3B1c2hhcmVzIiA9IDAsICJjcHVzZXQiID0gIjAtMSw1Mi01MyIgfQo= mode: 420 overwrite: true path: /etc/crio/crio.conf.d/01-workload-partitioning user: name: root - contents: source: data:text/plain;charset=utf-8;base64,ewogICJtYW5hZ2VtZW50IjogewogICAgImNwdXNldCI6ICIwLTEsNTItNTMiCiAgfQp9Cg== mode: 420 overwrite: true path: /etc/kubernetes/openshift-workload-pinning user: name: root
クラスターホストで設定すると、
/etc/crio/crio.conf.d/01-workload-partitioning
の内容は次のようになります。[crio.runtime.workloads.management] activation_annotation = "target.workload.openshift.io/management" annotation_prefix = "resources.workload.openshift.io" [crio.runtime.workloads.management.resources] cpushares = 0 cpuset = "0-1, 52-53" 1
- 1
cpuset の
値は、インストールによって異なります。
ハイパースレッディングが有効になっている場合は、各コアの両方のスレッドを指定します。
cpuset
値は、パフォーマンスプロファイルのspec.cpu.reserved
フィールドで定義した予約済み CPU と一致する必要があります。クラスターで設定すると、
/etc/kubernetes/openshift-workload-pinning
の内容は次のようになります。{ "management": { "cpuset": "0-1,52-53" 1 } }
- 1
cpuset は
、/etc/crio/crio.conf.d/01-workload-partitioning
のcpuset
値と一致する必要があります。
第19章 ネットワーク遠端のクラスター
19.1. ネットワークファー遠端の課題
地理的に離れた場所にある多くのサイトを管理する場合、エッジコンピューティングには複雑な課題があります。ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) と GitOps を使用して、ネットワークの遠端にあるサイトをプロビジョニングおよび管理します。
19.1.1. ネットワークファーエッジの課題を克服する
今日、サービスプロバイダーは、自社のインフラストラクチャーをネットワークのエッジにデプロイメントしたいと考えています。これには重大な課題があります。
- 多数のエッジサイトのデプロイメントを並行してどのように処理しますか?
- 切断された環境にサイトをデプロイメントする必要がある場合はどうなりますか?
- 大規模なクラスター群のライフサイクルをどのように管理していますか?
ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) と GitOps は、ベアメタル機器の宣言的なサイト定義と設定を使用してリモートエッジサイトを大規模にプロビジョニングできるようにすることで、これらの課題を解決します。テンプレートまたはオーバーレイ設定は、CNF ワークロードに必要な OpenShift Container Platform 機能をインストールします。インストールとアップグレードの全ライフサイクルは、ZTP パイプラインを通じて処理されます。
ZTP は、インフラストラクチャーのデプロイメントに GitOps を使用します。GitOps では、Git リポジトリーに格納されている宣言型 YAML ファイルとその他の定義済みパターンを使用します。Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) は、Git リポジトリーを使用してインフラストラクチャーのデプロイメントを推進します。
GitOps は、トレーサビリティ、ロールベースのアクセス制御 (RBAC)、および各サイトの望ましい状態に関する信頼できる唯一の情報源を提供します。スケーラビリティの問題は、Git の方法論と、Webhook を介したイベント駆動型操作によって対処されます。
ZTP パイプラインがエッジノードに配信する宣言的なサイト定義と設定のカスタムリソース (CR) を作成することで、ZTP ワークフローを開始します。
以下の図は、エッジサイトフレームワーク内で ZTP が機能する仕組みを示しています。
![ネットワーク遠端での ZTP](https://access.redhat.com/webassets/avalon/d/OpenShift_Container_Platform-4.10-Scalability_and_performance-ja-JP/images/e01c06c618b6911917ac01992c4d7163/217_OpenShift_Zero_Touch_Provisioning_updates_1022_1.png)
19.1.2. ZTP を使用してネットワーク遠端でクラスターをプロビジョニングする
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) は、単一のハブクラスターが多数のスポーククラスターを管理するハブアンドスポークアーキテクチャーでクラスターを管理します。RHACM を実行するハブクラスターは、ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) と、RHACM のインストール時にデプロイメントされるアシストサービスを使用して、マネージドクラスターをプロビジョニングおよびデプロイメントします。
アシストサービスは、ベアメタルで実行される単一ノードクラスター、3 ノードクラスター、または標準クラスターで OpenShift Container Platform のプロビジョニングを処理します。
ZTP を使用して OpenShift Container Platform でベアメタルホストをプロビジョニングおよび維持する方法の概要は次のとおりです。
- RHACM を実行するハブクラスターは、OpenShift Container Platform リリースイメージをミラーリングする OpenShift イメージレジストリーを管理します。RHACM は、OpenShift イメージレジストリーを使用して、マネージドクラスターをプロビジョニングします。
- ベアメタルホストは、Git リポジトリーでバージョン管理された YAML 形式のインベントリーファイルで管理します。
- ホストをマネージドクラスターとしてプロビジョニングする準備を整え、RHACM とアシストサービスを使用してサイトにベアメタルホストをインストールします。
クラスターのインストールとデプロイメントは、最初のインストールフェーズとその後の設定フェーズを含む 2 段階のプロセスです。次の図は、このワークフローを示しています。
![GitOps と ZTP を使用してマネージドクラスターをインストールおよびデプロイする](https://access.redhat.com/webassets/avalon/d/OpenShift_Container_Platform-4.10-Scalability_and_performance-ja-JP/images/9e02f04517d56a01e98004500d3e619c/217_OpenShift_Zero_Touch_Provisioning_updates_1022_2.png)
19.1.3. SiteConfig リソースと RHACM を使用したマネージドクラスターのインストール
GitOps ZTP は、Git リポジトリー内の SiteConfig
カスタムリソース (CR) を使用して、OpenShift Container Platform クラスターをインストールするプロセスを管理します。SiteConfig
CR には、インストールに必要なクラスター固有のパラメーターが含まれています。ユーザー定義の追加マニフェストを含む、インストール中に選択した設定 CR を適用するためのオプションがあります。
ZTP GitOps プラグインは、SiteConfig
CR を処理して、ハブクラスター上に CR のコレクションを生成します。これにより、Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) のアシストサービスがトリガーされ、OpenShift Container Platform がベアメタルホストにインストールされます。ハブクラスターのこれらの CR で、インストールステータスとエラーメッセージを確認できます。
手動で、または ZTP を使用してバッチで単一のクラスターをプロビジョニングできます。
- 単一クラスターのプロビジョニング
-
単一の
SiteConfig
CR と、関連するインストールおよび設定 CR をクラスター用に作成し、それらをハブクラスターに適用して、クラスターのプロビジョニングを開始します。これは、より大きなスケールにデプロイする前に CR をテストするのに適した方法です。 - 多くのクラスターのプロビジョニング
-
Git リポジトリーで
SiteConfig
と関連する CR を定義することにより、最大 400 のバッチでマネージドクラスターをインストールします。ArgoCD はSiteConfig
CR を使用してサイトをデプロイします。RHACM ポリシージェネレーターはマニフェストを作成し、それらをハブクラスターに適用します。これにより、クラスターのプロビジョニングプロセスが開始されます。
19.1.4. ポリシーと PolicyGenTemplate リソースを使用したマネージドクラスターの設定
ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) は、Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) を使用して、設定を適用するためのポリシーベースのガバナンスアプローチを使用してクラスターを設定します。
ポリシージェネレーターまたは PolicyGen
は、簡潔なテンプレートから RHACM ポリシーを作成できるようにする GitOps Operator のプラグインです。このツールは、複数の CR を 1 つのポリシーに組み合わせることができ、フリート内のクラスターのさまざまなサブセットに適用される複数のポリシーを生成できます。
スケーラビリティを確保し、クラスターのフリート全体で設定を管理する複雑さを軽減するには、できるだけ多くの共通性を持つ設定 CR を使用します。
- 可能であれば、フリート全体の共通ポリシーを使用して設定 CR を適用します。
- 次の優先事項は、クラスターの論理グループを作成して、グループポリシーの下で残りの設定を可能な限り管理することです。
- 設定が個々のサイトに固有のものである場合、ハブクラスターで RHACM テンプレートを使用して、サイト固有のデータを共通ポリシーまたはグループポリシーに挿入します。または、サイトに個別のサイトポリシーを適用します。
次の図は、ポリシージェネレーターがクラスターデプロイメントの設定フェーズで GitOps および RHACM と対話する方法を示しています。
![ポリシージェネレーター](https://access.redhat.com/webassets/avalon/d/OpenShift_Container_Platform-4.10-Scalability_and_performance-ja-JP/images/20ee6312e63aade50a51c024c2a6608c/217_OpenShift_Zero_Touch_Provisioning_updates_1022_3.png)
クラスターの大規模なフリートの場合は、それらのクラスターの設定に高レベルの一貫性があるのが一般的です。
次の推奨されるポリシーの構造化では、設定 CR を組み合わせていくつかの目標を達成しています。
- 一般的な設定を一度説明すれば、フリートに適用できます。
- 維持および管理されるポリシーの数を最小限に抑えます。
- クラスターバリアントの一般的な設定の柔軟性をサポートします。
ポリシーのカテゴリー | 説明 |
---|---|
共通 |
共通カテゴリーに存在するポリシーは、フリート内のすべてのクラスターに適用されます。共通の |
グループ |
groups カテゴリーに存在するポリシーは、フリート内のクラスターのグループに適用されます。グループ |
サイト | sites カテゴリーに存在するポリシーが特定のクラスターに適用されます。どのクラスターでも、独自の特定のポリシーを維持できます。 |
関連情報
-
ztp-site-generate
コンテナーイメージから参照SiteConfig
およびPolicyGenTemplate
CR を抽出する方法の詳細は、ZTP Git リポジトリーの準備 を参照してください。
19.2. ZTP 用のハブクラスターの準備
切断された環境で RHACM を使用するには、OpenShift Container Platform リリースイメージと必要な Operator イメージを含む Operator Lifecycle Manager (OLM) カタログをミラーリングするミラーレジストリーを作成します。OLM は Operator およびそれらの依存関係をクラスターで管理し、インストールし、アップグレードします。切断されたミラーホストを使用して、ベアメタルホストのプロビジョニングに使用される RHCOS ISO および RootFS ディスクイメージを提供することもできます。
19.2.1. Telco RAN 4.10 検証済みソリューションソフトウェアバージョン
Red Hat Telco Radio Access Network (RAN) バージョン 4.10 ソリューションは、次の Red Hat ソフトウェア製品を使用して検証されています。
Product | ソフトウェアバージョン |
---|---|
Hub クラスターの OpenShift Container Platform のバージョン | 4.10 |
GitOps ZTP プラグイン | 4.9 または 4.10 |
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) | 2.4 または 2.5 |
Red Hat OpenShift GitOps | 1.4 |
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) | 4.10 (テクノロジープレビュー) |
19.2.2. 切断された環境での GitOps ZTP のインストール
切断された環境のハブクラスターで Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM)、Red Hat OpenShift GitOps、Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) を使用して、複数のマネージドクラスターのデプロイを管理します。
前提条件
-
OpenShift Container Platform CLI (
oc
) をインストールしている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 クラスターで使用するために、切断されたミラーレジストリーを設定しました。
注記作成する非接続ミラーレジストリーには、ハブクラスターで実行されている TALM のバージョンと一致する TALM バックアップおよび事前キャッシュイメージのバージョンが含まれている必要があります。スポーククラスターは、切断されたミラーレジストリーでこれらのイメージを解決できる必要があります。
手順
- ハブクラスターに RHACM をインストールします。非接続環境での RHACM のインストールについて参照 してください。
- ハブクラスターに GitOps と TALM をインストールします。
19.2.3. RHCOS ISO および RootFS イメージの非接続ミラーホストへの追加
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) を使用して非接続環境にクラスターのインストールを開始する前に、最初に使用する Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) イメージをホストする必要があります。切断されたミラーを使用して RHCOS イメージをホストします。
前提条件
- ネットワーク上で RHCOS イメージリソースをホストするように HTTP サーバーをデプロイして設定します。お使いのコンピューターから HTTP サーバーにアクセスでき、作成するマシンからもアクセスできる必要があります。
RHCOS イメージは OpenShift Container Platform の各リリースごとに変更されない可能性があります。インストールするバージョン以下の最新バージョンのイメージをダウンロードする必要があります。利用可能な場合は、OpenShift Container Platform バージョンに一致するイメージのバージョンを使用します。ホストに RHCOS をインストールするには、ISO および RootFS イメージが必要です。RHCOS QCOW2 イメージは、このインストールタイプではサポートされません。
手順
- ミラーホストにログインします。
mirror.openshift.com から RHCOS ISO イメージおよび RootFS イメージを取得します。以下は例になります。
必要なイメージ名と OpenShift Container Platform のバージョンを環境変数としてエクスポートします。
$ export ISO_IMAGE_NAME=<iso_image_name> 1
$ export ROOTFS_IMAGE_NAME=<rootfs_image_name> 1
$ export OCP_VERSION=<ocp_version> 1
必要なイメージをダウンロードします。
$ sudo wget https://mirror.openshift.com/pub/openshift-v4/dependencies/rhcos/4.10/${OCP_VERSION}/${ISO_IMAGE_NAME} -O /var/www/html/${ISO_IMAGE_NAME}
$ sudo wget https://mirror.openshift.com/pub/openshift-v4/dependencies/rhcos/4.10/${OCP_VERSION}/${ROOTFS_IMAGE_NAME} -O /var/www/html/${ROOTFS_IMAGE_NAME}
検証手順
イメージが正常にダウンロードされ、非接続ミラーホストで提供されることを確認します。以下に例を示します。
$ wget http://$(hostname)/${ISO_IMAGE_NAME}
出力例
Saving to: rhcos-4.10.1-x86_64-live.x86_64.iso rhcos-4.10.1-x86_64-live.x86_64.iso- 11%[====> ] 10.01M 4.71MB/s
19.2.4. ハブクラスターでのアシストサービスの有効化と AgentServiceConfig の更新
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) は、アシストサービスを使用して OpenShift Container Platform クラスターをデプロイします。Central Infrastructure Management (CIM) で MultiClusterHub Operator を有効にすると、アシストサービスが自動的にデプロイされます。ハブクラスターで CIM を有効にしたら、ミラーレジストリー HTTP サーバーでホストされている ISO および RootFS イメージへの参照を使用して、AgentServiceConfig
カスタムリソース (CR) を更新する必要があります。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。 - ハブクラスターでアシストサービスを有効にしました。詳細は、CIM の有効化 を参照してください。
手順
以下のコマンドを実行して、
AgentServiceConfig
CR を更新します。$ oc edit AgentServiceConfig
CR の
items.spec.osImages
フィールドに次のエントリーを追加します。- cpuArchitecture: x86_64 openshiftVersion: "4.10" rootFSUrl: https://<host>/<path>/rhcos-live-rootfs.x86_64.img url: https://<mirror-registry>/<path>/rhcos-live.x86_64.iso
ここでは、以下のようになります。
- <host>
- ターゲットミラーレジストリー HTTP サーバーの完全修飾ドメイン名 (FQDN) です。
- <path>
- ターゲットミラーレジストリー上のイメージへのパスです。
エディターを保存して終了し、変更を適用します。
19.2.5. 切断されたミラーレジストリーを使用するためのハブクラスターの設定
切断された環境で切断されたミラーレジストリーを使用するようにハブクラスターを設定できます。
前提条件
- Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) 2.4 がインストールされた切断されたハブクラスターのインストールがあります。
-
HTTP サーバーで
rootfs
およびiso
イメージをホストしている。
HTTP サーバーに対して TLS を有効にする場合、ルート証明書がクライアントによって信頼された機関によって署名されていることを確認し、OpenShift Container Platform ハブおよびマネージドクラスターと HTTP サーバー間の信頼された証明書チェーンを検証する必要があります。信頼されていない証明書で設定されたサーバーを使用すると、イメージがイメージ作成サービスにダウンロードされなくなります。信頼されていない HTTPS サーバーの使用はサポートされていません。
手順
ミラーレジストリー設定を含む
ConfigMap
を作成します。apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: assisted-installer-mirror-config namespace: assisted-installer labels: app: assisted-service data: ca-bundle.crt: <certificate> 1 registries.conf: | 2 unqualified-search-registries = ["registry.access.redhat.com", "docker.io"] [[registry]] location = <mirror_registry_url> 3 insecure = false mirror-by-digest-only = true
これにより、以下のように
AgentServiceConfig
カスタムリソースのmirrorRegistryRef
が更新されます。出力例
apiVersion: agent-install.openshift.io/v1beta1 kind: AgentServiceConfig metadata: name: agent spec: databaseStorage: volumeName: <db_pv_name> accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: <db_storage_size> filesystemStorage: volumeName: <fs_pv_name> accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: <fs_storage_size> mirrorRegistryRef: name: 'assisted-installer-mirror-config' osImages: - openshiftVersion: <ocp_version> rootfs: <rootfs_url> 1 url: <iso_url> 2
クラスターのインストール時には、有効な NTP サーバーが必要です。適切な NTP サーバーが使用可能であり、切断されたネットワークを介してインストール済みクラスターからアクセスできることを確認してください。
19.2.6. ArgoCD を使用したハブクラスターの設定
ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) GitOps フローに基づいて、各サイトに必要なインストールおよびポリシーカスタムリソース (CR) を生成する ArgoCD アプリケーションのセットを使用して、ハブクラスターを設定できます。
前提条件
- Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) と Red Hat OpenShift GitOps がインストールされた OpenShift Container Platform ハブクラスターがあります。
-
「GitOps ZTP サイト設定リポジトリーの準備」セクションで説明されているように、ZTP GitOps プラグインコンテナーから参照デプロイメントを抽出しました。参照デプロイメントを抽出すると、次の手順で参照される
out/argocd/deployment
ディレクトリーが作成されます。
手順
ArgoCD パイプライン設定を準備します。
- example ディレクトリーと同様にディレクトリー構造で Git リポジトリーを作成します。詳細は、「GitOps ZTP サイト設定リポジトリーの準備」を参照してください。
ArgoCD UI を使用して、リポジトリーへのアクセスを設定します。Settings で以下を設定します。
-
リポジトリー: 接続情報を追加します。URL は
.git
などで終わって いる必要があります。https://repo.example.com/repo.git
とクレデンシャルを指定します。 - certificates: 必要に応じて、リポジトリーのパブリック証明書を追加します。
-
リポジトリー: 接続情報を追加します。URL は
2 つの ArgoCD アプリケーション、
out/argocd/deployment/clusters-app.yaml
とout/argocd/deployment/policies-app.yaml
を、Git リポジトリーに基づいて修正します。-
Git リポジトリーを参照するように URL を更新します。URL は
.git
で終わります (例:https://repo.example.com/repo.git
)。 -
targetRevision
は、監視する Git リポジトリーブランチを示します。 -
path
は、それぞれSiteConfig
CR およびPolicyGenTemplate
CR へのパスを指定します。
-
Git リポジトリーを参照するように URL を更新します。URL は
ZTP GitOps プラグインをインストールするには、以前に
out/argocd/deployment/
ディレクトリーに抽出されたパッチファイルを使用して、ハブクラスター内の ArgoCD インスタンスにパッチを適用する必要があります。以下のコマンドを実行します。$ oc patch argocd openshift-gitops \ -n openshift-gitops --type=merge \ --patch-file out/argocd/deployment/argocd-openshift-gitops-patch.json
以下のコマンドを使用して、パイプライン設定をハブクラスターに適用します。
$ oc apply -k out/argocd/deployment
19.2.7. GitOps ZTP サイト設定リポジトリーの準備
ZTP GitOps パイプラインを使用する前に、サイト設定データをホストする Git リポジトリーを準備する必要があります。
前提条件
- 必要なインストールおよびポリシーのカスタムリソース (CR) を生成するためのハブクラスター GitOps アプリケーションを設定しました。
- ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) を使用してマネージドクラスターをデプロイしました。
手順
-
SiteConfig
CR とPolicyGenTemplate
CR の個別のパスを持つディレクトリー構造を作成します。 以下のコマンドを使用して
ztp-site-generate
コンテナーイメージからargocd
ディレクトリーをエクスポートします。$ podman pull registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v4.10
$ mkdir -p ./out
$ podman run --log-driver=none --rm registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v{product-version} extract /home/ztp --tar | tar x -C ./out
out
ディレクトリーに以下のサブディレクトリーが含まれていることを確認します。-
out/extra-manifest
には、SiteConfig
が追加の manifestconfigMap
の生成に使用するソース CR ファイルが含まれます。 -
out/source-crs
には、PolicyGenTemplate が
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) ポリシーを生成するために使用するソース CR ファイルが含まれています。 -
out/argocd/deployment
には、この手順の次のステップで使用するハブクラスターに適用するパッチおよび YAML ファイルが含まれます。 -
out/argocd/example
には、推奨の設定を表すSiteConfig
ファイルおよびPolicyGenTemplate
ファイルのサンプルが含まれています。
-
out/argocd/example
のディレクトリー構造は、Git リポジトリーの構造およびコンテンツの参照として機能します。この例には、単一ノード、3 ノード、標準クラスターの SiteConfig
および PolicyGenTemplate
の参照 CR が含まれます。使用されていないクラスタータイプの参照を削除します。以下の例では、単一ノードクラスターのネットワークの CR のセットについて説明しています。
example ├── policygentemplates │ ├── common-ranGen.yaml │ ├── example-sno-site.yaml │ ├── group-du-sno-ranGen.yaml │ ├── group-du-sno-validator-ranGen.yaml │ ├── kustomization.yaml │ └── ns.yaml └── siteconfig ├── example-sno.yaml ├── KlusterletAddonConfigOverride.yaml └── kustomization.yaml
SiteConfig
および PolicyGenTemplate
CR を個別のディレクトリーで保持します。SiteConfig
ディレクトリーおよび PolicyGenTemplate
ディレクトリーには、そのディレクトリー内のファイルを明示的に含める kustomization.yaml
ファイルが含まれている必要があります。
このディレクトリー構造と kustomization.yaml
ファイルはコミットされ、Git リポジトリーにプッシュされる必要があります。Git への最初のプッシュには、kustomization.yaml
ファイルが含まれている必要があります。SiteConfig
(example-sno.yaml
) および PolicyGenTemplate
(common-ranGen.yaml
、group-du-sno*.yaml
、および example-sno-site.yaml
) ファイルは省略され、後でサイトをデプロイする際にプッシュできます。
KlusterletAddonConfigOverride.yaml
ファイルは、その CR を参照する 1 つ以上の SiteConfig
CR がコミットされ、Git にプッシュされている場合にのみ必要です。これがどのように使用されるかについては、example-sno.yaml
を参照してください。
19.3. RHACM および SiteConfig リソースを使用したマネージドクラスターのインストール
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) を使用して OpenShift Container Platform クラスターを大規模にプロビジョニングするには、アシストサービスと、コア削減テクノロジーが有効になっている GitOps プラグインポリシージェネレーターを使用します。ゼロタッチプライオビジョン (ZTP) パイプラインがクラスターのインストールを実行します。ZTP は、切断された環境で使用できます。
19.3.1. GitOps ZTP および Topology Aware Lifecycle Manager
GitOps ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) は、Git に格納されたマニフェストからインストールと設定の CR を生成します。これらのアーティファクトは、Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM)、アシストサービス、および Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) が CR を使用してマネージドクラスターをインストールおよび設定する中央ハブクラスターに適用されます。ZTP パイプラインの設定フェーズでは、TALM を使用してクラスターへの設定 CR の適用をオーケストレートします。GitOps ZTP と TALM の間には、いくつかの重要な統合ポイントがあります。
- Inform ポリシー
-
デフォルトでは、GitOps ZTP は、
inform
の修復アクションですべてのポリシーを作成します。これらのポリシーにより、RHACM はポリシーに関連するクラスターのコンプライアンスステータスを報告しますが、必要な設定は適用されません。ZTP プロセス中、OpenShift のインストール後、TALM は作成されたinform
ポリシーをステップスルーし、ターゲットのマネージドクラスターに適用します。これにより、設定がマネージドクラスターに適用されます。クラスターライフサイクルの ZTP フェーズ以外では、影響を受けるマネージドクラスターに変更をすぐにロールアウトするリスクなしに、ポリシーを変更できます。TALM を使用して、修正されたクラスターのタイミングとセットを制御できます。 - ClusterGroupUpgrade CR の自動作成
新しくデプロイされたクラスターの初期設定を自動化するために、TALM はハブクラスター上のすべての
ManagedCluster
CR の状態を監視します。新規に作成されたManagedCluster
CR を含むztp-done
ラベルを持たないManagedCluster
CR が適用されると、TALM は以下の特性でClusterGroupUpgrade
CR を自動的に作成します。-
ClusterGroupUpgrade
CR がztp-install
namespace に作成され、有効にされます。 -
ClusterGroupUpgrade
CR の名前はManagedCluster
CR と同じになります。 -
クラスターセレクターには、その
ManagedCluster
CR に関連付けられたクラスターのみが含まれます。 -
管理ポリシーのセットには、
ClusterGroupUpgrade
の作成時に RHACM がクラスターにバインドされているすべてのポリシーが含まれます。 - 事前キャッシュは無効です。
- タイムアウトを 4 時間 (240 分) に設定。
有効な
ClusterGroupUpgrade
の自動生成により、ユーザーの介入を必要としないゼロタッチのクラスターデプロイメントが可能になります。さらに、ztp-done
ラベルのないManagedCluster
に対してClusterGroupUpgrade
CR が自動的に作成されるため、失敗した ZTP インストールを、そのクラスターのClusterGroupUpgrade
CR を削除するだけで再開することができます。-
- Waves
PolicyGenTemplate
CR から生成される各ポリシーには、ztp-deploy-wave
アノテーションが含まれます。このアノテーションは、そのポリシーに含まれる各 CR と同じアノテーションに基づいています。wave アノテーションは、自動生成されたClusterGroupUpgrade
CR でポリシーを順序付けするために使用されます。wave アノテーションは、自動生成されたClusterGroupUpgrade
CR 以外には使用されません。注記同じポリシーのすべての CR には
ztp-deploy-wave
アノテーションに同じ設定が必要です。各 CR のこのアノテーションのデフォルト値はPolicyGenTemplate
で上書きできます。ソース CR の wave アノテーションは、ポリシーの wave アノテーションを判別し、設定するために使用されます。このアノテーションは、実行時に生成されるポリシーに含まれるビルドされる各 CR から削除されます。TALM は、wave アノテーションで指定された順序で設定ポリシーを適用します。TALM は、各ポリシーが準拠しているのを待ってから次のポリシーに移動します。各 CR の wave アノテーションは、それらの CR がクラスターに適用されるための前提条件を確実に考慮することが重要である。たとえば、Operator は Operator の設定前後にインストールする必要があります。同様に、Operator 用
CatalogSource
は、Operator 用サブスクリプションの前または同時にウェーブにインストールする必要があります。各 CR のデフォルトの波動値は、これらの前提条件を考慮したものです。複数の CR およびポリシーは同じアンブ番号を共有できます。ポリシーの数を少なくすることで、デプロイメントを高速化し、CPU 使用率を低減させることができます。多くの CR を比較的少なくするのがベストプラクティスです。
各ソース CR でデフォルトの wave 値を確認するには、ztp-site-generate
コンテナーイメージからデプロイメントした out/source-crs
ディレクトリーに対して以下のコマンドを実行します。
$ grep -r "ztp-deploy-wave" out/source-crs
- フェーズラベル
ClusterGroupUpgrade
CR は自動的に作成され、ZTP プロセスの開始時と終了時にManagedCluster
CR をラベルでアノテートするディレクティブが含まれています。インストール後の ZTP 設定開始時には、
ManagedCluster に
ztp-running という
ラベルが貼られています。すべてのポリシーがクラスターに修復され、完全に準拠されると、TALM はztp-running
ラベルを削除し、ztp-done
ラベルを適用します。informDuValidator
ポリシーを使用するデプロイメントでは、クラスターが完全にアプリケーションをデプロイするための準備が整った時点でztp-done
ラベルが適用されます。これには、ZTP が適用される設定 CR のすべての調整および影響が含まれます。ztp-done
ラベルは、TALM によるClusterGroupUpgrade
CR の自動作成に影響します。クラスターの最初の ZTP インストール後は、このラベルを操作しないでください。- リンクされた CR
-
自動的に作成された
ClusterGroupUpgrade
CR には所有者の参照が、そこから派生したManagedCluster
として設定されます。この参照により、ManagedCluster
CR を削除すると、ClusterGroupUpgrade
のインスタンスがサポートされるリソースと共に削除されるようにします。
19.3.2. ZTP を使用したマネージドクラスターのデプロイの概要
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) は、ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) を使用して、単一ノードの OpenShift Container Platform クラスター、3 ノードのクラスター、および標準クラスターをデプロイします。サイト設定データは、Git リポジトリーで OpenShift Container Platform カスタムリソース (CR) として管理します。ZTP は、宣言的な GitOps アプローチを使用して、一度開発すればどこにでもデプロイメントするモデルを使用して、マネージドクラスターをデプロイメントします。
クラスターのデプロイメントには、以下が含まれます。
- ホストオペレーティングシステム (RHCOS) の空のサーバーへのインストール。
- OpenShift Container Platform のデプロイ
- クラスターポリシーおよびサイトサブスクリプションの作成
- サーバーオペレーティングシステムに必要なネットワーク設定を行う
- プロファイル Operator をデプロイし、パフォーマンスプロファイル、PTP、SR-IOV などの必要なソフトウェア関連の設定を実行します。
マネージドサイトのインストールプロセスの概要
マネージドサイトのカスタムリソース (CR) をハブクラスターに適用すると、次のアクションが自動的に実行されます。
- Discovery イメージの ISO ファイルが生成され、ターゲットホストで起動します。
- ISO ファイルがターゲットホストで正常に起動すると、ホストのハードウェア情報が RHACM にレポートされます。
- すべてのホストの検出後に、OpenShift Container Platform がインストールされます。
-
OpenShift Container Platform のインストールが完了すると、ハブは
klusterlet
サービスをターゲットクラスターにインストールします。 - 要求されたアドオンサービスがターゲットクラスターにインストールされている。
マネージドクラスターの Agent
CR がハブクラスター上に作成されると、検出イメージ ISO プロセスが完了します。
ターゲットのベアメタルホストは、vDU アプリケーションワークロードに推奨される単一ノード OpenShift クラスター設定 に記載されているネットワーク、ファームウェア、およびハードウェアの要件を満たす必要があります。
19.3.3. マネージドベアメタルホストシークレットの作成
マネージドベアメタルホストに必要な Secret
カスタムリソース (CR) をハブクラスターに追加します。ZTP パイプラインが Baseboard Management Controller (BMC) にアクセスするためのシークレットと、アシストインストーラーサービスがレジストリーからクラスターインストールイメージを取得するためのシークレットが必要です。
シークレットは、SiteConfig
CR から名前で参照されます。namespace は SiteConfig
namespace と一致する必要があります。
手順
ホスト Baseboard Management Controller (BMC) の認証情報と、OpenShift およびすべてのアドオンクラスター Operator のインストールに必要なプルシークレットを含む YAML シークレットファイルを作成します。
次の YAML をファイル
example-sno-secret.yaml
として保存します。apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: example-sno-bmc-secret namespace: example-sno 1 data: 2 password: <base64_password> username: <base64_username> type: Opaque --- apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: pull-secret namespace: example-sno 3 data: .dockerconfigjson: <pull_secret> 4 type: kubernetes.io/dockerconfigjson
-
example-sno-secret.yaml
への相対パスを、クラスターのインストールに使用するkustomization.yaml
ファイルに追加します。
19.3.4. SiteConfig と ZTP を使用したマネージドクラスターのデプロイ
次の手順を使用して、SiteConfig
カスタムリソース (CR) と関連ファイルを作成し、ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) クラスターのデプロイメントを開始します。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。 - 必要なインストール CR とポリシー CR を生成するためにハブクラスターを設定している。
カスタムサイトの設定データを管理する Git リポジトリーを作成しています。リポジトリーはハブクラスターからアクセスできる必要があり、ArgoCD アプリケーションのソースリポジトリーとして設定する必要があります。詳細は、「GitOps ZTP サイト設定リポジトリーの準備」を参照してください。
注記ソースリポジトリーを作成するときは、
ztp-site-generate
コンテナーから抽出したargocd/deployment/argocd-openshift-gitops-patch.json
パッチファイルを使用して ArgoCD アプリケーションにパッチを適用してください。「ArgoCD を使用したハブクラスターの設定」を参照してください。マネージドクラスターをプロビジョニングする準備を整えるには、各ベアメタルホストごとに次のものが必要です。
- ネットワーク接続
- ネットワークには DNS が必要です。マネージドクラスターホストは、ハブクラスターから到達可能である必要があります。ハブクラスターとマネージドクラスターホストの間にレイヤー 3 接続が存在することを確認します。
- Baseboard Management Controller (BMC) の詳細
-
ZTP は、BMC のユーザー名とパスワードの詳細を使用して、クラスターのインストール中に BMC に接続します。GitOps ZTP プラグインは、サイトの Git リポジトリーの
SiteConfig
CR に基づいて、ハブクラスター上のManagedCluster
CR を管理します。ホストごとに個別のBMCSecret
CR を手動で作成します。
手順
ハブクラスターで必要なマネージドクラスターシークレットを作成します。これらのリソースは、クラスター名と一致する名前を持つネームスペースに存在する必要があります。たとえば、
out/argocd/example/siteconfig/example-sno.yaml
では、クラスター名と namespace がexample-sno
になっています。次のコマンドを実行して、クラスター namespace をエクスポートします。
$ export CLUSTERNS=example-sno
namespace を作成します。
$ oc create namespace $CLUSTERNS
マネージドクラスターのプルシークレットと BMC
Secret
CR を作成します。プルシークレットには、OpenShift Container Platform のインストールに必要なすべての認証情報と、必要なすべての Operator を含める必要があります。詳細は、「マネージドベアメタルホストシークレットの作成」を参照してください。注記シークレットは、名前で
SiteConfig
カスタムリソース (CR) から参照されます。namespace はSiteConfig
namespace と一致する必要があります。Git リポジトリーのローカルクローンに、クラスターの
SiteConfig
CR を作成します。out/argocd/example/siteconfig/
フォルダーから CR の適切な例を選択します。フォルダーには、単一ノード、3 ノード、標準クラスターのサンプルファイルが含まれます。-
example-sno.yaml
-
example-3node.yaml
-
example-standard.yaml
-
サンプルファイルのクラスターおよびホスト詳細を、必要なクラスタータイプに一致するように変更します。以下に例を示します。
単一ノードの OpenShift クラスター SiteConfig CR の例
apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: SiteConfig metadata: name: "<site_name>" namespace: "<site_name>" spec: baseDomain: "example.com" pullSecretRef: name: "assisted-deployment-pull-secret" 1 clusterImageSetNameRef: "openshift-4.10" 2 sshPublicKey: "ssh-rsa AAAA..." 3 clusters: - clusterName: "<site_name>" networkType: "OVNKubernetes" clusterLabels: 4 common: true group-du-sno: "" sites : "<site_name>" clusterNetwork: - cidr: 1001:1::/48 hostPrefix: 64 machineNetwork: - cidr: 1111:2222:3333:4444::/64 serviceNetwork: - 1001:2::/112 additionalNTPSources: - 1111:2222:3333:4444::2 #crTemplates: # KlusterletAddonConfig: "KlusterletAddonConfigOverride.yaml" 5 nodes: - hostName: "example-node.example.com" 6 role: "master" #biosConfigRef: # filePath: "example-hw.profile" 7 bmcAddress: idrac-virtualmedia://<out_of_band_ip>/<system_id>/ 8 bmcCredentialsName: name: "bmh-secret" 9 bootMACAddress: "AA:BB:CC:DD:EE:11" bootMode: "UEFI" 10 rootDeviceHints: wwn: "0x11111000000asd123" cpuset: "0-1,52-53" nodeNetwork: 11 interfaces: - name: eno1 macAddress: "AA:BB:CC:DD:EE:11" config: interfaces: - name: eno1 type: ethernet state: up ipv4: enabled: false ipv6: 12 enabled: true address: - ip: 1111:2222:3333:4444::aaaa:1 prefix-length: 64 dns-resolver: config: search: - example.com server: - 1111:2222:3333:4444::2 routes: config: - destination: ::/0 next-hop-interface: eno1 next-hop-address: 1111:2222:3333:4444::1 table-id: 254
- 1
SiteConfig
CR と同じ namespace を使用して、assisted-deployment-pull-secret
CR を作成します。- 2
clusterImageSetNameRef
は、ハブクラスターで使用可能なイメージセットを定義します。ハブクラスターでサポートされるバージョンの一覧を表示するには、oc get clusterimagesets
を実行します。- 3
- クラスターへのアクセスに使用する SSH 公開鍵を設定します。
- 4
- クラスターラベルは、定義した
PolicyGenTemplate
CR のbindingRules
フィールドに対応している必要があります。たとえば、policygentemplates/common-ranGen.yaml
はcommon: true
が設定されたすべてのクラスターに適用され、policygentemplates/group-du-sno-ranGen.yaml
はgroup-du-sno: ""
が設定されたすべてのクラスターに適用されます。 - 5
- オプション:
KlusterletAddonConfig
で指定された CR は、クラスター用に作成されたデフォルトのKlusterletAddonConfig
をオーバーライドするために使用されます。 - 6
- 単一ノードの導入では、単一のホストを定義します。3 ノードのデプロイメントの場合、3 台のホストを定義します。標準のデプロイメントでは、
role: master
と、role: worker
で定義される 2 つ以上のホストを持つ 3 つのホストを定義します。 - 7
- オプション:
biosConfigRef
を使用して、ホストに必要なファームウェアを設定します。 - 8
- すべてのクラスタータイプに適用されます。BMC アドレスを指定します。
- 9
- BMC 認証情報を指定する
bmh-secret
CR を作成します。SiteConfig
CR と同じ namespace を使用します。 - 10
UEFISecureBoot
を使用して、ホストでセキュアブートを有効にします。- 11
- ノードのネットワーク設定を指定します。
- 12
- ホストの IPv6 アドレスを設定します。静的 IP アドレスを持つ単一ノードの OpenShift クラスターの場合、ノード固有の API と Ingress IP は同じである必要があります。
注記BMC アドレッシングの詳細については、「関連情報」セクションを参照してください。
-
out/argocd/extra-manifest
で extra-manifestMachineConfig
CR のデフォルトセットを検査できます。これは、インストール時にクラスターに自動的に適用されます。 -
オプション: プロビジョニングされたクラスターに追加のインストール時マニフェストをプロビジョニングするには、Git リポジトリーに
sno-extra-manifest/
などのディレクトリーを作成し、このディレクトリーにカスタムマニフェストの CR を追加します。SiteConfig.yaml
がextraManifestPath
フィールドでこのディレクトリーを参照する場合、この参照ディレクトリーの CR はすべて、デフォルトの追加マニフェスト セットに追加されます。
-
out/argocd/example/siteconfig/kustomization.yaml
に示す例のように、generators
セクションのkustomization.yaml
ファイルにSiteConfig
CR を追加してください。 SiteConfig
CR と関連するkustomization.yaml
の変更を Git リポジトリーにコミットし、変更をプッシュします。ArgoCD パイプラインが変更を検出し、マネージドクラスターのデプロイを開始します。
19.3.5. マネージドクラスターのインストールの進行状況の監視
ArgoCD パイプラインは、SiteConfig
CR を使用してクラスター設定 CR を生成し、それをハブクラスターと同期します。ArgoCD ダッシュボードでこの同期の進捗をモニターできます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。
手順
同期が完了すると、インストールは一般的に以下のように行われます。
Assisted Service Operator は OpenShift Container Platform をクラスターにインストールします。次のコマンドを実行して、RHACM ダッシュボードまたはコマンドラインからクラスターのインストールの進行状況を監視できます。
クラスター名をエクスポートします。
$ export CLUSTER=<clusterName>
マネージドクラスターの
AgentClusterInstall
CR をクエリーします。$ oc get agentclusterinstall -n $CLUSTER $CLUSTER -o jsonpath='{.status.conditions[?(@.type=="Completed")]}' | jq
クラスターのインストールイベントを取得します。
$ curl -sk $(oc get agentclusterinstall -n $CLUSTER $CLUSTER -o jsonpath='{.status.debugInfo.eventsURL}') | jq '.[-2,-1]'
19.3.6. インストール CR の検証による GitOps ZTP のトラブルシューティング
ArgoCD パイプラインは SiteConfig
と PolicyGenTemplate
カスタムリソース (CR) を使用して、クラスター設定 CR と Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) ポリシーを生成します。以下の手順に従って、このプロセス時に発生する可能性のある問題のトラブルシューティングを行います。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。
手順
インストール CR が作成されたことは、以下のコマンドで確認することができます。
$ oc get AgentClusterInstall -n <cluster_name>
オブジェクトが返されない場合は、以下の手順を使用して ArgoCD パイプラインフローを
SiteConfig
ファイルからインストール CR にトラブルシューティングします。ハブクラスターで
SiteConfig
CR を使用してManagedCluster
CR が生成されたことを確認します。$ oc get managedcluster
ManagedCluster
が見つからない場合は、clusters
アプリケーションが Git リポジトリーからハブクラスターへのファイルの同期に失敗したかどうかを確認します。$ oc describe -n openshift-gitops application clusters
Status.Conditions
フィールドを確認して、マネージドクラスターのエラーログを表示します。たとえば、SiteConfig
CR でextraManifestPath:
に無効な値を設定すると、次のエラーが発生します。Status: Conditions: Last Transition Time: 2021-11-26T17:21:39Z Message: rpc error: code = Unknown desc = `kustomize build /tmp/https___git.com/ran-sites/siteconfigs/ --enable-alpha-plugins` failed exit status 1: 2021/11/26 17:21:40 Error could not create extra-manifest ranSite1.extra-manifest3 stat extra-manifest3: no such file or directory 2021/11/26 17:21:40 Error: could not build the entire SiteConfig defined by /tmp/kust-plugin-config-913473579: stat extra-manifest3: no such file or directory Error: failure in plugin configured via /tmp/kust-plugin-config-913473579; exit status 1: exit status 1 Type: ComparisonError
Status.Sync
フィールドを確認します。ログエラーがある場合、Status.Sync
フィールドはUnknown
エラーを示している可能性があります。Status: Sync: Compared To: Destination: Namespace: clusters-sub Server: https://kubernetes.default.svc Source: Path: sites-config Repo URL: https://git.com/ran-sites/siteconfigs/.git Target Revision: master Status: Unknown
19.3.7. ZTP パイプラインからマネージドクラスターサイトを削除
ZTP パイプラインから、マネージドサイトと、関連するインストールおよび設定ポリシーの CR を削除できます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。
手順
関連する
SiteConfig
ファイルとPolicyGenTemplate
ファイルをkustomization.yaml
ファイルから削除して、サイトと関連する CR を削除します。ZTP パイプラインを再度実行すると、生成された CR が削除されます。
-
任意: サイトを永続的に削除する場合は、Git リポジトリーから
SiteConfig
ファイルおよびサイト固有のPolicyGenTemplate
ファイルも削除する必要があります。 -
任意: たとえば、サイトを再デプロイする際にサイトを一時的に削除する場合には、Git リポジトリーに
SiteConfig
およびサイト固有のPolicyGenTemplate
CR を残しておくことができます。
Git リポジトリーから SiteConfig
ファイルを削除した後、対応するクラスターがデタッチプロセスで停止する場合は、デタッチされたクラスターのクリーンアップに関する情報について、ハブクラスターの Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) を確認してください。
関連情報
- クラスターの削除は、管理からクラスターを削除する を参照してください。
19.3.8. 古いコンテンツを ZTP パイプラインから削除する
ポリシーの名前を変更した場合など、PolicyGenTemplate
設定を変更した結果、古いポリシーが作成された場合は、次の手順を使用して古いポリシーを削除します。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。
手順
-
Git リポジトリーから影響を受ける
PolicyGenTemplate
ファイルを削除し、コミットしてリモートリポジトリーにプッシュしてください。 - アプリケーションを介して変更が同期され、影響を受けるポリシーがハブクラスターから削除されるのを待ちます。
更新された
PolicyGenTemplate
ファイルを Git リポジトリーに再び追加し、リモートリポジトリーにコミットし、プッシュします。注記Git リポジトリーからゼロタッチプロビジョニング (ZTP) ポリシーを削除し、その結果、ハブクラスターからもポリシーを削除しても、マネージドクラスターの設定には影響しません。ポリシーとそのポリシーによって管理される CR は、マネージドクラスターに残ります。
任意: 別の方法として、
PolicyGenTemplate
CR に変更を加えて古いポリシーを作成した後、これらのポリシーをハブクラスターから手動で削除することができます。ポリシーの削除は、RHACM コンソールから Governance タブを使用するか、以下のコマンドを使用して行うことができます。$ oc delete policy -n <namespace> <policy_name>
19.3.9. ZTP パイプラインの解体
ArgoCD パイプラインと生成されたすべての ZTP アーティファクトを削除できます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。
手順
- ハブクラスターの Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) からすべてのクラスターを切り離します。
次のコマンドを使用して、
deployment
ディレクトリーのkustomization.yaml
ファイルを削除します。$ oc delete -k out/argocd/deployment
- 変更をコミットして、サイトリポジトリーにプッシュします。
19.4. ポリシーと PolicyGenTemplate リソースを使用したマネージドクラスターの設定
適用されたポリシーのカスタムリソース (CR) は、プロビジョニングするマネージドクラスターを設定します。Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) が PolicyGenTemplate
CR を使用して、適用されるポリシー CR を生成する方法をカスタマイズできます。
19.4.1. PolicyGenTemplate CRD について
PolicyGenTemplate
カスタムリソース定義 (CRD) は、PolicyGen
ポリシージェネレーターに、どのカスタムリソース (CR) をクラスター設定に含めるか、CR を生成されたポリシーに結合する方法、およびこれらの CR 内のどのアイテムをオーバーレイコンテンツで更新する必要があるかを伝えます。
次の例は、ztp-site-generate
参照コンテナーから抽出された PolicyGenTemplate
CR (common-du-ranGen.yaml
) を示しています。common-du-ranGen.yaml
ファイルは、2 つの Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) ポリシーを定義します。ポリシーは、CR 内の policyName
の一意の値ごとに 1 つずつ、設定 CR のコレクションを管理します。common-du-ranGen.yaml
は、単一の配置バインディングと配置ルールを作成して、bindingRules
セクションにリストされているラベルに基づいてポリシーをクラスターにバインドします。
PolicyGenTemplate CR の例 - common-du-ranGen.yaml
--- apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: PolicyGenTemplate metadata: name: "common" namespace: "ztp-common" spec: bindingRules: common: "true" 1 sourceFiles: 2 - fileName: SriovSubscription.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: SriovSubscriptionNS.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: SriovSubscriptionOperGroup.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: SriovOperatorStatus.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: PtpSubscription.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: PtpSubscriptionNS.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: PtpSubscriptionOperGroup.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: PtpOperatorStatus.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: ClusterLogNS.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: ClusterLogOperGroup.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: ClusterLogSubscription.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: ClusterLogOperatorStatus.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: StorageNS.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: StorageOperGroup.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: StorageSubscription.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: StorageOperatorStatus.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: ReduceMonitoringFootprint.yaml policyName: "config-policy" - fileName: OperatorHub.yaml 3 policyName: "config-policy" - fileName: DefaultCatsrc.yaml 4 policyName: "config-policy" 5 metadata: name: redhat-operators spec: displayName: disconnected-redhat-operators image: registry.example.com:5000/disconnected-redhat-operators/disconnected-redhat-operator-index:v4.9 - fileName: DisconnectedICSP.yaml policyName: "config-policy" spec: repositoryDigestMirrors: - mirrors: - registry.example.com:5000 source: registry.redhat.io
- 1
common: true
は、このラベルを持つすべてのクラスターにポリシーを適用します。- 2
sourceFiles
の下にリストされているファイルは、インストールされたクラスターの Operator ポリシーを作成します。- 3
OperatorHub.yaml
は、切断されたレジストリーの OperatorHub を設定します。- 4
DefaultCatsrc.yaml
は、切断されたレジストリーのカタログソースを設定します。- 5
policyName: "config-policy"
は、Operator サブスクリプションを設定します。OperatorHub
CR はデフォルトを無効にし、この CR はredhat-operators
を切断されたレジストリーを指すCatalogSource
CR に置き換えます。
PolicyGenTemplate
CR は、任意の数の組み込み CR で設定できます。次の例の CR をハブクラスターに適用して、単一の CR を含むポリシーを生成します。
apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: PolicyGenTemplate metadata: name: "group-du-sno" namespace: "ztp-group" spec: bindingRules: group-du-sno: "" mcp: "master" sourceFiles: - fileName: PtpConfigSlave.yaml policyName: "config-policy" metadata: name: "du-ptp-slave" spec: profile: - name: "slave" interface: "ens5f0" ptp4lOpts: "-2 -s --summary_interval -4" phc2sysOpts: "-a -r -n 24"
ソースファイル PtpConfigSlave.yaml
を例として使用すると、ファイルは PtpConfig
CR を定義します。PtpConfigSlave
サンプルの生成ポリシーは group-du-sno-config-policy
という名前です。生成された group-du-sno-config-policy
に定義される PtpConfig
CR は du-ptp-slave
という名前です。PtpConfigSlave.yaml
で定義された spec
は、du-ptp-slave
の下に、ソースファイルで定義された他の spec
項目と共に配置されます。
次の例は、group-du-sno-config-policy
CR を示しています。
apiVersion: policy.open-cluster-management.io/v1 kind: Policy metadata: name: group-du-ptp-config-policy namespace: groups-sub annotations: policy.open-cluster-management.io/categories: CM Configuration Management policy.open-cluster-management.io/controls: CM-2 Baseline Configuration policy.open-cluster-management.io/standards: NIST SP 800-53 spec: remediationAction: inform disabled: false policy-templates: - objectDefinition: apiVersion: policy.open-cluster-management.io/v1 kind: ConfigurationPolicy metadata: name: group-du-ptp-config-policy-config spec: remediationAction: inform severity: low namespaceselector: exclude: - kube-* include: - '*' object-templates: - complianceType: musthave objectDefinition: apiVersion: ptp.openshift.io/v1 kind: PtpConfig metadata: name: du-ptp-slave namespace: openshift-ptp spec: recommend: - match: - nodeLabel: node-role.kubernetes.io/worker-du priority: 4 profile: slave profile: - interface: ens5f0 name: slave phc2sysOpts: -a -r -n 24 ptp4lConf: | [global] # # Default Data Set # twoStepFlag 1 slaveOnly 0 priority1 128 priority2 128 domainNumber 24 .....
19.4.2. PolicyGenTemplate CR をカスタマイズする際の推奨事項
サイト設定の PolicyGenTemplate
カスタムリソース (CR) をカスタマイズするときは、次のベストプラクティスを考慮してください。
-
必要な数のポリシーを使用します。使用するポリシーが少ないほど、必要なリソースが少なくなります。追加ポリシーごとに、ハブクラスターと、デプロイされたマネージドクラスターのオーバーヘッドが発生します。CR は
PolicyGenTemplate
CR のpolicyName
フィールドに基づいてポリシーに統合されます。policyName
に同じ値を持つ同じPolicyGenTemplate
の CR は単一のポリシーで管理されます。 -
切断された環境では、すべての Operator を含む単一のインデックスとしてレジストリーを設定することにより、すべての Operator に対して単一のカタログソースを使用します。マネージドクラスターに
CatalogSource
CR を追加するたびに、CPU 使用率が増加します。 -
MachineConfig
CR は、インストール時に適用されるようにSiteConfig
CR に追加の Manifest
として組み込む必要があります。これにより、クラスターがアプリケーションをデプロイする準備ができるまで全体的な時間がかかる可能性があります。 -
PolicyGenTemplates
は、必要なバージョンを明示的に指定するために channel フィールドを上書きする必要があります。これにより、アップグレード時にソース CR が変更されても、生成されたサブスクリプションが更新されないようになります。
関連情報
- RHACM を使用したクラスターのスケーリングに関する推奨事項は、パフォーマンスおよびスケーラビリティー を参照してください。
ハブクラスターで多数のスポーククラスターを管理する場合は、ポリシーの数を最小限に抑えてリソースの消費を減らします。
複数のコンフィギュレーション CR を 1 つまたは限られた数のポリシーにグループ化することは、ハブクラスター上のポリシーの総数を減らすための 1 つの方法です。サイト設定の管理に共通、グループ、サイトというポリシーの階層を使用する場合は、サイト固有の設定を 1 つのポリシーにまとめることが特に重要である。
19.4.3. RAN デプロイメントの PolicyGenTemplate CR
PolicyGenTemplate
(PGT) カスタムリソース (CR) を使用して、GitOps ゼロトゥオッチプロビジョニング (ZTP) パイプラインを使用してクラスターに適用される設定をカスタマイズします。PGT CR を使用すると、1 つ以上のポリシーを生成して、クラスターのフリートで設定 CR のセットを管理できます。PGT は、管理された CR のセットを識別し、それらをポリシーにバンドルし、それらの CR をラップするポリシーを構築し、ラベルバインディングルールを使用してポリシーをクラスターに関連付けます。
GitOps ZTP コンテナーから取得した参照設定は、RAN (Radio Access Network) 分散ユニット (DU) アプリケーションに典型的な厳しいパフォーマンスとリソース利用制約をクラスターが確実にサポートできるように、重要な機能とノードのチューニング設定のセットを提供するように設計されています。ベースライン設定の変更または省略は、機能の可用性、パフォーマンス、およびリソースの利用に影響を与える可能性があります。参照 PolicyGenTemplate
CR をベースに、お客様のサイト要件に合わせた設定ファイルの階層を作成します。
RAN DU クラスター設定に定義されているベースライン PolicyGenTemplate
CR は、GitOps ZTP ztp-site-generate
コンテナーから抽出することが可能です。詳細は、「GitOps ZTP サイト設定リポジトリーの準備」を参照してください。
PolicyGenTemplate
の CR は、./out/argocd/example/policygentemplates
フォルダーに格納されています。参照アーキテクチャーには、common、group、および site 固有の設定 CR があります。各 PolicyGenTemplate
CR は ./out/source-crs
フォルダーにある他の CR を参照します。
RAN クラスター設定に関連する PolicyGenTemplate
CR は以下で説明されています。バリアントは、単一ノード、3 ノードのコンパクト、および標準のクラスター設定の相違点に対応するために、グループ PolicyGenTemplate
CR に提供されます。同様に、シングルノードクラスターとマルチノード (コンパクトまたはスタンダード) クラスターについても、サイト固有の設定バリエーションが提供されています。デプロイメントに関連するグループおよびサイト固有の設定バリアントを使用します。
PolicyGenTemplate CR | 説明 |
---|---|
| マルチノードクラスターに適用される一連の CR が含まれています。これらの CR は、RAN インストールに典型的な SR-IOV 機能を設定します。 |
| 単一ノードの OpenShift クラスターに適用される一連の CR が含まれています。これらの CR は、RAN インストールに典型的な SR-IOV 機能を設定します。 |
| すべてのクラスターに適用される共通の RAN CR のセットが含まれています。これらの CR は、RAN の典型的なクラスター機能とベースラインクラスターのチューニングを提供する Operator のセットをサブスクライブします。 |
| 3 ノードクラスター用の RAN ポリシーのみが含まれています。 |
| シングルノードクラスター用の RAN ポリシーのみが含まれています。 |
| 標準的な 3 つのコントロールプレーンクラスターの RAN ポリシーが含まれています。 |
|
|
|
標準クラスターに必要なさまざまなポリシーを生成するために使用される |
|
|
19.4.4. PolicyGenTemplate CR を使用したマネージドクラスターのカスタマイズ
次の手順を使用して、ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) パイプラインを使用してプロビジョニングするマネージドクラスターに適用されるポリシーをカスタマイズします。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。 - 必要なインストール CR とポリシー CR を生成するためにハブクラスターを設定している。
- カスタムサイトの設定データを管理する Git リポジトリーを作成しています。リポジトリーはハブクラスターからアクセス可能で、Argo CD アプリケーションのソースリポジトリーとして定義されている必要があります。
手順
サイト固有の設定 CR の
PolicyGenTemplate
CR を作成します。-
CR の適切な例を
out/argocd/example/policygentemplates
フォルダーから選択します (example-sno-site.yaml
またはexample-multinode-site.yaml
)。 サンプルファイルの
bindingRules
フィールドを、SiteConfig
CR に含まれるサイト固有のラベルと一致するように変更します。サンプルのSiteConfig
ファイルでは、サイト固有のラベルはsites: example-sno
です。注記PolicyGenTemplate
bindingRules
フィールドで定義されているラベルが、関連するマネージドクラスターのSiteConfig
CR で定義されているラベルに対応していることを確認してください。- サンプルファイルの内容を目的の設定に合わせて変更します。
-
CR の適切な例を
オプション: クラスターのフリート全体に適用される一般的な設定 CR の
PolicyGenTemplate
CR を作成します。-
out/argocd/example/policygentemplates
フォルダーから CR の適切な例を選択します (例:common-ranGen.yaml)
。 - サンプルファイルの内容を目的の設定に合わせて変更します。
-
オプション: フリート内のクラスターの特定のグループに適用されるグループ設定 CR の
PolicyGenTemplate
CR を作成します。オーバーレイド仕様ファイルの内容が必要な終了状態と一致することを確認します。out/source-crs ディレクトリーには、PolicyGenTemplate テンプレートに含めることができる source-crs の完全な一覧が含まれます。
注記クラスターの特定の要件に応じて、クラスターの種類ごとに 1 つ以上のグループポリシーが必要になる場合があります。特に、サンプルのグループポリシーにはそれぞれ単一の PerformancePolicy.yaml ファイルがあり、それらのクラスターが同一のハードウェア設定である場合にのみクラスターのセット全体で共有できることを考慮しています。
-
out/argocd/example/policygentemplates
フォルダーから CR の適切な例を選択します (例:group-du-sno-ranGen.yaml
)。 - サンプルファイルの内容を目的の設定に合わせて変更します。
-
-
オプション:ZTP のインストールとデプロイされたクラスターの設定が完了したときに通知するバリデータ通知ポリシー
PolicyGenTemplate
CR を作成します。詳細は、バリデータ通知ポリシーの作成を参照してください。 out/argocd/example/policygentemplates/ns.yaml
ファイルの例と同様の YAML ファイルで、すべてのポリシーの namespace を定義してください。重要Namespace
CR をPolicyGenTemplate
CR と同じファイルに含めないでください。-
out/argocd/example/policygentemplates/kustomization.yaml
に示されている例と同様に、PolicyGenTemplate
CR とNamespace
CR をジェネレーターセクションのkustomization.yaml
ファイルに追加します。 PolicyGenTemplate
CR、Namespace
CR、および関連するkustomization.yaml
ファイルを Git リポジトリーにコミットし、変更をプッシュします。ArgoCD パイプラインが変更を検出し、マネージドクラスターのデプロイを開始します。
SiteConfig
CR とPolicyGenTemplate
CR に同時に変更をプッシュすることができます。
19.4.5. マネージドクラスターポリシーのデプロイメントの進行状況の監視
ArgoCD パイプラインは、Git の PolicyGenTemplate
CR を使用して RHACM ポリシーを生成し、ハブクラスターに同期します。支援されたサービスが OpenShift Container Platform をマネージドクラスターにインストールした後、管理対象クラスターのポリシー Synchronization の進行状況をモニターできます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。
手順
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) は、クラスターにバインドされている設定ポリシーを適用します。
クラスターのインストールが完了し、クラスターが
Ready
になると、ran.openshift.io/ztp-deploy-wave
アノテーションで 定義された順序付きポリシーのリストで、このクラスターに対応するClusterGroupUpgrade
CR が TALM により自動的に作成されます。クラスターのポリシーは、ClusterGroupUpgrade
CR に記載されている順序で適用されます。以下のコマンドを使用して、設定ポリシー調整のハイレベルの進捗を監視できます。
$ export CLUSTER=<clusterName>
$ oc get clustergroupupgrades -n ztp-install $CLUSTER -o jsonpath='{.status.conditions[-1:]}' | jq
出力例
{ "lastTransitionTime": "2022-11-09T07:28:09Z", "message": "The ClusterGroupUpgrade CR has upgrade policies that are still non compliant", "reason": "UpgradeNotCompleted", "status": "False", "type": "Ready" }
RHACM ダッシュボードまたはコマンドラインを使用して、詳細なクラスターポリシーのコンプライアンスステータスを監視できます。
oc
を使用してポリシーのコンプライアンスを確認するには、次のコマンドを実行します。$ oc get policies -n $CLUSTER
出力例
NAME REMEDIATION ACTION COMPLIANCE STATE AGE ztp-common.common-config-policy inform Compliant 3h42m ztp-common.common-subscriptions-policy inform NonCompliant 3h42m ztp-group.group-du-sno-config-policy inform NonCompliant 3h42m ztp-group.group-du-sno-validator-du-policy inform NonCompliant 3h42m ztp-install.example1-common-config-policy-pjz9s enforce Compliant 167m ztp-install.example1-common-subscriptions-policy-zzd9k enforce NonCompliant 164m ztp-site.example1-config-policy inform NonCompliant 3h42m ztp-site.example1-perf-policy inform NonCompliant 3h42m
RHACM Web コンソールからポリシーのステータスを確認するには、次のアクションを実行します。
- ガバナンス → ポリシーの検索 をクリックします。
- クラスターポリシーをクリックして、ステータスを確認します。
すべてのクラスターポリシーが準拠すると、クラスターの ZTP のインストールと設定が完了します。ztp-done
ラベルがクラスターに追加されます。
参照設定では、準拠する最終的なポリシーは、*-du-validator-policy
ポリシーで定義されたものです。このポリシーは、クラスターに準拠する場合、すべてのクラスター設定、Operator のインストール、および Operator 設定が完了します。
19.4.6. 設定ポリシー CR の生成の検証
ポリシーのカスタムリソース (CR) は、作成元の PolicyGenTemplate
と同じネームスペースで生成される。以下のコマンドを使用して示すように、ztp-common
、ztp-group
、または ztp-site
ベースのいずれであるかにかかわらず、PolicyGenTemplate
から生成されたすべてのポリシー CR に同じトラブルシューティングフローが適用されます。
$ export NS=<namespace>
$ oc get policy -n $NS
予想される policy-wraped CR のセットが表示されるはずです。
ポリシーの同期に失敗した場合は、以下のトラブルシューティング手順を使用します。
手順
ポリシーの詳細情報を表示するには、次のコマンドを実行します。
$ oc describe -n openshift-gitops application policies
Status: Conditions:
の有無を確認し、エラーログを表示します。例えば、無効なsourceFile→fileName:
を設定すると、以下のようなエラーが発生します。Status: Conditions: Last Transition Time: 2021-11-26T17:21:39Z Message: rpc error: code = Unknown desc = `kustomize build /tmp/https___git.com/ran-sites/policies/ --enable-alpha-plugins` failed exit status 1: 2021/11/26 17:21:40 Error could not find test.yaml under source-crs/: no such file or directory Error: failure in plugin configured via /tmp/kust-plugin-config-52463179; exit status 1: exit status 1 Type: ComparisonError
Status: Sync:
をチェックします。Status: Conditions:
: でログエラーが発生した場合Status: Sync:
にUnknown
またはError
と表示されます。Status: Sync: Compared To: Destination: Namespace: policies-sub Server: https://kubernetes.default.svc Source: Path: policies Repo URL: https://git.com/ran-sites/policies/.git Target Revision: master Status: Error
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) が
ManagedCluster
オブジェクトにポリシーが適用されることを認識すると、ポリシー CR オブジェクトがクラスターネームスペースに適用されます。ポリシーがクラスターネームスペースにコピーされたかどうかを確認します。$ oc get policy -n $CLUSTER
出力例:
NAME REMEDIATION ACTION COMPLIANCE STATE AGE ztp-common.common-config-policy inform Compliant 13d ztp-common.common-subscriptions-policy inform Compliant 13d ztp-group.group-du-sno-config-policy inform Compliant 13d Ztp-group.group-du-sno-validator-du-policy inform Compliant 13d ztp-site.example-sno-config-policy inform Compliant 13d
RHACM は、適用可能なすべてのポリシーをクラスターの namespace にコピーします。コピーされたポリシー名の形式は
<policyGenTemplate.Namespace>.<policyGenTemplate.Name>-<policyName>
です。クラスター namespace にコピーされないポリシーの配置ルールを確認します。これらのポリシーの
PlacementRule
のmatchSelector
、ManagedCluster
オブジェクトのラベルと一致する必要があります。$ oc get placementrule -n $NS
PlacementRule
名は、以下のコマンドを使用して、不足しているポリシー (common、group、または site) に適した名前であることに注意してください。$ oc get placementrule -n $NS <placementRuleName> -o yaml
- status-decisions にはクラスター名が含まれている必要があります。
-
spec の
matchSelector
の key-value ペアは、マネージドクラスター上のラベルと一致する必要があります。
以下のコマンドを使用して、
ManagedCluster
オブジェクトのラベルを確認します。$ oc get ManagedCluster $CLUSTER -o jsonpath='{.metadata.labels}' | jq
以下のコマンドを使用して、準拠しているポリシーを確認します。
$ oc get policy -n $CLUSTER
Namespace
、OperatorGroup
、およびSubscription
ポリシーが準拠しているが Operator 設定ポリシーが該当しない場合、Operator はマネージドクラスターにインストールされていない可能性があります。このため、スポークに CRD がまだ適用されていないため、Operator 設定ポリシーの適用に失敗します。
19.4.7. ポリシー調整の再開
たとえば、ClusterGroupUpgrade
カスタムリソース (CR) がタイムアウトした場合など、予期しないコンプライアンスの問題が発生した場合は、ポリシー調整を再開できます。
手順
ClusterGroupUpgrade
CR は、管理クラスターの状態がReady
になった後に Topology Aware Lifecycle Manager によって namespaceztp-install
に生成されます。$ export CLUSTER=<clusterName>
$ oc get clustergroupupgrades -n ztp-install $CLUSTER
予期せぬ問題が発生し、設定されたタイムアウト (デフォルトは 4 時間) 内にポリシーが苦情にならなかった場合、
ClusterGroupUpgrade
CR のステータスはUpgradeTimedOut と
表示されます。$ oc get clustergroupupgrades -n ztp-install $CLUSTER -o jsonpath='{.status.conditions[?(@.type=="Ready")]}'
UpgradeTimedOut
状態のClusterGroupUpgrade
CR は、1 時間ごとにポリシー照合を自動的に再開します。ポリシーを変更した場合は、既存のClusterGroupUpgrade
CR を削除して再試行をすぐに開始できます。これにより、ポリシーをすぐに調整する新規ClusterGroupUpgrade
CR の自動作成がトリガーされます。$ oc delete clustergroupupgrades -n ztp-install $CLUSTER
ClusterGroupUpgrade
CR が UpgradeCompleted
のステータスで完了し、管理対象のクラスターに ztp-done
ラベルが適用されると、PolicyGenTemplate
を使用して追加の設定変更を行うことができます。既存の ClusterGroupUpgrade
CR を削除しても、TALM は新規 CR を生成しません。
この時点で、ZTP はクラスターとの対話を完了しました。それ以降の対話は更新として扱われ、ポリシーの修復のために新しい ClusterGroupUpgrade
CR が作成されます。
関連情報
-
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) を使用して独自の
ClusterGroupUpgrade
CR を作成する方法は、ClusterGroupUpgrade CR について を参照してください。
19.4.8. ZTP インストールの実行内容の表示
Zero touch provisioning (ZTP) は、クラスターの ZTP インストール状況を確認するプロセスを簡素化します。ZTP の状態は、クラスターのインストール、クラスターの設定、ZTP の完了の 3 つのフェーズで推移します。
- クラスターインストールフェーズ
-
クラスターのインストールフェーズは、
ManagedCluster
CR のManagedClusterJoined
およびManagedClusterAvailable
条件によって示されます。ManagedCluster
CR にこの条件がない場合や、条件がFalse
に設定されている場合、クラスターはインストールフェーズに残ります。インストールに関する追加情報は、AgentClusterInstall
およびClusterDeployment
CR から入手できます。詳細は、Troubleshooting GitOps ZTP を参照してください。 - クラスター設定フェーズ
-
クラスター設定フェーズは、クラスターの
ManagedCluster
CR に適用されるztp-running
ラベルで示されます。 - ZTP が完了
クラスターのインストールと設定は、ZTP の実行フェーズで実行されます。これは、
ztp-running
ラベルを削除し、ManagedCluster
CR にztp-done
ラベルを追加することで表示されます。ztp-done
ラベルは、設定が適用され、ベースライン DU 設定が完了したことを示しています。ZTP done 状態への遷移は、Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) のバリデータのインフォームドポリシーの準拠状態が条件となります。このポリシーは、完了したインストールの既存の基準をキャプチャし、マネージドクラスターの ZTP プロビジョニングが完了したときにのみ、準拠した状態に移行することを検証するものです。
バリデータ通知ポリシーは、クラスターの設定が完全に適用され、Operator が初期化を完了したことを確認します。ポリシーは以下を検証します。
-
ターゲット
MachineConfigPool
には予想されるエントリーが含まれ、更新が完了しました。全ノードが利用可能で、低下することはありません。 -
SR-IOV Operator は、
syncStatus: Succeeded
の 1 つ以上のSriovNetworkNodeState
によって示されているように初期化を完了しています。 - PTP Operator デーモンセットが存在する。
-
ターゲット
19.5. ZTP を使用した単一ノード OpenShift クラスターの手動インストール
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) とアシストサービスを使用して、管理対象の単一ノード OpenShift クラスターをデプロイできます。
複数のマネージドクラスターを作成する場合は、ZTP を使用したファーエッジサイトのデプロイメント で説明されている SiteConfig
メソッドを使用します。
ターゲットのベアメタルホストは、vDU アプリケーションワークロードの推奨クラスター設定 に記載されているネットワーク、ファームウェア、およびハードウェアの要件を満たす必要があります。
19.5.1. ZTP のインストールと設定の CR を手動で生成する
ztp-site-generate
コンテナーの generator
エントリーポイントを使用して、SiteConfig
および PolicyGenTemplate
CR に基づいてクラスターのサイトインストールおよび設定カスタムリソース (CR) を生成します。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。
手順
次のコマンドを実行して、出力フォルダーを作成します。
$ mkdir -p ./out
ztp-site-generate
コンテナーイメージからargocd
ディレクトリーをエクスポートします。$ podman run --log-driver=none --rm registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v4.10 extract /home/ztp --tar | tar x -C ./out
./out
ディレクトリーのout/argocd/example/
フォルダーには、参照PolicyGenTemplate
CR およびSiteConfig
CR があります。出力例
out └── argocd └── example ├── policygentemplates │ ├── common-ranGen.yaml │ ├── example-sno-site.yaml │ ├── group-du-sno-ranGen.yaml │ ├── group-du-sno-validator-ranGen.yaml │ ├── kustomization.yaml │ └── ns.yaml └── siteconfig ├── example-sno.yaml ├── KlusterletAddonConfigOverride.yaml └── kustomization.yaml
サイトインストール CR の出力フォルダーを作成します。
$ mkdir -p ./site-install
インストールするクラスタータイプのサンプル
SiteConfig
CR を変更します。example-sno.yaml
をsite-1-sno.yaml
にコピーし、インストールするサイトとベアメタルホストの詳細に一致するように CR を変更します。次に例を示します。単一ノードの OpenShift クラスター SiteConfig CR の例
apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: SiteConfig metadata: name: "<site_name>" namespace: "<site_name>" spec: baseDomain: "example.com" pullSecretRef: name: "assisted-deployment-pull-secret" 1 clusterImageSetNameRef: "openshift-4.10" 2 sshPublicKey: "ssh-rsa AAAA..." 3 clusters: - clusterName: "<site_name>" networkType: "OVNKubernetes" clusterLabels: 4 common: true group-du-sno: "" sites : "<site_name>" clusterNetwork: - cidr: 1001:1::/48 hostPrefix: 64 machineNetwork: - cidr: 1111:2222:3333:4444::/64 serviceNetwork: - 1001:2::/112 additionalNTPSources: - 1111:2222:3333:4444::2 #crTemplates: # KlusterletAddonConfig: "KlusterletAddonConfigOverride.yaml" 5 nodes: - hostName: "example-node.example.com" 6 role: "master" #biosConfigRef: # filePath: "example-hw.profile" 7 bmcAddress: idrac-virtualmedia://<out_of_band_ip>/<system_id>/ 8 bmcCredentialsName: name: "bmh-secret" 9 bootMACAddress: "AA:BB:CC:DD:EE:11" bootMode: "UEFI" 10 rootDeviceHints: wwn: "0x11111000000asd123" cpuset: "0-1,52-53" nodeNetwork: 11 interfaces: - name: eno1 macAddress: "AA:BB:CC:DD:EE:11" config: interfaces: - name: eno1 type: ethernet state: up ipv4: enabled: false ipv6: 12 enabled: true address: - ip: 1111:2222:3333:4444::aaaa:1 prefix-length: 64 dns-resolver: config: search: - example.com server: - 1111:2222:3333:4444::2 routes: config: - destination: ::/0 next-hop-interface: eno1 next-hop-address: 1111:2222:3333:4444::1 table-id: 254
- 1
SiteConfig
CR と同じ namespace を使用して、assisted-deployment-pull-secret
CR を作成します。- 2
clusterImageSetNameRef
は、ハブクラスターで使用可能なイメージセットを定義します。ハブクラスターでサポートされるバージョンの一覧を表示するには、oc get clusterimagesets
を実行します。- 3
- クラスターへのアクセスに使用する SSH 公開鍵を設定します。
- 4
- クラスターラベルは、定義した
PolicyGenTemplate
CR のbindingRules
フィールドに対応している必要があります。たとえば、policygentemplates/common-ranGen.yaml
はcommon: true
が設定されたすべてのクラスターに適用され、policygentemplates/group-du-sno-ranGen.yaml
はgroup-du-sno: ""
が設定されたすべてのクラスターに適用されます。 - 5
- オプション:
KlusterletAddonConfig
で指定された CR は、クラスター用に作成されたデフォルトのKlusterletAddonConfig
をオーバーライドするために使用されます。 - 6
- 単一ノードの導入では、単一のホストを定義します。3 ノードのデプロイメントの場合、3 台のホストを定義します。標準のデプロイメントでは、
role: master
と、role: worker
で定義される 2 つ以上のホストを持つ 3 つのホストを定義します。 - 7
- オプション:
biosConfigRef
を使用して、ホストに必要なファームウェアを設定します。 - 8
- すべてのクラスタータイプに適用されます。BMC アドレスを指定します。
- 9
- BMC 認証情報を指定する
bmh-secret
CR を作成します。SiteConfig
CR と同じ namespace を使用します。 - 10
UEFISecureBoot
を使用して、ホストでセキュアブートを有効にします。- 11
- ノードのネットワーク設定を指定します。
- 12
- ホストの IPv6 アドレスを設定します。静的 IP アドレスを持つ単一ノードの OpenShift クラスターの場合、ノード固有の API と Ingress IP は同じである必要があります。
次のコマンドを実行して、変更された
SiteConfig
CRsite-1-sno.yaml
を処理し、day-0 インストール CR を生成します。$ podman run -it --rm -v `pwd`/out/argocd/example/siteconfig:/resources:Z -v `pwd`/site-install:/output:Z,U registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v4.10.1 generator install site-1-sno.yaml /output
出力例
site-install └── site-1-sno ├── site-1_agentclusterinstall_example-sno.yaml ├── site-1-sno_baremetalhost_example-node1.example.com.yaml ├── site-1-sno_clusterdeployment_example-sno.yaml ├── site-1-sno_configmap_example-sno.yaml ├── site-1-sno_infraenv_example-sno.yaml ├── site-1-sno_klusterletaddonconfig_example-sno.yaml ├── site-1-sno_machineconfig_02-master-workload-partitioning.yaml ├── site-1-sno_machineconfig_predefined-extra-manifests-master.yaml ├── site-1-sno_machineconfig_predefined-extra-manifests-worker.yaml ├── site-1-sno_managedcluster_example-sno.yaml ├── site-1-sno_namespace_example-sno.yaml └── site-1-sno_nmstateconfig_example-node1.example.com.yaml
オプション:
-E
オプションを使用して参照SiteConfig
CR を処理することにより、特定のクラスタータイプの day-0MachineConfig
インストール CR のみを生成します。たとえば、以下のコマンドを実行します。MachineConfig
CR の出力フォルダーを作成します。$ mkdir -p ./site-machineconfig
MachineConfig
インストール CR を生成します。$ podman run -it --rm -v `pwd`/out/argocd/example/siteconfig:/resources:Z -v `pwd`/site-machineconfig:/output:Z,U registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v4.10.1 generator install -E site-1-sno.yaml /output
出力例
site-machineconfig └── site-1-sno ├── site-1-sno_machineconfig_02-master-workload-partitioning.yaml ├── site-1-sno_machineconfig_predefined-extra-manifests-master.yaml └── site-1-sno_machineconfig_predefined-extra-manifests-worker.yaml
前のステップの参照
PolicyGenTemplate
CR を使用して、day-2 の設定 CR を生成してエクスポートします。以下のコマンドを実行します。day-2 CR の出力フォルダーを作成します。
$ mkdir -p ./ref
day-2 設定 CR を生成してエクスポートします。
$ podman run -it --rm -v `pwd`/out/argocd/example/policygentemplates:/resources:Z -v `pwd`/ref:/output:Z,U registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v4.10.1 generator config -N . /output
このコマンドは、単一ノード OpenShift、3 ノードクラスター、および標準クラスター用のサンプルグループおよびサイト固有の
PolicyGenTemplate
CR を./ref
フォルダーに生成します。出力例
ref └── customResource ├── common ├── example-multinode-site ├── example-sno ├── group-du-3node ├── group-du-3node-validator │ └── Multiple-validatorCRs ├── group-du-sno ├── group-du-sno-validator ├── group-du-standard └── group-du-standard-validator └── Multiple-validatorCRs
- クラスターのインストールに使用する CR のベースとして、生成された CR を使用します。「単一のマネージドクラスターのインストール」で説明されているように、インストール CR をハブクラスターに適用します。設定 CR は、クラスターのインストールが完了した後にクラスターに適用できます。
19.5.2. マネージドベアメタルホストシークレットの作成
マネージドベアメタルホストに必要な Secret
カスタムリソース (CR) をハブクラスターに追加します。ZTP パイプラインが Baseboard Management Controller (BMC) にアクセスするためのシークレットと、アシストインストーラーサービスがレジストリーからクラスターインストールイメージを取得するためのシークレットが必要です。
シークレットは、SiteConfig
CR から名前で参照されます。namespace は SiteConfig
namespace と一致する必要があります。
手順
ホスト Baseboard Management Controller (BMC) の認証情報と、OpenShift およびすべてのアドオンクラスター Operator のインストールに必要なプルシークレットを含む YAML シークレットファイルを作成します。
次の YAML をファイル
example-sno-secret.yaml
として保存します。apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: example-sno-bmc-secret namespace: example-sno 1 data: 2 password: <base64_password> username: <base64_username> type: Opaque --- apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: pull-secret namespace: example-sno 3 data: .dockerconfigjson: <pull_secret> 4 type: kubernetes.io/dockerconfigjson
-
example-sno-secret.yaml
への相対パスを、クラスターのインストールに使用するkustomization.yaml
ファイルに追加します。
19.5.3. 単一のマネージドクラスターのインストール
アシストサービスと Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) を使用して、単一のマネージドクラスターを手動でデプロイできます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてクラスターにログインしていることを確認します。 -
ベースボード管理コントローラー (BMC)
Secret
とイメージプルシークレットSecret
カスタムリソース (CR) を作成しました。詳細は、「管理されたベアメタルホストシークレットの作成」を参照してください。 - ターゲットのベアメタルホストが、マネージドクラスターのネットワークとハードウェアの要件を満たしている。
手順
デプロイする特定のクラスターバージョンごとに
ClusterImageSet
を作成します (例:clusterImageSet-4.10.yaml
)。ClusterImageSet
のフォーマットは以下のとおりです。apiVersion: hive.openshift.io/v1 kind: ClusterImageSet metadata: name: openshift-4.10.0-rc.0 1 spec: releaseImage: quay.io/openshift-release-dev/ocp-release:4.10.0-x86_64 2
clusterImageSet
CR を適用します。$ oc apply -f clusterImageSet-4.10.yaml
cluster-namespace.yaml
ファイルにNamespace
CR を作成します。apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: name: <cluster_name> 1 labels: name: <cluster_name> 2
以下のコマンドを実行して
Namespace
CR を適用します。$ oc apply -f cluster-namespace.yaml
ztp-site-generate
コンテナーから抽出し、要件を満たすようにカスタマイズした、生成された day-0 CR を適用します。$ oc apply -R ./site-install/site-sno-1
19.5.4. マネージドクラスターのインストールステータスの監視
クラスターのステータスをチェックして、クラスターのプロビジョニングが正常に行われたことを確認します。
前提条件
-
すべてのカスタムリソースが設定およびプロビジョニングされ、プロビジョニングされ、マネージドクラスターのハブで
Agent
カスタムリソースが作成されます。
手順
マネージドクラスターのステータスを確認します。
$ oc get managedcluster
True
はマネージドクラスターの準備が整っていることを示します。エージェントのステータスを確認します。
$ oc get agent -n <cluster_name>
describe
コマンドを使用して、エージェントの条件に関する詳細な説明を指定します。認識できるステータスには、BackendError
、InputError
、ValidationsFailing
、InstallationFailed
、およびAgentIsConnected
が含まれます。これらのステータスは、Agent
およびAgentClusterInstall
カスタムリソースに関連します。$ oc describe agent -n <cluster_name>
クラスターのプロビジョニングのステータスを確認します。
$ oc get agentclusterinstall -n <cluster_name>
describe
コマンドを使用して、クラスターのプロビジョニングステータスの詳細な説明を指定します。$ oc describe agentclusterinstall -n <cluster_name>
マネージドクラスターのアドオンサービスのステータスを確認します。
$ oc get managedclusteraddon -n <cluster_name>
マネージドクラスターの
kubeconfig
ファイルの認証情報を取得します。$ oc get secret -n <cluster_name> <cluster_name>-admin-kubeconfig -o jsonpath={.data.kubeconfig} | base64 -d > <directory>/<cluster_name>-kubeconfig
19.5.5. マネージドクラスターのトラブルシューティング
以下の手順を使用して、マネージドクラスターで発生する可能性のあるインストール問題を診断します。
手順
マネージドクラスターのステータスを確認します。
$ oc get managedcluster
出力例
NAME HUB ACCEPTED MANAGED CLUSTER URLS JOINED AVAILABLE AGE SNO-cluster true True True 2d19h
AVAILABLE
列のステータスがTrue
の場合、マネージドクラスターはハブによって管理されます。AVAILABLE
列のステータスがUnknown
の場合、マネージドクラスターはハブによって管理されていません。その他の情報を取得するには、以下の手順を使用します。AgentClusterInstall
インストールのステータスを確認します。$ oc get clusterdeployment -n <cluster_name>
出力例
NAME PLATFORM REGION CLUSTERTYPE INSTALLED INFRAID VERSION POWERSTATE AGE Sno0026 agent-baremetal false Initialized 2d14h
INSTALLED
列のステータスがfalse
の場合、インストールは失敗していました。インストールが失敗した場合は、以下のコマンドを実行して
AgentClusterInstall
リソースのステータスを確認します。$ oc describe agentclusterinstall -n <cluster_name> <cluster_name>
エラーを解決し、クラスターをリセットします。
クラスターのマネージドクラスターリソースを削除します。
$ oc delete managedcluster <cluster_name>
クラスターの namespace を削除します。
$ oc delete namespace <cluster_name>
これにより、このクラスター用に作成された namespace スコープのカスタムリソースがすべて削除されます。続行する前に、
ManagedCluster
CR の削除が完了するのを待つ必要があります。- マネージドクラスターのカスタムリソースを再作成します。
19.5.6. RHACM によって生成されたクラスターインストール CR リファレンス
Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) は、サイトごとに SiteConfig
CR を使用して生成する特定のインストールカスタムリソース (CR) のセットを使用して、単一ノードクラスター、3 ノードクラスター、および標準クラスターに OpenShift Container Platform をデプロイすることをサポートします。
すべてのマネージドクラスターには独自の namespace があり、ManagedCluster
と ClusterImageSet
を除くすべてのインストール CR はその namespace の下にあります。ManagedCluster
と ClusterImageSet
は、ネームスペーススコープではなく、クラスタースコープです。namespace および CR 名はクラスター名に一致します。
次の表に、設定した SiteConfig
CR を使用してクラスターをインストールするときに RHACM アシストサービスによって自動的に適用されるインストール CR を示します。
CR | 説明 | 使用法 |
---|---|---|
| ターゲットのベアメタルホストの Baseboard Management Controller (BMC) の接続情報が含まれています。 | Redfish プロトコルを使用して、ターゲットサーバーで検出イメージをロードおよび起動するために BMC にアクセスできます。 |
| ターゲットのベアメタルホストに OpenShift Container Platform をインストールするための情報が含まれています。 |
|
|
ネットワークやコントロールプレーンノードの数など、マネージドクラスター設定の詳細を指定します。インストールが完了すると、クラスター | マネージドクラスターの設定情報を指定し、クラスターのインストール時にステータスを指定します。 |
|
使用する |
マネージドクラスターの Discovery ISO を生成するために |
|
| マネージドクラスターの Kube API サーバーの静的 IP アドレスを設定します。 |
| ターゲットのベアメタルホストに関するハードウェア情報が含まれています。 | ターゲットマシンの検出イメージの起動時にハブ上に自動的に作成されます。 |
| クラスターがハブで管理されている場合は、インポートして知られている必要があります。この Kubernetes オブジェクトはそのインターフェイスを提供します。 | ハブは、このリソースを使用してマネージドクラスターのステータスを管理し、表示します。 |
|
|
|
|
ハブ上にある |
リソースを |
|
|
|
| リポジトリーおよびイメージ名などの OpenShift Container Platform イメージ情報が含まれます。 | OpenShift Container Platform イメージを提供するためにリソースに渡されます。 |
19.6. vDU アプリケーションのワークロードに推奨される単一ノードの OpenShift クラスター設定
以下の参照情報を使用して、仮想分散ユニット (vDU) アプリケーションをクラスターにデプロイするために必要な単一ノードの OpenShift 設定を理解してください。設定には、高性能ワークロードのためのクラスターの最適化、ワークロードの分割の有効化、およびインストール後に必要な再起動の回数の最小化が含まれます。
関連情報
- 単一クラスターを手動でデプロイするには、ZTP を使用した単一ノード OpenShift クラスターの手動インストール を参照してください。
- GitOps ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) を使用してクラスターのフリートをデプロイするには、ZTP を使用した遠端サイトのデプロイ を参照してください。
19.6.1. OpenShift Container Platform で低レイテンシーのアプリケーションを実行する
OpenShift Container Platform は、いくつかのテクノロジーと特殊なハードウェアデバイスを使用して、市販の (COTS) ハードウェアで実行するアプリケーションの低レイテンシー処理を可能にします。
- RHCOS のリアルタイムカーネル
- ワークロードが高レベルのプロセス決定で処理されるようにします。
- CPU の分離
- CPU スケジューリングの遅延を回避し、CPU 容量が一貫して利用可能な状態にします。
- NUMA 対応のトポロジー管理
- メモリーと Huge Page を CPU および PCI デバイスに合わせて、保証されたコンテナーメモリーと Huge Page を不均一メモリーアクセス (NUMA) ノードに固定します。すべての Quality of Service (QoS) クラスの Pod リソースは、同じ NUMA ノードに留まります。これにより、レイテンシーが短縮され、ノードのパフォーマンスが向上します。
- Huge Page のメモリー管理
- Huge Page サイズを使用すると、ページテーブルへのアクセスに必要なシステムリソースの量を減らすことで、システムパフォーマンスが向上します。
- PTP を使用した精度同期
- サブマイクロ秒の正確性を持つネットワーク内のノード間の同期を可能にします。
19.6.2. vDU アプリケーションワークロードに推奨されるクラスターホスト要件
vDU アプリケーションワークロードを実行するには、OpenShift Container Platform サービスおよび実稼働ワークロードを実行するのに十分なリソースを備えたベアメタルホストが必要です。
プロファイル | vCPU | メモリー | ストレージ |
---|---|---|---|
最低限 | 4 ~ 8 個の vCPU コア | 32GB のメモリー | 120GB |
1 vCPU は、同時マルチスレッド (SMT) またはハイパースレッディングが有効にされていない場合に 1 つの物理コアと同等です。有効にした場合には、次の式を使用して対応する比率を計算します。
- (コアあたりのスレッド数×コア)×ソケット= vCPU
仮想メディアを使用して起動する場合は、サーバーには Baseboard Management Controller (BMC) が必要です。
19.6.3. 低遅延と高パフォーマンスのためのホストファームウェアの設定
ベアメタルホストでは、ホストをプロビジョニングする前にファームウェアを設定する必要があります。ファームウェアの設定は、特定のハードウェアおよびインストールの特定の要件によって異なります。
手順
-
UEFI/BIOS Boot Mode を
UEFI
に設定します。 - ホスト起動シーケンスの順序で、ハードドライブ を設定します。
ハードウェアに特定のファームウェア設定を適用します。以下の表は、Intel FlexRAN 4G および 5G baseband PHY 参照設計をベースとした Intel Xeon Skylake または Intel Cascade Lake サーバーの典型的なファームウェア設定を説明しています。
重要ファームウェア設定は、実際のハードウェアおよびネットワークの要件によって異なります。以下の設定例は、説明のみを目的としています。
表19.6 Intel Xeon Skylake または Cascade Lake サーバーのファームウェア設定例 ファームウェア設定 設定 CPU パワーとパフォーマンスポリシー
パフォーマンス
Uncore Frequency Scaling
Disabled
パフォーマンスの制限
Disabled
Intel SpeedStep ® Tech の強化
有効
Intel Configurable TDP
有効
設定可能な TDP レベル
レベル 2
Intel® Turbo Boost Technology
有効
energy Efficient Turbo
Disabled
Hardware P-States
Disabled
Package C-State
C0/C1 の状態
C1E
Disabled
Processor C6
Disabled
ホストのファームウェアでグローバル SR-IOV および VT-d 設定を有効にします。これらの設定は、ベアメタル環境に関連します。
19.6.4. マネージドクラスターネットワークの接続の前提条件
ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) GitOps パイプラインを使用してマネージドクラスターをインストールおよびプロビジョニングするには、マネージドクラスターホストが次のネットワーク前提条件を満たしている必要があります。
- ハブクラスター内の ZTP GitOps コンテナーとターゲットベアメタルホストの Baseboard Management Controller (BMC) の間に双方向接続が必要です。
マネージドクラスターは、ハブホスト名と
*.apps
ホスト名の API ホスト名を解決して到達できる必要があります。ハブの API ホスト名と*.apps
ホスト名の例を次に示します。-
api.hub-cluster.internal.domain.com
-
console-openshift-console.apps.hub-cluster.internal.domain.com
-
ハブクラスターは、マネージドクラスターの API および
*.apps
ホスト名を解決して到達できる必要があります。マネージドクラスターの API ホスト名と*.apps
ホスト名の例を次に示します。-
api.sno-managed-cluster-1.internal.domain.com
-
console-openshift-console.apps.sno-managed-cluster-1.internal.domain.com
-
19.6.5. 推奨されるインストール時のクラスター設定
ZTP パイプラインは、クラスターのインストール中に次のカスタムリソース (CR) を適用します。これらの設定 CR により、クラスターが vDU アプリケーションの実行に必要な機能とパフォーマンスの要件を満たしていることが保証されます。
クラスターデプロイメントに ZTP GitOps プラグインと SiteConfig
CR を使用する場合は、デフォルトで次の MachineConfig
CR が含まれます。
デフォルトで含まれる CR を変更するには、SiteConfig
の extraManifests
フィルターを使用します。詳細は、SiteConfig CR を使用した高度なマネージドクラスター設定 を参照してください。
19.6.5.1. ワークロードの分割
DU ワークロードを実行する単一ノードの OpenShift クラスターには、ワークロードの分割が必要です。これにより、プラットフォームサービスの実行が許可されるコアが制限され、アプリケーションペイロードの CPU コアが最大化されます。
ワークロードの分割は、クラスターのインストール中にのみ有効にできます。インストール後にワークロードパーティショニングを無効にすることはできません。ただし、パフォーマンスプロファイルおよび関連する MachineConfig
カスタムリソース (CR) で定義した cpu
値を更新することで、ワークロードの分割を再設定できます。
ワークロードの分割を有効にする base64 でエンコードされた CR には、管理ワークロードが制約される CPU セットが含まれています。
crio.conf
およびkubelet.conf
のホスト固有の値を base64 でエンコードします。クラスターパフォーマンスプロファイルで指定されている CPU セットに一致するように内容を調整します。クラスターホストのコア数と一致する必要があります。推奨されるワークロードパーティショニング設定
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: 02-master-workload-partitioning spec: config: ignition: version: 3.2.0 storage: files: - contents: source: data:text/plain;charset=utf-8;base64,W2NyaW8ucnVudGltZS53b3JrbG9hZHMubWFuYWdlbWVudF0KYWN0aXZhdGlvbl9hbm5vdGF0aW9uID0gInRhcmdldC53b3JrbG9hZC5vcGVuc2hpZnQuaW8vbWFuYWdlbWVudCIKYW5ub3RhdGlvbl9wcmVmaXggPSAicmVzb3VyY2VzLndvcmtsb2FkLm9wZW5zaGlmdC5pbyIKcmVzb3VyY2VzID0geyAiY3B1c2hhcmVzIiA9IDAsICJjcHVzZXQiID0gIjAtMSw1Mi01MyIgfQo= mode: 420 overwrite: true path: /etc/crio/crio.conf.d/01-workload-partitioning user: name: root - contents: source: data:text/plain;charset=utf-8;base64,ewogICJtYW5hZ2VtZW50IjogewogICAgImNwdXNldCI6ICIwLTEsNTItNTMiCiAgfQp9Cg== mode: 420 overwrite: true path: /etc/kubernetes/openshift-workload-pinning user: name: root
クラスターホストで設定すると、
/etc/crio/crio.conf.d/01-workload-partitioning
の内容は次のようになります。[crio.runtime.workloads.management] activation_annotation = "target.workload.openshift.io/management" annotation_prefix = "resources.workload.openshift.io" resources = { "cpushares" = 0, "cpuset" = "0-1,52-53" } 1
- 1
CPUs
の値は、インストールによって異なります。
ハイパースレッディングが有効になっている場合は、各コアの両方のスレッドを指定します。
CPUs
の値は、パフォーマンスプロファイルで指定された予約済み CPU セットと一致する必要があります。クラスターで設定すると、
/etc/kubernetes/openshift-workload-pinning
の内容は次のようになります。{ "management": { "cpuset": "0-1,52-53" 1 } }
- 1
cpuset
は、/etc/crio/crio.conf.d/01-workload-partitioning
のCPUs
値と一致する必要があります。
19.6.5.2. プラットフォーム管理フットプリントの削減
プラットフォームの全体的な管理フットプリントを削減するには、ホストオペレーティングシステムとは別の新しい namespace にすべての Kubernetes 固有のマウントポイントを配置する MachineConfig
カスタムリソース (CR) が必要です。次の base64 でエンコードされた MachineConfig
CR の例は、この設定を示しています。
推奨されるコンテナーマウント namespace の設定
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: container-mount-namespace-and-kubelet-conf-master spec: config: ignition: version: 3.2.0 storage: files: - contents: source: data:text/plain;charset=utf-8;base64,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 mode: 493 path: /usr/local/bin/extractExecStart - contents: source: data:text/plain;charset=utf-8;base64,IyEvYmluL2Jhc2gKbnNlbnRlciAtLW1vdW50PS9ydW4vY29udGFpbmVyLW1vdW50LW5hbWVzcGFjZS9tbnQgIiRAIgo= mode: 493 path: /usr/local/bin/nsenterCmns systemd: units: - contents: | [Unit] Description=Manages a mount namespace that both kubelet and crio can use to share their container-specific mounts [Service] Type=oneshot RemainAfterExit=yes RuntimeDirectory=container-mount-namespace Environment=RUNTIME_DIRECTORY=%t/container-mount-namespace Environment=BIND_POINT=%t/container-mount-namespace/mnt ExecStartPre=bash -c "findmnt ${RUNTIME_DIRECTORY} || mount --make-unbindable --bind ${RUNTIME_DIRECTORY} ${RUNTIME_DIRECTORY}" ExecStartPre=touch ${BIND_POINT} ExecStart=unshare --mount=${BIND_POINT} --propagation slave mount --make-rshared / ExecStop=umount -R ${RUNTIME_DIRECTORY} enabled: true name: container-mount-namespace.service - dropins: - contents: | [Unit] Wants=container-mount-namespace.service After=container-mount-namespace.service [Service] ExecStartPre=/usr/local/bin/extractExecStart %n /%t/%N-execstart.env ORIG_EXECSTART EnvironmentFile=-/%t/%N-execstart.env ExecStart= ExecStart=bash -c "nsenter --mount=%t/container-mount-namespace/mnt \ ${ORIG_EXECSTART}" name: 90-container-mount-namespace.conf name: crio.service - dropins: - contents: | [Unit] Wants=container-mount-namespace.service After=container-mount-namespace.service [Service] ExecStartPre=/usr/local/bin/extractExecStart %n /%t/%N-execstart.env ORIG_EXECSTART EnvironmentFile=-/%t/%N-execstart.env ExecStart= ExecStart=bash -c "nsenter --mount=%t/container-mount-namespace/mnt \ ${ORIG_EXECSTART} --housekeeping-interval=30s" name: 90-container-mount-namespace.conf - contents: | [Service] Environment="OPENSHIFT_MAX_HOUSEKEEPING_INTERVAL_DURATION=60s" Environment="OPENSHIFT_EVICTION_MONITORING_PERIOD_DURATION=30s" name: 30-kubelet-interval-tuning.conf name: kubelet.service
19.6.5.3. SCTP
Stream Control Transmission Protocol (SCTP) は、RAN アプリケーションで使用される主要なプロトコルです。この MachineConfig
オブジェクトは、SCTP カーネルモジュールをノードに追加して、このプロトコルを有効にします。
推奨される SCTP 設定
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: load-sctp-module spec: config: ignition: version: 2.2.0 storage: files: - contents: source: data:, verification: {} filesystem: root mode: 420 path: /etc/modprobe.d/sctp-blacklist.conf - contents: source: data:text/plain;charset=utf-8,sctp filesystem: root mode: 420 path: /etc/modules-load.d/sctp-load.conf
19.6.5.4. コンテナーの起動の高速化
次の MachineConfig
CR は、コア OpenShift プロセスとコンテナーを設定して、システムの起動とシャットダウン中に利用可能なすべての CPU コアを使用します。これにより、初回起動および再起動中のシステムリカバリーが加速されます。
推奨される高速化されたコンテナーの起動設定
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: 04-accelerated-container-startup-master spec: config: ignition: version: 3.2.0 storage: files: - contents: source: data:text/plain;charset=utf-8;base64,#!/bin/bash
#
# Temporarily reset the core system processes's CPU affinity to be unrestricted to accelerate startup and shutdown
#
# The defaults below can be overridden via environment variables
#

# The default set of critical processes whose affinity should be temporarily unbound:
CRITICAL_PROCESSES=${CRITICAL_PROCESSES:-"systemd ovs crio kubelet NetworkManager conmon dbus"}

# Default wait time is 600s = 10m:
MAXIMUM_WAIT_TIME=${MAXIMUM_WAIT_TIME:-600}

# Default steady-state threshold = 2%
# Allowed values:
#  4  - absolute pod count (+/-)
#  4% - percent change (+/-)
#  -1 - disable the steady-state check
STEADY_STATE_THRESHOLD=${STEADY_STATE_THRESHOLD:-2%}

# Default steady-state window = 60s
# If the running pod count stays within the given threshold for this time
# period, return CPU utilization to normal before the maximum wait time has
# expires
STEADY_STATE_WINDOW=${STEADY_STATE_WINDOW:-60}

# Default steady-state allows any pod count to be "steady state"
# Increasing this will skip any steady-state checks until the count rises above
# this number to avoid false positives if there are some periods where the
# count doesn't increase but we know we can't be at steady-state yet.
STEADY_STATE_MINIMUM=${STEADY_STATE_MINIMUM:-0}

#######################################################

KUBELET_CPU_STATE=/var/lib/kubelet/cpu_manager_state
FULL_CPU_STATE=/sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.cpus
unrestrictedCpuset() {
  local cpus
  if [[ -e $KUBELET_CPU_STATE ]]; then
      cpus=$(jq -r '.defaultCpuSet' <$KUBELET_CPU_STATE)
  fi
  if [[ -z $cpus ]]; then
    # fall back to using all cpus if the kubelet state is not configured yet
    [[ -e $FULL_CPU_STATE ]] || return 1
    cpus=$(<$FULL_CPU_STATE)
  fi
  echo $cpus
}

restrictedCpuset() {
  for arg in $(</proc/cmdline); do
    if [[ $arg =~ ^systemd.cpu_affinity= ]]; then
      echo ${arg#*=}
      return 0
    fi
  done
  return 1
}

getCPUCount () {
  local cpuset="$1"
  local cpulist=()
  local cpus=0
  local mincpus=2

  if [[ -z $cpuset || $cpuset =~ [^0-9,-] ]]; then
    echo $mincpus
    return 1
  fi

  IFS=',' read -ra cpulist <<< $cpuset

  for elm in "${cpulist[@]}"; do
    if [[ $elm =~ ^[0-9]+$ ]]; then
      (( cpus++ ))
    elif [[ $elm =~ ^[0-9]+-[0-9]+$ ]]; then
      local low=0 high=0
      IFS='-' read low high <<< $elm
      (( cpus += high - low + 1 ))
    else
      echo $mincpus
      return 1
    fi
  done

  # Return a minimum of 2 cpus
  echo $(( cpus > $mincpus ? cpus : $mincpus ))
  return 0
}

resetOVSthreads () {
  local cpucount="$1"
  local curRevalidators=0
  local curHandlers=0
  local desiredRevalidators=0
  local desiredHandlers=0
  local rc=0

  curRevalidators=$(ps -Teo pid,tid,comm,cmd | grep -e revalidator | grep -c ovs-vswitchd)
  curHandlers=$(ps -Teo pid,tid,comm,cmd | grep -e handler | grep -c ovs-vswitchd)

  # Calculate the desired number of threads the same way OVS does.
  # OVS will set these thread count as a one shot process on startup, so we
  # have to adjust up or down during the boot up process. The desired outcome is
  # to not restrict the number of thread at startup until we reach a steady
  # state.  At which point we need to reset these based on our restricted  set
  # of cores.
  # See OVS function that calculates these thread counts:
  # https://github.com/openvswitch/ovs/blob/master/ofproto/ofproto-dpif-upcall.c#L635
  (( desiredRevalidators=$cpucount / 4 + 1 ))
  (( desiredHandlers=$cpucount - $desiredRevalidators ))


  if [[ $curRevalidators -ne $desiredRevalidators || $curHandlers -ne $desiredHandlers ]]; then

    logger "Recovery: Re-setting OVS revalidator threads: ${curRevalidators} -> ${desiredRevalidators}"
    logger "Recovery: Re-setting OVS handler threads: ${curHandlers} -> ${desiredHandlers}"

    ovs-vsctl set \
      Open_vSwitch . \
      other-config:n-handler-threads=${desiredHandlers} \
      other-config:n-revalidator-threads=${desiredRevalidators}
    rc=$?
  fi

  return $rc
}

resetAffinity() {
  local cpuset="$1"
  local failcount=0
  local successcount=0
  logger "Recovery: Setting CPU affinity for critical processes \"$CRITICAL_PROCESSES\" to $cpuset"
  for proc in $CRITICAL_PROCESSES; do
    local pids="$(pgrep $proc)"
    for pid in $pids; do
      local tasksetOutput
      tasksetOutput="$(taskset -apc "$cpuset" $pid 2>&1)"
      if [[ $? -ne 0 ]]; then
        echo "ERROR: $tasksetOutput"
        ((failcount++))
      else
        ((successcount++))
      fi
    done
  done

  resetOVSthreads "$(getCPUCount ${cpuset})"
  if [[ $? -ne 0 ]]; then
    ((failcount++))
  else
    ((successcount++))
  fi

  logger "Recovery: Re-affined $successcount pids successfully"
  if [[ $failcount -gt 0 ]]; then
    logger "Recovery: Failed to re-affine $failcount processes"
    return 1
  fi
}

setUnrestricted() {
  logger "Recovery: Setting critical system processes to have unrestricted CPU access"
  resetAffinity "$(unrestrictedCpuset)"
}

setRestricted() {
  logger "Recovery: Resetting critical system processes back to normally restricted access"
  resetAffinity "$(restrictedCpuset)"
}

currentAffinity() {
  local pid="$1"
  taskset -pc $pid | awk -F': ' '{print $2}'
}

within() {
  local last=$1 current=$2 threshold=$3
  local delta=0 pchange
  delta=$(( current - last ))
  if [[ $current -eq $last ]]; then
    pchange=0
  elif [[ $last -eq 0 ]]; then
    pchange=1000000
  else
    pchange=$(( ( $delta * 100) / last ))
  fi
  echo -n "last:$last current:$current delta:$delta pchange:${pchange}%: "
  local absolute limit
  case $threshold in
    *%)
      absolute=${pchange##-} # absolute value
      limit=${threshold%%%}
      ;;
    *)
      absolute=${delta##-} # absolute value
      limit=$threshold
      ;;
  esac
  if [[ $absolute -le $limit ]]; then
    echo "within (+/-)$threshold"
    return 0
  else
    echo "outside (+/-)$threshold"
    return 1
  fi
}

steadystate() {
  local last=$1 current=$2
  if [[ $last -lt $STEADY_STATE_MINIMUM ]]; then
    echo "last:$last current:$current Waiting to reach $STEADY_STATE_MINIMUM before checking for steady-state"
    return 1
  fi
  within $last $current $STEADY_STATE_THRESHOLD
}

waitForReady() {
  logger "Recovery: Waiting ${MAXIMUM_WAIT_TIME}s for the initialization to complete"
  local lastSystemdCpuset="$(currentAffinity 1)"
  local lastDesiredCpuset="$(unrestrictedCpuset)"
  local t=0 s=10
  local lastCcount=0 ccount=0 steadyStateTime=0
  while [[ $t -lt $MAXIMUM_WAIT_TIME ]]; do
    sleep $s
    ((t += s))
    # Re-check the current affinity of systemd, in case some other process has changed it
    local systemdCpuset="$(currentAffinity 1)"
    # Re-check the unrestricted Cpuset, as the allowed set of unreserved cores may change as pods are assigned to cores
    local desiredCpuset="$(unrestrictedCpuset)"
    if [[ $systemdCpuset != $lastSystemdCpuset || $lastDesiredCpuset != $desiredCpuset ]]; then
      resetAffinity "$desiredCpuset"
      lastSystemdCpuset="$(currentAffinity 1)"
      lastDesiredCpuset="$desiredCpuset"
    fi

    # Detect steady-state pod count
    ccount=$(crictl ps | wc -l)
    if steadystate $lastCcount $ccount; then
      ((steadyStateTime += s))
      echo "Steady-state for ${steadyStateTime}s/${STEADY_STATE_WINDOW}s"
      if [[ $steadyStateTime -ge $STEADY_STATE_WINDOW ]]; then
        logger "Recovery: Steady-state (+/- $STEADY_STATE_THRESHOLD) for ${STEADY_STATE_WINDOW}s: Done"
        return 0
      fi
    else
      if [[ $steadyStateTime -gt 0 ]]; then
        echo "Resetting steady-state timer"
        steadyStateTime=0
      fi
    fi
    lastCcount=$ccount
  done
  logger "Recovery: Recovery Complete Timeout"
}

main() {
  if ! unrestrictedCpuset >&/dev/null; then
    logger "Recovery: No unrestricted Cpuset could be detected"
    return 1
  fi

  if ! restrictedCpuset >&/dev/null; then
    logger "Recovery: No restricted Cpuset has been configured.  We are already running unrestricted."
    return 0
  fi

  # Ensure we reset the CPU affinity when we exit this script for any reason
  # This way either after the timer expires or after the process is interrupted
  # via ^C or SIGTERM, we return things back to the way they should be.
  trap setRestricted EXIT

  logger "Recovery: Recovery Mode Starting"
  setUnrestricted
  waitForReady
}

if [[ "${BASH_SOURCE[0]}" = "${0}" ]]; then
  main "${@}"
  exit $?
fi
 mode: 493 path: /usr/local/bin/accelerated-container-startup.sh systemd: units: - contents: | [Unit] Description=Unlocks more CPUs for critical system processes during container startup [Service] Type=simple ExecStart=/usr/local/bin/accelerated-container-startup.sh # Maximum wait time is 600s = 10m: Environment=MAXIMUM_WAIT_TIME=600 # Steady-state threshold = 2% # Allowed values: # 4 - absolute pod count (+/-) # 4% - percent change (+/-) # -1 - disable the steady-state check # Note: '%' must be escaped as '%%' in systemd unit files Environment=STEADY_STATE_THRESHOLD=2%% # Steady-state window = 120s # If the running pod count stays within the given threshold for this time # period, return CPU utilization to normal before the maximum wait time has # expires Environment=STEADY_STATE_WINDOW=120 # Steady-state minimum = 40 # Increasing this will skip any steady-state checks until the count rises above # this number to avoid false positives if there are some periods where the # count doesn't increase but we know we can't be at steady-state yet. Environment=STEADY_STATE_MINIMUM=40 [Install] WantedBy=multi-user.target enabled: true name: accelerated-container-startup.service - contents: | [Unit] Description=Unlocks more CPUs for critical system processes during container shutdown DefaultDependencies=no [Service] Type=simple ExecStart=/usr/local/bin/accelerated-container-startup.sh # Maximum wait time is 600s = 10m: Environment=MAXIMUM_WAIT_TIME=600 # Steady-state threshold # Allowed values: # 4 - absolute pod count (+/-) # 4% - percent change (+/-) # -1 - disable the steady-state check # Note: '%' must be escaped as '%%' in systemd unit files Environment=STEADY_STATE_THRESHOLD=-1 # Steady-state window = 60s # If the running pod count stays within the given threshold for this time # period, return CPU utilization to normal before the maximum wait time has # expires Environment=STEADY_STATE_WINDOW=60 [Install] WantedBy=shutdown.target reboot.target halt.target enabled: true name: accelerated-container-shutdown.service
19.6.5.5. kdump による自動カーネルクラッシュダンプ
kdump
は、カーネルがクラッシュしたときにカーネルクラッシュダンプを作成する Linux カーネル機能です。kdump
は、次の MachineConfig
CR で有効になります。
推奨される kdump 設定
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfig metadata: labels: machineconfiguration.openshift.io/role: master name: 06-kdump-enable-master spec: config: ignition: version: 3.2.0 systemd: units: - enabled: true name: kdump.service kernelArguments: - crashkernel=512M
19.6.6. 推奨されるインストール後のクラスター設定
クラスターのインストールが完了すると、ZTP パイプラインは、DU ワークロードを実行するために必要な次のカスタムリソース (CR) を適用します。
GitOps ZTP v4.10 以前では、MachineConfig
CR を使用して UEFI セキュアブートを設定します。これは、GitOps ZTP v4.11 以降では不要になりました。v4.11 では、Performance プロファイル CR を使用して、単一ノードの OpenShift クラスターの UEFI セキュアブートを設定します。詳細は、パフォーマンスプロファイル を参照してください。
19.6.6.1. Operator namespace と Operator グループ
DU ワークロードを実行する単一ノードの OpenShift クラスターには、以下の OperatorGroup
および Namespace
カスタムリソース (CR) が必要です。
- Local Storage Operator
- Logging Operator
- PTP Operator
- SR-IOV Network Operator
次の YAML は、これらの CR をまとめたものです。
推奨される Operator Namespace および OperatorGroup 設定
apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: annotations: workload.openshift.io/allowed: management name: openshift-local-storage --- apiVersion: operators.coreos.com/v1 kind: OperatorGroup metadata: name: openshift-local-storage namespace: openshift-local-storage spec: targetNamespaces: - openshift-local-storage --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: annotations: workload.openshift.io/allowed: management name: openshift-logging --- apiVersion: operators.coreos.com/v1 kind: OperatorGroup metadata: name: cluster-logging namespace: openshift-logging spec: targetNamespaces: - openshift-logging --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: annotations: workload.openshift.io/allowed: management labels: openshift.io/cluster-monitoring: "true" name: openshift-ptp --- apiVersion: operators.coreos.com/v1 kind: OperatorGroup metadata: name: ptp-operators namespace: openshift-ptp spec: targetNamespaces: - openshift-ptp --- apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: annotations: workload.openshift.io/allowed: management name: openshift-sriov-network-operator --- apiVersion: operators.coreos.com/v1 kind: OperatorGroup metadata: name: sriov-network-operators namespace: openshift-sriov-network-operator spec: targetNamespaces: - openshift-sriov-network-operator
19.6.6.2. Operator のサブスクリプション
DU ワークロードを実行する単一ノードの OpenShift クラスターには、次の Subscription
CR が必要です。サブスクリプションは、次の Operator をダウンロードする場所を提供します。
- Local Storage Operator
- Logging Operator
- PTP Operator
- SR-IOV Network Operator
推奨される Operator サブスクリプション
apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1 kind: Subscription metadata: name: cluster-logging namespace: openshift-logging spec: channel: "stable" 1 name: cluster-logging source: redhat-operators sourceNamespace: openshift-marketplace installPlanApproval: Manual 2 --- apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1 kind: Subscription metadata: name: local-storage-operator namespace: openshift-local-storage spec: channel: "stable" installPlanApproval: Automatic name: local-storage-operator source: redhat-operators sourceNamespace: openshift-marketplace installPlanApproval: Manual --- apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1 kind: Subscription metadata: name: ptp-operator-subscription namespace: openshift-ptp spec: channel: "stable" name: ptp-operator source: redhat-operators sourceNamespace: openshift-marketplace installPlanApproval: Manual --- apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1 kind: Subscription metadata: name: sriov-network-operator-subscription namespace: openshift-sriov-network-operator spec: channel: "stable" name: sriov-network-operator source: redhat-operators sourceNamespace: openshift-marketplace installPlanApproval: Manual
19.6.6.3. クラスターのロギングとログ転送
DU ワークロードを実行する単一ノードの OpenShift クラスターでは、デバッグのためにロギングとログ転送が必要です。次の YAML の例は、必要な ClusterLogging
および ClusterLogForwarder
CR を示しています。
推奨されるクラスターログとログ転送の設定
apiVersion: logging.openshift.io/v1 kind: ClusterLogging 1 metadata: name: instance namespace: openshift-logging spec: collection: logs: fluentd: {} type: fluentd curation: type: "curator" curator: schedule: "30 3 * * *" managementState: Managed --- apiVersion: logging.openshift.io/v1 kind: ClusterLogForwarder 2 metadata: name: instance namespace: openshift-logging spec: inputs: - infrastructure: {} name: infra-logs outputs: - name: kafka-open type: kafka url: tcp://10.46.55.190:9092/test 3 pipelines: - inputRefs: - audit name: audit-logs outputRefs: - kafka-open - inputRefs: - infrastructure name: infrastructure-logs outputRefs: - kafka-open
19.6.6.4. パフォーマンスプロファイル
DU ワークロードを実行する単一ノードの OpenShift クラスターでは、リアルタイムのホスト機能とサービスを使用するために Node Tuning Operator パフォーマンスプロファイルが必要です。
OpenShift Container Platform の以前のバージョンでは、パフォーマンスアドオン Operator を使用して自動チューニングを実装し、OpenShift アプリケーションの低レイテンシーパフォーマンスを実現していました。OpenShift Container Platform 4.11 では、これらの機能は Node Tuning Operator の一部です。
次の PerformanceProfile
CR の例は、必要なクラスター設定を示しています。
推奨されるパフォーマンスプロファイル設定
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: openshift-node-performance-profile 1 spec: additionalKernelArgs: - rcupdate.rcu_normal_after_boot=0 - "efi=runtime" 2 cpu: isolated: 2-51,54-103 3 reserved: 0-1,52-53 4 hugepages: defaultHugepagesSize: 1G pages: - count: 32 5 size: 1G 6 node: 1 7 machineConfigPoolSelector: pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/master: "" nodeSelector: node-role.kubernetes.io/master: "" numa: topologyPolicy: "restricted" realTimeKernel: enabled: true 8
- 1
name
の値が、TunedPerformancePatch.yaml
のspec.profile.data
フィールドとvalidatorCRs/informDuValidator.yaml
のstatus.configuration.source.name
フィールドで指定された値と一致することを確認します。- 2 3
- クラスターホストの UEFI セキュアブートを設定します。
- 4
- 分離された CPU を設定します。すべてのハイパースレッディングペアが一致していることを確認します。
- 5
- 予約済みの CPU を設定します。ワークロードの分割が有効になっている場合、システムプロセス、カーネルスレッド、およびシステムコンテナースレッドは、これらの CPU に制限されます。分離されていないすべての CPU を予約する必要があります。
- 6
- Huge Page の数を設定します。
- 7
- Huge Page のサイズを設定します。
- 8
- リアルタイム Linux カーネルをインストールするには、
enabled
をtrue
に設定します。
19.6.6.5. PTP
単一ノードの OpenShift クラスターは、ネットワーク時間同期に Precision Time Protocol (PTP) を使用します。次の PtpConfig
CR の例は、必要な PTP スレーブ設定を示しています。
推奨される PTP 設定
apiVersion: ptp.openshift.io/v1
kind: PtpConfig
metadata:
name: du-ptp-slave
namespace: openshift-ptp
spec:
profile:
- interface: ens5f0 1
name: slave
phc2sysOpts: -a -r -n 24
ptp4lConf: |
[global]
#
# Default Data Set
#
twoStepFlag 1
slaveOnly 0
priority1 128
priority2 128
domainNumber 24
#utc_offset 37
clockClass 248
clockAccuracy 0xFE
offsetScaledLogVariance 0xFFFF
free_running 0
freq_est_interval 1
dscp_event 0
dscp_general 0
dataset_comparison ieee1588
G.8275.defaultDS.localPriority 128
#
# Port Data Set
#
logAnnounceInterval -3
logSyncInterval -4
logMinDelayReqInterval -4
logMinPdelayReqInterval -4
announceReceiptTimeout 3
syncReceiptTimeout 0
delayAsymmetry 0
fault_reset_interval 4
neighborPropDelayThresh 20000000
masterOnly 0
G.8275.portDS.localPriority 128
#
# Run time options
#
assume_two_step 0
logging_level 6
path_trace_enabled 0
follow_up_info 0
hybrid_e2e 0
inhibit_multicast_service 0
net_sync_monitor 0
tc_spanning_tree 0
tx_timestamp_timeout 1
unicast_listen 0
unicast_master_table 0
unicast_req_duration 3600
use_syslog 1
verbose 0
summary_interval 0
kernel_leap 1
check_fup_sync 0
#
# Servo Options
#
pi_proportional_const 0.0
pi_integral_const 0.0
pi_proportional_scale 0.0
pi_proportional_exponent -0.3
pi_proportional_norm_max 0.7
pi_integral_scale 0.0
pi_integral_exponent 0.4
pi_integral_norm_max 0.3
step_threshold 2.0
first_step_threshold 0.00002
max_frequency 900000000
clock_servo pi
sanity_freq_limit 200000000
ntpshm_segment 0
#
# Transport options
#
transportSpecific 0x0
ptp_dst_mac 01:1B:19:00:00:00
p2p_dst_mac 01:80:C2:00:00:0E
udp_ttl 1
udp6_scope 0x0E
uds_address /var/run/ptp4l
#
# Default interface options
#
clock_type OC
network_transport L2
delay_mechanism E2E
time_stamping hardware
tsproc_mode filter
delay_filter moving_median
delay_filter_length 10
egressLatency 0
ingressLatency 0
boundary_clock_jbod 0
#
# Clock description
#
productDescription ;;
revisionData ;;
manufacturerIdentity 00:00:00
userDescription ;
timeSource 0xA0
ptp4lOpts: -2 -s --summary_interval -4
recommend:
- match:
- nodeLabel: node-role.kubernetes.io/master
priority: 4
profile: slave
- 1
- PTP クロック信号を受信するために使用されるインターフェイスを設定します。
19.6.6.6. 拡張調整済みプロファイル
DU ワークロードを実行する単一ノードの OpenShift クラスターには、高性能ワークロードに必要な追加のパフォーマンスチューニング設定が必要です。次の Tuned
CR の例では、Tuned
プロファイルを拡張しています。
推奨される拡張 Tuned プロファイル設定
apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: name: performance-patch namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator spec: profile: - data: | [main] summary=Configuration changes profile inherited from performance created tuned include=openshift-node-performance-openshift-node-performance-profile [bootloader] cmdline_crash=nohz_full=2-51,54-103 [sysctl] kernel.timer_migration=1 [scheduler] group.ice-ptp=0:f:10:*:ice-ptp.* [service] service.stalld=start,enable service.chronyd=stop,disable name: performance-patch recommend: - machineConfigLabels: machineconfiguration.openshift.io/role: master priority: 19 profile: performance-patch
19.6.6.7. SR-IOV
シングルルート I/O 仮想化 (SR-IOV) は、フロントホールネットワークとミッドホールネットワークを有効にするために一般的に使用されます。次の YAML の例では、単一ノードの OpenShift クラスターの SR-IOV を設定します。
推奨される SR-IOV 設定
apiVersion: sriovnetwork.openshift.io/v1 kind: SriovOperatorConfig metadata: name: default namespace: openshift-sriov-network-operator spec: configDaemonNodeSelector: node-role.kubernetes.io/master: "" disableDrain: true enableInjector: true enableOperatorWebhook: true --- apiVersion: sriovnetwork.openshift.io/v1 kind: SriovNetwork metadata: name: sriov-nw-du-mh namespace: openshift-sriov-network-operator spec: networkNamespace: openshift-sriov-network-operator resourceName: du_mh vlan: 150 1 --- apiVersion: sriovnetwork.openshift.io/v1 kind: SriovNetworkNodePolicy metadata: name: sriov-nnp-du-mh namespace: openshift-sriov-network-operator spec: deviceType: vfio-pci 2 isRdma: false nicSelector: pfNames: - ens7f0 3 nodeSelector: node-role.kubernetes.io/master: "" numVfs: 8 4 priority: 10 resourceName: du_mh --- apiVersion: sriovnetwork.openshift.io/v1 kind: SriovNetwork metadata: name: sriov-nw-du-fh namespace: openshift-sriov-network-operator spec: networkNamespace: openshift-sriov-network-operator resourceName: du_fh vlan: 140 5 --- apiVersion: sriovnetwork.openshift.io/v1 kind: SriovNetworkNodePolicy metadata: name: sriov-nnp-du-fh namespace: openshift-sriov-network-operator spec: deviceType: netdevice 6 isRdma: true nicSelector: pfNames: - ens5f0 7 nodeSelector: node-role.kubernetes.io/master: "" numVfs: 8 8 priority: 10 resourceName: du_fh
19.6.6.8. Console Operator
console-operator は、Web コンソールをクラスターにインストールして保守します。ノードが集中管理されている場合、Operator は不要であり、アプリケーションのワークロード用のスペースを確保します。次の Console
カスタムリソース (CR) の例では、コンソールを無効にします。
推奨されるコンソール設定
apiVersion: operator.openshift.io/v1 kind: Console metadata: annotations: include.release.openshift.io/ibm-cloud-managed: "false" include.release.openshift.io/self-managed-high-availability: "false" include.release.openshift.io/single-node-developer: "false" release.openshift.io/create-only: "true" name: cluster spec: logLevel: Normal managementState: Removed operatorLogLevel: Normal
19.6.6.9. Grafana と Alertmanager
DU ワークロードを実行する単一ノードの OpenShift クラスターでは、OpenShift Container Platform モニタリングコンポーネントによって消費される CPU リソースを削減する必要があります。次の ConfigMap
カスタムリソース (CR) は、Grafana と Alertmanager を無効にします。
推奨されるクラスター監視設定
apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: cluster-monitoring-config namespace: openshift-monitoring data: config.yaml: | grafana: enabled: false alertmanagerMain: enabled: false prometheusK8s: retention: 24h
19.6.6.10. ネットワーク診断
DU ワークロードを実行する単一ノードの OpenShift クラスターでは、これらの Pod によって作成される追加の負荷を軽減するために、Pod 間のネットワーク接続チェックが少なくて済みます。次のカスタムリソース (CR) は、これらのチェックを無効にします。
推奨されるネットワーク診断設定
apiVersion: operator.openshift.io/v1 kind: Network metadata: name: cluster spec: disableNetworkDiagnostics: true
19.7. vDU アプリケーションワークロードの単一ノード OpenShift クラスターチューニングの検証
仮想化分散ユニット (vDU) アプリケーションをデプロイする前に、クラスターホストファームウェアおよびその他のさまざまなクラスター設定を調整および設定する必要があります。以下の情報を使用して、vDU ワークロードをサポートするためのクラスター設定を検証します。
関連情報
- vDU アプリケーションのデプロイ用に調整された単一ノードの OpenShift クラスターの詳細は、単一ノードの OpenShift に vDU をデプロイするためのリファレンス設定 を参照してください。
19.7.1. vDU クラスターホストの推奨ファームウェア設定
OpenShift Container Platform 4.10 で実行される vDU アプリケーションのクラスターホストファームウェアを設定するための基礎として、以下の表を使用してください。
次の表は、vDU クラスターホストファームウェア設定の一般的な推奨事項です。正確なファームウェア設定は、要件と特定のハードウェアプラットフォームによって異なります。ファームウェアの自動設定は、ゼロタッチプロビジョニングパイプラインでは処理されません。
ファームウェア設定 | 設定 | 説明 |
---|---|---|
HyperTransport (HT) | 有効 | HyperTransport (HT) バスは、AMD が開発したバス技術です。HT は、ホストメモリー内のコンポーネントと他のシステムペリフェラル間の高速リンクを提供します。 |
UEFI | 有効 | vDU ホストの UEFI からの起動を有効にします。 |
CPU パワーとパフォーマンスポリシー | パフォーマンス | CPU パワーとパフォーマンスポリシーを設定し、エネルギー効率よりもパフォーマンスを優先してシステムを最適化します。 |
Uncore Frequency Scaling | Disabled | Uncore Frequency Scaling を無効にして、CPU のコア以外の部分の電圧と周波数が個別に設定されるのを防ぎます。 |
Uncore Frequency | 最大 | キャッシュやメモリーコントローラーなど、CPU のコア以外の部分を可能な最大動作周波数に設定します。 |
パフォーマンスの制限 | Disabled | プロセッサーの Uncore Frequency 調整を防ぐために、パフォーマンス P 制限を無効にします。 |
強化された Intel® SpeedStep テクノロジー | 有効 | Enhanced Intel SpeedStep を有効にして、システムがプロセッサーの電圧とコア周波数を動的に調整できるようにし、ホストの消費電力と発熱を減らします。 |
Intel® Turbo Boost Technology | 有効 | Intel ベースの CPU で Turbo Boost Technology を有効にすると、プロセッサーコアが電力、電流、および温度の仕様制限を下回って動作している場合、自動的に定格動作周波数よりも高速に動作できるようにします。 |
Intel Configurable TDP | 有効 | CPU の Thermal Design Power (TDP) を有効にします。 |
設定可能な TDP レベル | レベル 2 | TDP レベルは、特定のパフォーマンス評価に必要な CPU 消費電力を設定します。TDP レベル 2 は、消費電力を犠牲にして、CPU を最も安定したパフォーマンスレベルに設定します。 |
energy Efficient Turbo | Disabled | Energy Efficient Turbo を無効にして、プロセッサーがエネルギー効率ベースのポリシーを使用しないようにします。 |
Hardware P-States | Disabled |
|
Package C-State | C0/C1 の状態 | C0 または C1 状態を使用して、プロセッサーを完全にアクティブな状態 (C0) に設定するか、ソフトウェアで実行されている CPU 内部クロックを停止します (C1)。 |
C1E | Disabled | CPU Enhanced Halt (C1E) は、Intel チップの省電力機能です。C1E を無効にすると、非アクティブ時にオペレーティングシステムが停止コマンドを CPU に送信することを防ぎます。 |
Processor C6 | Disabled | C6 節電は、アイドル状態の CPU コアとキャッシュを自動的に無効にする CPU 機能です。C6 を無効にすると、システムパフォーマンスが向上します。 |
サブ NUMA クラスタリング | Disabled | サブ NUMA クラスタリングは、プロセッサーコア、キャッシュ、およびメモリーを複数の NUMA ドメインに分割します。このオプションを無効にすると、レイテンシーの影響を受けやすいワークロードのパフォーマンスが向上します。 |
ホストのファームウェアでグローバル SR-IOV および VT-d 設定を有効にします。これらの設定は、ベアメタル環境に関連します。
19.7.2. vDU アプリケーションを実行するための推奨クラスター設定
仮想化分散ユニット (vDU) アプリケーションを実行するクラスターには、高度に調整かつ最適化された設定が必要です。以下の情報では、OpenShift Container Platform 4.10 クラスターで vDU ワークロードをサポートするために必要なさまざまな要素について説明します。
19.7.2.1. 推奨されるクラスター MachineConfig CR
次の MachineConfig
CR は、クラスターホストを設定します。
CR ファイル名 | 説明 |
---|---|
|
クラスターのワークロードパーティショニングを設定します。クラスターをインストールするときに、この |
|
SCTP カーネルモジュールをロードします。この |
| コンテナーマウント namespace と kubelet conf を設定します。 |
| クラスターの高速スタートアップを設定します。 |
|
クラスターの |
19.7.2.2. 推奨されるクラスター Operator
次の Operator は、vDU アプリケーションを実行するクラスターに必要であり、ベースライン参照設定の一部となります。
- Node Tuning Operator (NTO)。NTO は、以前は Performance Addon Operator で提供されていた機能をパッケージ化し、現在は NTO の一部になっています。
- PTP Operator
- SR-IOV Network Operator
- Red Hat OpenShift Logging Operator
- Local Storage Operator
19.7.2.3. 推奨されるクラスターカーネル設定
クラスターでは常に、サポートされている最新のリアルタイムカーネルバージョンを使用してください。また、クラスター内で以下の設定が適用されていることを確認する必要があります。
次の
additionalKernelArgs
がクラスターパフォーマンスプロファイルに設定されていることを確認します。spec: additionalKernelArgs: - "idle=poll" - "rcupdate.rcu_normal_after_boot=0" - "efi=runtime"
Tuned
CR のperformance-patch
プロファイルが、関連するPerformanceProfile
CR のisolated
CPU セットと一致する正しい CPU 分離セットを設定していることを確認します。次に例を示します。spec: profile: - name: performance-patch # The 'include' line must match the associated PerformanceProfile name # And the cmdline_crash CPU set must match the 'isolated' set in the associated PerformanceProfile data: | [main] summary=Configuration changes profile inherited from performance created tuned include=openshift-node-performance-openshift-node-performance-profile [bootloader] cmdline_crash=nohz_full=2-51,54-103 1 [sysctl] kernel.timer_migration=1 [scheduler] group.ice-ptp=0:f:10:*:ice-ptp.* [service] service.stalld=start,enable service.chronyd=stop,disable
- 1
- リスト表示される CPU は、ホストハードウェア設定、特にシステムで使用可能な CPU の数と CPU トポロジーによって異なります。
19.7.2.4. リアルタイムカーネルバージョンの確認
OpenShift Container Platform クラスターでは常にリアルタイムカーネルの最新バージョンを使用してください。クラスターで使用されているカーネルバージョンが不明な場合は、次の手順で現在のリアルタイムカーネルバージョンとリリースバージョンを比較できます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 -
podman
をインストールしている。
手順
次のコマンドを実行して、クラスターのバージョンを取得します。
$ OCP_VERSION=$(oc get clusterversion version -o jsonpath='{.status.desired.version}{"\n"}')
リリースイメージの SHA 番号を取得します。
$ DTK_IMAGE=$(oc adm release info --image-for=driver-toolkit quay.io/openshift-release-dev/ocp-release:$OCP_VERSION-x86_64)
リリースイメージコンテナーを実行し、クラスターの現在のリリースにパッケージ化されているカーネルバージョンを抽出します。
$ podman run --rm $DTK_IMAGE rpm -qa | grep 'kernel-rt-core-' | sed 's#kernel-rt-core-##'
出力例
4.18.0-305.49.1.rt7.121.el8_4.x86_64
これは、リリースに同梱されているデフォルトのリアルタイムカーネルバージョンです。
注記リアルタイムカーネルは、カーネルバージョンの文字列
.rt
で示されます。
検証
クラスターの現在のリリース用にリストされているカーネルバージョンが、クラスターで実行されている実際のリアルタイムカーネルと一致することを確認します。次のコマンドを実行して、実行中のリアルタイムカーネルバージョンを確認します。
クラスターノードへのリモートシェル接続を開きます。
$ oc debug node/<node_name>
リアルタイムカーネルバージョンを確認します。
sh-4.4# uname -r
出力例
4.18.0-305.49.1.rt7.121.el8_4.x86_64
19.7.3. 推奨されるクラスター設定が適用されていることの確認
クラスターが正しい設定で実行されていることを確認できます。以下の手順では、DU アプリケーションを OpenShift Container Platform 4.10 クラスターにデプロイするために必要なさまざまな設定を確認する方法について説明します。
前提条件
- クラスターをデプロイし、vDU ワークロード用に調整している。
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
デフォルトの Operator Hub ソースが無効になっていることを確認します。以下のコマンドを実行します。
$ oc get operatorhub cluster -o yaml
出力例
spec: disableAllDefaultSources: true
次のコマンドを実行して、必要なすべての
CatalogSource
リソースにワークロードのパーティショニング (PreferredDuringScheduling
) のアノテーションが付けられていることを確認します。$ oc get catalogsource -A -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{" -- "}{.metadata.annotations.target\.workload\.openshift\.io/management}{"\n"}{end}'
出力例
certified-operators -- {"effect": "PreferredDuringScheduling"} community-operators -- {"effect": "PreferredDuringScheduling"} ran-operators 1 redhat-marketplace -- {"effect": "PreferredDuringScheduling"} redhat-operators -- {"effect": "PreferredDuringScheduling"}
- 1
- アノテーションが付けられていない
CatalogSource
リソースも返されます。この例では、ran-operators
CatalogSource
リソースにはアノテーションが付けられておらず、PreferredDuringScheduling
アノテーションがありません。
注記適切に設定された vDU クラスターでは、単一のアノテーション付きカタログソースのみがリスト表示されます。
該当するすべての OpenShift Container Platform Operator の namespace がワークロードのパーティショニング用にアノテーションされていることを確認します。これには、コア OpenShift Container Platform とともにインストールされたすべての Operator と、参照 DU チューニング設定に含まれる追加の Operator のセットが含まれます。以下のコマンドを実行します。
$ oc get namespaces -A -o jsonpath='{range .items[*]}{.metadata.name}{" -- "}{.metadata.annotations.workload\.openshift\.io/allowed}{"\n"}{end}'
出力例
default -- openshift-apiserver -- management openshift-apiserver-operator -- management openshift-authentication -- management openshift-authentication-operator -- management
重要追加の Operator は、ワークロードパーティショニングのためにアノテーションを付けてはなりません。前のコマンドからの出力では、追加の Operator が
--
セパレーターの右側に値なしでリストされている必要があります。ClusterLogging
設定が正しいことを確認してください。以下のコマンドを実行します。適切な入力ログと出力ログが設定されていることを確認します。
$ oc get -n openshift-logging ClusterLogForwarder instance -o yaml
出力例
apiVersion: logging.openshift.io/v1 kind: ClusterLogForwarder metadata: creationTimestamp: "2022-07-19T21:51:41Z" generation: 1 name: instance namespace: openshift-logging resourceVersion: "1030342" uid: 8c1a842d-80c5-447a-9150-40350bdf40f0 spec: inputs: - infrastructure: {} name: infra-logs outputs: - name: kafka-open type: kafka url: tcp://10.46.55.190:9092/test pipelines: - inputRefs: - audit name: audit-logs outputRefs: - kafka-open - inputRefs: - infrastructure name: infrastructure-logs outputRefs: - kafka-open ...
キュレーションスケジュールがアプリケーションに適していることを確認します。
$ oc get -n openshift-logging clusterloggings.logging.openshift.io instance -o yaml
出力例
apiVersion: logging.openshift.io/v1 kind: ClusterLogging metadata: creationTimestamp: "2022-07-07T18:22:56Z" generation: 1 name: instance namespace: openshift-logging resourceVersion: "235796" uid: ef67b9b8-0e65-4a10-88ff-ec06922ea796 spec: collection: logs: fluentd: {} type: fluentd curation: curator: schedule: 30 3 * * * type: curator managementState: Managed ...
次のコマンドを実行して、Web コンソールが無効になっている (
managementState: Removed
) ことを確認します。$ oc get consoles.operator.openshift.io cluster -o jsonpath="{ .spec.managementState }"
出力例
Removed
次のコマンドを実行して、クラスターノードで
chronyd
が無効になっていることを確認します。$ oc debug node/<node_name>
ノードで
chronyd
のステータスを確認します。sh-4.4# chroot /host
sh-4.4# systemctl status chronyd
出力例
● chronyd.service - NTP client/server Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/chronyd.service; disabled; vendor preset: enabled) Active: inactive (dead) Docs: man:chronyd(8) man:chrony.conf(5)
linuxptp-daemon
コンテナーへのリモートシェル接続と PTP Management Client (pmc
) ツールを使用して、PTP インターフェイスがプライマリークロックに正常に同期されていることを確認します。次のコマンドを実行して、
$PTP_POD_NAME
変数にlinuxptp-daemon
Pod の名前を設定します。$ PTP_POD_NAME=$(oc get pods -n openshift-ptp -l app=linuxptp-daemon -o name)
次のコマンドを実行して、PTP デバイスの同期ステータスを確認します。
$ oc -n openshift-ptp rsh -c linuxptp-daemon-container ${PTP_POD_NAME} pmc -u -f /var/run/ptp4l.0.config -b 0 'GET PORT_DATA_SET'
出力例
sending: GET PORT_DATA_SET 3cecef.fffe.7a7020-1 seq 0 RESPONSE MANAGEMENT PORT_DATA_SET portIdentity 3cecef.fffe.7a7020-1 portState SLAVE logMinDelayReqInterval -4 peerMeanPathDelay 0 logAnnounceInterval 1 announceReceiptTimeout 3 logSyncInterval 0 delayMechanism 1 logMinPdelayReqInterval 0 versionNumber 2 3cecef.fffe.7a7020-2 seq 0 RESPONSE MANAGEMENT PORT_DATA_SET portIdentity 3cecef.fffe.7a7020-2 portState LISTENING logMinDelayReqInterval 0 peerMeanPathDelay 0 logAnnounceInterval 1 announceReceiptTimeout 3 logSyncInterval 0 delayMechanism 1 logMinPdelayReqInterval 0 versionNumber 2
次の
pmc
コマンドを実行して、PTP クロックのステータスを確認します。$ oc -n openshift-ptp rsh -c linuxptp-daemon-container ${PTP_POD_NAME} pmc -u -f /var/run/ptp4l.0.config -b 0 'GET TIME_STATUS_NP'
出力例
sending: GET TIME_STATUS_NP 3cecef.fffe.7a7020-0 seq 0 RESPONSE MANAGEMENT TIME_STATUS_NP master_offset 10 1 ingress_time 1657275432697400530 cumulativeScaledRateOffset +0.000000000 scaledLastGmPhaseChange 0 gmTimeBaseIndicator 0 lastGmPhaseChange 0x0000'0000000000000000.0000 gmPresent true 2 gmIdentity 3c2c30.ffff.670e00
/var/run/ptp4l.0.config
の値に対応する予期されるmaster offset
値がlinuxptp-daemon-container
ログにあることを確認します。$ oc logs $PTP_POD_NAME -n openshift-ptp -c linuxptp-daemon-container
出力例
phc2sys[56020.341]: [ptp4l.1.config] CLOCK_REALTIME phc offset -1731092 s2 freq -1546242 delay 497 ptp4l[56020.390]: [ptp4l.1.config] master offset -2 s2 freq -5863 path delay 541 ptp4l[56020.390]: [ptp4l.0.config] master offset -8 s2 freq -10699 path delay 533
次のコマンドを実行して、SR-IOV 設定が正しいことを確認します。
SriovOperatorConfig
リソースのdisableDrain
値がtrue
に設定されていることを確認します。$ oc get sriovoperatorconfig -n openshift-sriov-network-operator default -o jsonpath="{.spec.disableDrain}{'\n'}"
出力例
true
次のコマンドを実行して、
SriovNetworkNodeState
同期ステータスがSucceeded
であることを確認します。$ oc get SriovNetworkNodeStates -n openshift-sriov-network-operator -o jsonpath="{.items[*].status.syncStatus}{'\n'}"
出力例
Succeeded
SR-IOV 用に設定された各インターフェイスの下の仮想機能 (
Vfs
) の予想される数と設定が、.status.interfaces
フィールドに存在し、正しいことを確認します。以下に例を示します。$ oc get SriovNetworkNodeStates -n openshift-sriov-network-operator -o yaml
出力例
apiVersion: v1 items: - apiVersion: sriovnetwork.openshift.io/v1 kind: SriovNetworkNodeState ... status: interfaces: ... - Vfs: - deviceID: 154c driver: vfio-pci pciAddress: 0000:3b:0a.0 vendor: "8086" vfID: 0 - deviceID: 154c driver: vfio-pci pciAddress: 0000:3b:0a.1 vendor: "8086" vfID: 1 - deviceID: 154c driver: vfio-pci pciAddress: 0000:3b:0a.2 vendor: "8086" vfID: 2 - deviceID: 154c driver: vfio-pci pciAddress: 0000:3b:0a.3 vendor: "8086" vfID: 3 - deviceID: 154c driver: vfio-pci pciAddress: 0000:3b:0a.4 vendor: "8086" vfID: 4 - deviceID: 154c driver: vfio-pci pciAddress: 0000:3b:0a.5 vendor: "8086" vfID: 5 - deviceID: 154c driver: vfio-pci pciAddress: 0000:3b:0a.6 vendor: "8086" vfID: 6 - deviceID: 154c driver: vfio-pci pciAddress: 0000:3b:0a.7 vendor: "8086" vfID: 7
クラスターパフォーマンスプロファイルが正しいことを確認します。
cpu
セクションとhugepages
セクションは、ハードウェア設定によって異なります。以下のコマンドを実行します。$ oc get PerformanceProfile openshift-node-performance-profile -o yaml
出力例
apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: creationTimestamp: "2022-07-19T21:51:31Z" finalizers: - foreground-deletion generation: 1 name: openshift-node-performance-profile resourceVersion: "33558" uid: 217958c0-9122-4c62-9d4d-fdc27c31118c spec: additionalKernelArgs: - idle=poll - rcupdate.rcu_normal_after_boot=0 - efi=runtime cpu: isolated: 2-51,54-103 reserved: 0-1,52-53 hugepages: defaultHugepagesSize: 1G pages: - count: 32 size: 1G machineConfigPoolSelector: pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/master: "" net: userLevelNetworking: true nodeSelector: node-role.kubernetes.io/master: "" numa: topologyPolicy: restricted realTimeKernel: enabled: true status: conditions: - lastHeartbeatTime: "2022-07-19T21:51:31Z" lastTransitionTime: "2022-07-19T21:51:31Z" status: "True" type: Available - lastHeartbeatTime: "2022-07-19T21:51:31Z" lastTransitionTime: "2022-07-19T21:51:31Z" status: "True" type: Upgradeable - lastHeartbeatTime: "2022-07-19T21:51:31Z" lastTransitionTime: "2022-07-19T21:51:31Z" status: "False" type: Progressing - lastHeartbeatTime: "2022-07-19T21:51:31Z" lastTransitionTime: "2022-07-19T21:51:31Z" status: "False" type: Degraded runtimeClass: performance-openshift-node-performance-profile tuned: openshift-cluster-node-tuning-operator/openshift-node-performance-openshift-node-performance-profile
注記CPU 設定は、サーバーで使用可能なコアの数に依存し、ワークロードパーティショニングの設定に合わせる必要があります。
hugepages
の設定は、サーバーとアプリケーションに依存します。次のコマンドを実行して、
PerformanceProfile
がクラスターに正常に適用されたことを確認します。$ oc get performanceprofile openshift-node-performance-profile -o jsonpath="{range .status.conditions[*]}{ @.type }{' -- '}{@.status}{'\n'}{end}"
出力例
Available -- True Upgradeable -- True Progressing -- False Degraded -- False
次のコマンドを実行して、
Tuned
パフォーマンスパッチの設定を確認します。$ oc get tuneds.tuned.openshift.io -n openshift-cluster-node-tuning-operator performance-patch -o yaml
出力例
apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: creationTimestamp: "2022-07-18T10:33:52Z" generation: 1 name: performance-patch namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator resourceVersion: "34024" uid: f9799811-f744-4179-bf00-32d4436c08fd spec: profile: - data: | [main] summary=Configuration changes profile inherited from performance created tuned include=openshift-node-performance-openshift-node-performance-profile [bootloader] cmdline_crash=nohz_full=2-23,26-47 1 [sysctl] kernel.timer_migration=1 [scheduler] group.ice-ptp=0:f:10:*:ice-ptp.* [service] service.stalld=start,enable service.chronyd=stop,disable name: performance-patch recommend: - machineConfigLabels: machineconfiguration.openshift.io/role: master priority: 19 profile: performance-patch
- 1
cmdline=nohz_full=
の cpu リストは、ハードウェア設定によって異なります。
次のコマンドを実行して、クラスターネットワーク診断が無効になっていることを確認します。
$ oc get networks.operator.openshift.io cluster -o jsonpath='{.spec.disableNetworkDiagnostics}'
出力例
true
Kubelet
のハウスキーピング間隔が、遅い速度に調整されていることを確認します。これは、containerMountNS
マシン設定で設定されます。以下のコマンドを実行します。$ oc describe machineconfig container-mount-namespace-and-kubelet-conf-master | grep OPENSHIFT_MAX_HOUSEKEEPING_INTERVAL_DURATION
出力例
Environment="OPENSHIFT_MAX_HOUSEKEEPING_INTERVAL_DURATION=60s"
次のコマンドを実行して、Grafana と
alertManagerMain
が無効になっていること、および Prometheus の保持期間が 24 時間に設定されていることを確認します。$ oc get configmap cluster-monitoring-config -n openshift-monitoring -o jsonpath="{ .data.config\.yaml }"
出力例
grafana: enabled: false alertmanagerMain: enabled: false prometheusK8s: retention: 24h
次のコマンドを使用して、Grafana および
alertManagerMain
ルートがクラスター内に見つからないことを確認します。$ oc get route -n openshift-monitoring alertmanager-main
$ oc get route -n openshift-monitoring grafana
どちらのクエリーも
Error from server (NotFound)
メッセージを返す必要があります。
次のコマンドを実行して、
PerformanceProfile
、Tuned
performance-patch、ワークロードパーティショニング、およびカーネルコマンドライン引数のそれぞれにreserved
として割り当てられた CPU が少なくとも 4 つあることを確認します。$ oc get performanceprofile -o jsonpath="{ .items[0].spec.cpu.reserved }"
出力例
0-1,52-53
注記ワークロードの要件によっては、追加の予約済み CPU の割り当てが必要になる場合があります。
19.8. SiteConfig リソースを使用した高度なマネージドクラスター設定
SiteConfig
カスタムリソース (CR) を使用して、インストール時にマネージドクラスターにカスタム機能と設定をデプロイできます。
19.8.1. ZTP GitOps パイプラインでの追加のインストールマニフェストのカスタマイズ
ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) GitOps パイプラインのインストールフェーズに含めるための追加マニフェストのセットを定義することができます。これらのマニフェストは SiteConfig
カスタムリソース (CR) にリンクされ、インストール時にクラスターに適用されます。インストール時に MachineConfig
CR を含めると、インストール作業が効率的になります。
前提条件
- カスタムサイトの設定データを管理する Git リポジトリーを作成している。リポジトリーはハブクラスターからアクセス可能で、Argo CD アプリケーションのソースリポジトリーとして定義されている必要があります。
手順
- ZTP パイプラインがクラスターインストールをカスタマイズするために使用する、追加のマニフェスト CR のセットを作成します。
カスタムの
/siteconfig
ディレクトリーで、追加のマニフェストの/extra-manifest
ディレクトリーを作成します。以下の例は、/extra-manifest
フォルダーを持つ/siteconfig
のサンプルを示しています。siteconfig ├── site1-sno-du.yaml ├── site2-standard-du.yaml └── extra-manifest └── 01-example-machine-config.yaml
-
カスタムの追加マニフェスト CR を
siteconfig/extra-manifest
ディレクトリーに追加します。 SiteConfig
CR のextraManifestPath
フィールドにディレクトリー名を入力します。以下に例を示します。clusters: - clusterName: "example-sno" networkType: "OVNKubernetes" extraManifestPath: extra-manifest
-
SiteConfig
CR および/extra-manifest
CR を保存し、それらをサイト設定リポジトリーにプッシュします。
ZTP パイプラインは、/extra-manifest
ディレクトリーの CR をクラスタープロビジョニング時の追加のマニフェストのデフォルトセットに追加します。
19.8.2. SiteConfig フィルターを使用したカスタムリソースのフィルタリング
フィルターを使用すると、SiteConfig
カスタムリソース (CR) を簡単にカスタマイズして、ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) GitOps パイプラインのインストールフェーズで使用する他の CR を含めたり除外したりできます。
SiteConfig
CR の inclusionDefault
値として include
または exclude
を指定し、さらに、含めたり除外したりする特定の extraManifest
RAN CR のリストを指定することもできます。inclusionDefault
を include
に設定すると、ZTP パイプラインはインストール中に /source-crs/extra-manifest
内のすべてのファイルを適用します。inclusionDefault
を exclude
に設定すると、その逆になります。
デフォルトで含まれている /source-crs/extra-manifest
フォルダーから個々の CR を除外できます。以下の例では、インストール時に /source-crs/extra-manifest/03-sctp-machine-config-worker.yaml
CR を除外するようにカスタムの単一ノード OpenShift SiteConfig
CR を設定します。
また、いくつかのオプションのフィルタリングシナリオも説明されています。
前提条件
- 必要なインストール CR とポリシー CR を生成するためにハブクラスターを設定している。
- カスタムサイトの設定データを管理する Git リポジトリーを作成しています。リポジトリーはハブクラスターからアクセス可能で、Argo CD アプリケーションのソースリポジトリーとして定義されている必要があります。
手順
ZTP パイプラインが
03-sctp-machine-config-worker.yaml
CR ファイルを適用しないようにするには、SiteConfig
CR で次の YAML を適用します。apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: SiteConfig metadata: name: "site1-sno-du" namespace: "site1-sno-du" spec: baseDomain: "example.com" pullSecretRef: name: "assisted-deployment-pull-secret" clusterImageSetNameRef: "openshift-4.10" sshPublicKey: "<ssh_public_key>" clusters: - clusterName: "site1-sno-du" extraManifests: filter: exclude: - 03-sctp-machine-config-worker.yaml
ZTP パイプラインは、インストール中に
03-sctp-machine-config-worker.yaml
CR をスキップします。/source-crs/extra-manifest
内の他のすべての CR が適用されます。SiteConfig
CR を保存し、変更をサイト設定リポジトリーにプッシュします。ZTP パイプラインは、
SiteConfig
フィルター命令に基づいて適用する CR を監視および調整します。オプション: クラスターのインストール中に ZTP パイプラインがすべての
/source-crs/extra-manifest
CR を適用しないようにするには、SiteConfig
CR で次の YAML を適用します。- clusterName: "site1-sno-du" extraManifests: filter: inclusionDefault: exclude
オプション: インストール中にすべての
/source-crs/extra-manifest
RAN CR を除外し、代わりにカスタム CR ファイルを含めるには、カスタムSiteConfig
CR を編集してカスタムマニフェストフォルダーとinclude
ファイルを設定します。次に例を示します。clusters: - clusterName: "site1-sno-du" extraManifestPath: "<custom_manifest_folder>" 1 extraManifests: filter: inclusionDefault: exclude 2 include: - custom-sctp-machine-config-worker.yaml
次の例は、カスタムフォルダー構造を示しています。
siteconfig ├── site1-sno-du.yaml └── user-custom-manifest └── custom-sctp-machine-config-worker.yaml
19.9. PolicyGenTemplate リソースを使用した高度なマネージドクラスター設定
PolicyGenTemplate
CR を使用して、マネージドクラスターにカスタム機能をデプロイできます。
19.9.1. 追加の変更のクラスターへのデプロイ
GitOps ZTP パイプラインの基本設定以外のクラスター設定の変更が必要な場合、3 つのオプションがあります。
- ZTP パイプラインが完了した後に、追加設定を適用します。
- GitOps ZTP パイプラインのデプロイが完了すると、デプロイされたクラスターはアプリケーションのワークロードに対応できるようになります。この時点で、Operator を追加インストールし、お客様の要件に応じた設定を適用することができます。追加のコンフィギュレーションがプラットフォームのパフォーマンスや割り当てられた CPU バジェットに悪影響を与えないことを確認する。
- 追加する、追加 ZTP ライブラリーにコンテンツを追加します。
- GitOps ZTP パイプラインでデプロイするベースソースのカスタムリソース (CR) は、必要に応じてカスタムコンテンツで拡張できます。
- クラスターインストール用の追加マニフェストの作成
- インストール時に余分なマニフェストが適用され、インストール作業を効率化することができます。
追加のソース CR を提供したり、既存のソース CR を変更したりすると、OpenShift Container Platform のパフォーマンスまたは CPU プロファイルに大きな影響を与える可能性があります。
関連情報
- 追加マニフェストの追加は、ZTP GitOps パイプラインでの追加インストールマニフェストのカスタマイズ を参照してください。
19.9.2. PolicyGenTemplate CR を使用して、ソース CR の内容を上書きする。
PolicyGenTemplate
カスタムリソース (CR) を使用すると、ztp-site-generate
コンテナーの GitOps プラグインで提供されるベースソース CR の上に追加の設定の詳細をオーバーレイできます。PolicyGenTemplate
CR は、ベース CR の論理マージまたはパッチとして解釈できます。PolicyGenTemplate
CR を使用して、ベース CR の単一フィールドを更新するか、ベース CR の内容全体をオーバーレイします。ベース CR にない値の更新やフィールドの挿入が可能です。
以下の手順例では、group-du-sno-ranGen.yaml
ファイル内の PolicyGenTemplate
CR に基づいて、参照設定用に生成された PerformanceProfile
CR のフィールドを更新する方法について説明します。この手順を元に、PolicyGenTemplate の
他の部分をお客様のご要望に応じて変更してください。
前提条件
- カスタムサイトの設定データを管理する Git リポジトリーを作成している。リポジトリーはハブクラスターからアクセス可能で、Argo CD のソースリポジトリーとして定義されている必要があります。
手順
既存のコンテンツのベースラインソース CR を確認します。参考となる
PolicyGenTemplate
CR に記載されているソース CR を ZTP (zero touch provisioning) コンテナーから抽出し、確認することができます。/out
フォルダーを作成します。$ mkdir -p ./out
ソース CR を抽出します。
$ podman run --log-driver=none --rm registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v{product-version}.1 extract /home/ztp --tar | tar x -C ./out
./out/source-crs/PerformanceProfile.yaml
にあるベースラインPerformanceProfile
CR を確認します。apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: $name annotations: ran.openshift.io/ztp-deploy-wave: "10" spec: additionalKernelArgs: - "idle=poll" - "rcupdate.rcu_normal_after_boot=0" cpu: isolated: $isolated reserved: $reserved hugepages: defaultHugepagesSize: $defaultHugepagesSize pages: - size: $size count: $count node: $node machineConfigPoolSelector: pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/$mcp: "" net: userLevelNetworking: true nodeSelector: node-role.kubernetes.io/$mcp: '' numa: topologyPolicy: "restricted" realTimeKernel: enabled: true
注記ソース CR のフィールドで
$...
を含むものは、PolicyGenTemplate
CR で提供されない場合、生成された CR から削除されます。group-du-sno-ranGen.yaml
リファレンスファイルのPerformanceProfile
のPolicyGenTemplate
エントリーを更新します。次の例のPolicyGenTemplate
CR スタンザは、適切な CPU 仕様を提供し、hugepages
設定を設定し、globallyDisableIrqLoadBalancing を
false に設定する新しいフィールドを追加しています。- fileName: PerformanceProfile.yaml policyName: "config-policy" metadata: name: openshift-node-performance-profile spec: cpu: # These must be tailored for the specific hardware platform isolated: "2-19,22-39" reserved: "0-1,20-21" hugepages: defaultHugepagesSize: 1G pages: - size: 1G count: 10 globallyDisableIrqLoadBalancing: false
-
Git で
PolicyGenTemplate
変更をコミットし、GitOps ZTP argo CD アプリケーションによって監視される Git リポジトリーにプッシュします。
出力例
ZTP アプリケーションは、生成された PerformanceProfile
CR を含む RHACM ポリシーを生成します。この CR の内容は, PolicyGenTemplate
の PerformanceProfile
エントリーから metadata
と spec
の内容をソース CR にマージすることで得られるものである.作成される CR には以下のコンテンツが含まれます。
--- apiVersion: performance.openshift.io/v2 kind: PerformanceProfile metadata: name: openshift-node-performance-profile spec: additionalKernelArgs: - idle=poll - rcupdate.rcu_normal_after_boot=0 cpu: isolated: 2-19,22-39 reserved: 0-1,20-21 globallyDisableIrqLoadBalancing: false hugepages: defaultHugepagesSize: 1G pages: - count: 10 size: 1G machineConfigPoolSelector: pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/master: "" net: userLevelNetworking: true nodeSelector: node-role.kubernetes.io/master: "" numa: topologyPolicy: restricted realTimeKernel: enabled: true
ztp-site-generate
コンテナーからデプロイメントした /source-crs
フォルダーでは、$
構文が暗示するテンプレート置換は使用されません。むしろ、policyGen
ツールが文字列の $
接頭辞を認識し、関連する PolicyGenTemplate
CR でそのフィールドの値を指定しない場合、そのフィールドは出力 CR から完全に省かれます。
例外として、/source-crs
YAML ファイル内の $mcp
変数は、PolicyGenTemplate
CR から mcp の
指定値で代用されます。例えば、example/policygentemplates/group-du-standard-ranGen.yaml
では、mcp
の 値は worker
となって います。
spec: bindingRules: group-du-standard: "" mcp: "worker"
policyGen
ツールは、$mcp
のインスタンスを出力 CR の worker
に置き換えます。
19.9.3. GitOps ZTP パイプラインへの新規コンテンツの追加
GitOps ZTP サイトジェネレーターコンテナーのソース CR は、RAN 分散ユニット (DU) アプリケーションの重要な機能とノードチューニング設定の一式を提供します。これらは、ZTP でデプロイするクラスターに適用されます。ztp-site-generate
コンテナー内の既存のソース CR を追加または変更するには、ztp-site-generate
コンテナーを再構築し、通常はハブクラスターに関連付けられた切断されたレジストリーから、ハブクラスターで利用できるようにします。有効な OpenShift Container Platform CR を追加できます。
ZTP パイプラインに新しいコンテンツを追加するには、次の手順を実行します。
手順
更新した
ztp-site-generate
コンテナーに含めるソース CR YAML ファイルが含まれるディレクトリーを作成します。以下に例を示します。ztp-update/ ├── example-cr1.yaml ├── example-cr2.yaml └── ztp-update.in
以下の内容を
ztp-update.in
Containerfile に追加します。FROM registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v4.10 ADD example-cr2.yaml /kustomize/plugin/ran.openshift.io/v1/policygentemplate/source-crs/ ADD example-cr1.yaml /kustomize/plugin/ran.openshift.io/v1/policygentemplate/source-crs/
ztp-update/
フォルダーでターミナルを開き、コンテナーを再ビルドします。$ podman build -t ztp-site-generate-rhel8-custom:v4.10-custom-1
ビルドしたコンテナーイメージを非接続レジストリーにプッシュします。以下に例を示します。
$ podman push localhost/ztp-site-generate-rhel8-custom:v4.10-custom-1 registry.example.com:5000/ztp-site-generate-rhel8-custom:v4.10-custom-1
ハブクラスターの Argo CD インスタンスにパッチを適用し、新たにビルドされたコンテナーイメージを参照します。
$ oc patch -n openshift-gitops argocd openshift-gitops --type=json -p '[{"op": "replace", "path":"/spec/repo/initContainers/0/image", "value": "registry.example.com:5000/ztp-site-generate-rhel8-custom:v4.10-custom-1"} ]'
Argo CD インスタンスにパッチを適用すると、
openshift-gitops-repo-server
Pod は自動的に再起動します。
検証
新規の
openshift-gitops-repo-server
Pod の初期化が完了し、以前のリポジトリー Pod が終了していることを確認します。$ oc get pods -n openshift-gitops | grep openshift-gitops-repo-server
出力例
openshift-gitops-server-7df86f9774-db682 1/1 Running 1 28s
新規の
openshift-gitops-repo-server
Pod の初期化が完了し、新たに追加されたコンテナーイメージコンテンツが利用可能になる前に以前の Pod が終了するまで待機する必要があります。
関連情報
-
または、パッチファイルを適用する前に、更新された
initContainer
イメージでargocd-openshift-gitops-patch.json
を変更することにより、ArgoCD を使用したハブクラスターの設定 で説明されているように、ArgoCD インスタンスにパッチを適用できます。
19.9.4. バリデーターインフォームポリシーを使用した ZTP クラスターデプロイメントの完了のシグナリング
デプロイされたクラスターのゼロタッチプロビジョニング (ZTP) のインストールと設定が完了したときに通知するバリデーター通知ポリシーを作成します。このポリシーは、単一ノード OpenShift クラスター、3 ノードクラスター、および標準クラスターのデプロイメントに使用できます。
手順
ソースファイル
validatorCRs/informDuValidator.yaml
を含むスタンドアロンのPolicyGenTemplate
カスタムリソース (CR) を作成します。スタンドアロンPolicyGenTemplate
CR は、各クラスタータイプに 1 つだけ必要です。たとえば、次の CR は、単一ノードの OpenShift クラスターにバリデータ通知ポリシーを適用します。単一ノードクラスターバリデータ通知ポリシー CR の例 (group-du-sno-validator-ranGen.yaml)
apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: PolicyGenTemplate metadata: name: "group-du-sno-validator" 1 namespace: "ztp-group" 2 spec: bindingRules: group-du-sno: "" 3 bindingExcludedRules: ztp-done: "" 4 mcp: "master" 5 sourceFiles: - fileName: validatorCRs/informDuValidator.yaml remediationAction: inform 6 policyName: "du-policy" 7
- 1
PolicyGenTemplates
オブジェクトの名前。この名前は、placementBinding
、placementRule
、および要求されたnamespace
で作成されるpolicy
の一部としても使用されます。- 2
- この値は、グループ
PolicyGenTemplates
で使用されるnamespace
と一致する必要があります。 - 3
bindingRules
で定義されたgroup-du-*
ラベルはSiteConfig
ファイルに存在している必要があります。- 4
bindingExcludedRules
で定義されたラベルは 'ztp-done:' でなければなりません。ztp-done
ラベルは、Topology Aware Lifecycle Manager と調整するために使用されます。- 5
mcp
はソースファイルvalidatorCRs/informDuValidator.yaml
で使用されるMachineConfigPool
オブジェクトを定義する。これは、単一ノードの場合はmaster
であり、標準のクラスターデプロイメントの場合は 3 ノードクラスターデプロイメントおよびworker
である必要があります。- 6
- オプション: デフォルト値は
inform
です。 - 7
- この値は、生成された RHACM ポリシーの名前の一部として使用されます。単一ノードの例の生成されたバリデーターポリシーは
group-du-sno-validator-du-policy
という名前です。
-
PolicyGenTemplate
CR ファイルを Git リポジトリーにコミットし、変更をプッシュします。
関連情報
19.9.5. PolicyGenTemplate CR を使用した PTP 高速イベントの設定
GitOps Zero Touch Provisioning (ZTP) パイプラインを使用してデプロイされた vRAN クラスターに PTP ファストイベントを設定することができます。PolicyGenTemplate
のカスタムリソース (CR) をベースに、お客様のサイト要件に合わせた設定ファイルの階層を作成します。
前提条件
- カスタムサイトの設定データを管理する Git リポジトリーを作成している。
手順
common-ranGen.yaml
ファイルの.spec.sourceFiles
に以下の YAML を追加し、AMQP Operator を設定します。#AMQ interconnect operator for fast events - fileName: AmqSubscriptionNS.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: AmqSubscriptionOperGroup.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: AmqSubscription.yaml policyName: "subscriptions-policy"
要件に応じて、以下の
PolicyGenTemplate
の変更をgroup-du-3node-ranGen.yaml
、group-du-sno-ranGen.yaml
、またはgroup-du-standard-ranGen.yaml
ファイルに適用してください。.sourceFiles
に、AMQ トランスポートホストを設定するPtpOperatorConfig
CR ファイルをconfig-policy
に追加します。- fileName: PtpOperatorConfigForEvent.yaml policyName: "config-policy"
PTP クロックの種類とインターフェイスに
linuxptp
とphc2sys
を設定します。たとえば、以下のスタンザを.sourceFiles
に追加します。- fileName: PtpConfigSlave.yaml 1 policyName: "config-policy" metadata: name: "du-ptp-slave" spec: profile: - name: "slave" interface: "ens5f1" 2 ptp4lOpts: "-2 -s --summary_interval -4" 3 phc2sysOpts: "-a -r -m -n 24 -N 8 -R 16" 4 ptpClockThreshold: 5 holdOverTimeout: 30 #secs maxOffsetThreshold: 100 #nano secs minOffsetThreshold: -100 #nano secs
- 1
- 要件に応じて、
PtpConfigMaster.yaml
、PtpConfigSlave.yaml
、またはPtpConfigSlaveCvl.yaml
を 1 つ指定できます。PtpConfigSlaveCvl.yaml
は、Intel E810 Columbiaville NIC のlinuxptp
サービスを設定します。group-du-sno-ranGen.yaml
およびgroup-du-3node-ranGen.yaml
に基づいて設定する場合は、PtpConfigSlave.yaml
を使用します。 - 2
- デバイス固有のインターフェイス名。
- 3
- PTP 高速イベントを有効にするには、
.spec.sourceFiles.spec.profile
のptp4lOpts
に--summary_interval -4
値を追加する必要があります。 - 4
phc2sysOpts
の値が必要です。-m
はメッセージをstdout
に出力します。linuxptp-daemon
DaemonSet
はログを解析し、Prometheus メトリックを生成します。- 5
- オプション:
ptpClockThreshold
スタンザが存在しない場合は、ptpClockThreshold
フィールドにデフォルト値が使用されます。スタンザは、デフォルトのptpClockThreshold
値を示します。ptpClockThreshold
値は、PTP マスタークロックが PTP イベントが発生する前に切断されてからの期間を設定します。holdOverTimeout
は、PTP マスタークロックが切断されたときに、PTP クロックイベントの状態がFREERUN
に変わるまでの時間値 (秒単位) です。maxOffsetThreshold
およびminOffsetThreshold
設定は、CLOCK_REALTIME
(phc2sys
) またはマスターオフセット (ptp4l
) の値と比較するナノ秒単位のオフセット値を設定します。ptp4l
またはphc2sys
のオフセット値がこの範囲外の場合、PTP クロックの状態がFREERUN
に設定されます。オフセット値がこの範囲内にある場合、PTP クロックの状態がLOCKED
に設定されます。
以下の
PolicyGenTemplate
の変更を、特定のサイトの YAML ファイル (例:example-sno-site.yaml
) に適用してください。.sourceFiles
に、AMQ ルーターを設定するInterconnect
CR ファイルをconfig-policy
に追加します。- fileName: AmqInstance.yaml policyName: "config-policy"
- 必要なその他の変更およびファイルをカスタムサイトリポジトリーにマージします。
- 変更をサイト設定リポジトリーにプッシュし、GitOps ZTP を使用して PTP 高速イベントを新規サイトにデプロイします。
関連情報
- AMQ Interconnect Operator のインストール方法に関する詳細は、AMQ メッセージングバスのインストール を参照してください。
19.9.6. PolicyGenTemplate CR を使用したベアメタルイベント監視の設定
GitOps Zero Touch Provisioning (ZTP) パイプラインを使用してデプロイされた vRAN クラスターに、ベアメタルハードウェアイベントを設定することができます。
前提条件
-
OpenShift CLI (
oc
) がインストールされている。 -
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - カスタムサイトの設定データを管理する Git リポジトリーを作成している。
手順
AMQ Interconnect Operator と Bare Metal Event Relay Operator を設定するには、次の YAML を
common-ranGen.yaml
ファイルのspec.sourceFiles
に追加します。# AMQ interconnect operator for fast events - fileName: AmqSubscriptionNS.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: AmqSubscriptionOperGroup.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: AmqSubscription.yaml policyName: "subscriptions-policy" # Bare Metal Event Rely operator - fileName: BareMetalEventRelaySubscriptionNS.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: BareMetalEventRelaySubscriptionOperGroup.yaml policyName: "subscriptions-policy" - fileName: BareMetalEventRelaySubscription.yaml policyName: "subscriptions-policy"
Interconnect
CR をサイト設定ファイルの.spec.sourceFiles
(example-sno-site.yaml
ファイルなど) に追加します。- fileName: AmqInstance.yaml policyName: "config-policy"
たとえば、
group-du-sno-ranGen.yaml
ファイルの特定のグループ設定ファイルで、HardwareEvent
CR をspec.sourceFiles
に追加します。- fileName: HardwareEvent.yaml policyName: "config-policy" spec: nodeSelector: {} transportHost: "amqp://<amq_interconnect_name>.<amq_interconnect_namespace>.svc.cluster.local" 1 logLevel: "info"
- 1
transportHost
URL は、既存の AMQ Interconnect CRname
とnamespace
で設定されます。たとえば、transportHost: "amqp://amq-router.amq-router.svc.cluster.local"
では、AMQ Interconnect のname
とnamespace
の両方がamq-router
に設定されます。
注記各ベースボード管理コントローラー (BMC) には、単一の
HardwareEvent
リソースのみが必要です。-
Git で
PolicyGenTemplate
の変更をコミットし、その変更をサイト設定リポジトリーにプッシュして、GitOps ZTP を使用してベアメタルイベント監視を新しいサイトにデプロイします。 次のコマンドを実行して Redfish シークレットを作成します。
$ oc -n openshift-bare-metal-events create secret generic redfish-basic-auth \ --from-literal=username=<bmc_username> --from-literal=password=<bmc_password> \ --from-literal=hostaddr="<bmc_host_ip_addr>"
関連情報
- Bare Metal Event Relay のインストール方法に関する詳細は、CLI を使用した Bare Metal Event リレーのインストール を参照してください。
関連情報
- シークレットのユーザー名、パスワード、およびホスト IP アドレスを作成する方法の詳細は、ベアメタルイベントおよびシークレット CR の作成 を参照してください。
19.10. Topology Aware Lifecycle Manager を使用したマネージドクラスターの更新
Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) を使用して、OpenShift Container Platform マネージドクラスターのソフトウェアライフサイクルを管理できます。TALM は Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) ポリシーを使用して、ターゲットクラスター上で変更を実行します。
Topology Aware Lifecycle Manager は、テクノロジープレビュー機能のみとなります。テクノロジープレビュー機能は、Red Hat 製品のサービスレベルアグリーメント (SLA) の対象外であり、機能的に完全ではないことがあります。Red Hat は、実稼働環境でこれらを使用することを推奨していません。テクノロジープレビュー機能は、最新の製品機能をいち早く提供して、開発段階で機能のテストを行いフィードバックを提供していただくことを目的としています。
Red Hat のテクノロジープレビュー機能のサポート範囲に関する詳細は、テクノロジープレビュー機能のサポート範囲 を参照してください。
関連情報
- Topology Aware Lifecycle Manager の詳細は、Topology Aware Lifecycle Manager の概要 を参照してください。
19.10.1. 切断された環境でのクラスターの更新
GitOps ZTP および Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) を使用してデプロイした管理対象クラスターおよびマネージドクラスターの Operator をアップグレードできます。
19.10.1.1. 環境の設定
TALM は、プラットフォームと Operator の更新の両方を実行できます。
TALM を使用して非接続クラスターを更新する前に、ミラーレジストリーで更新するプラットフォームイメージおよび Operator イメージの両方をミラーリングする必要があります。イメージをミラーリングするには以下の手順を実行します。
プラットフォームの更新では、以下の手順を実行する必要があります。
必要な OpenShift Container Platform イメージリポジトリーをミラーリングします。追加リソースにリンクされている OpenShift Container Platform イメージリポジトリーのミラーリング手順に従って、目的のプラットフォームイメージがミラーリングされていることを確認してください。
imageContentSources.yaml
ファイルのimageContentSources
セクションの内容を保存します。出力例
imageContentSources: - mirrors: - mirror-ocp-registry.ibmcloud.io.cpak:5000/openshift-release-dev/openshift4 source: quay.io/openshift-release-dev/ocp-release - mirrors: - mirror-ocp-registry.ibmcloud.io.cpak:5000/openshift-release-dev/openshift4 source: quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev
ミラーリングされた目的のプラットフォーム イメージのイメージ シグネチャーを保存します。プラットフォームの更新のために、イメージ署名を
PolicyGenTemplate
CR に追加する必要があります。イメージ署名を取得するには、次の手順を実行します。以下のコマンドを実行して、目的の OpenShift Container Platform タグを指定します。
$ OCP_RELEASE_NUMBER=<release_version>
次のコマンドを実行して、サーバーのアーキテクチャーを指定します。
$ ARCHITECTURE=<server_architecture>
次のコマンドを実行して、Quay からリリースイメージダイジェストを取得します。
$ DIGEST="$(oc adm release info quay.io/openshift-release-dev/ocp-release:${OCP_RELEASE_NUMBER}-${ARCHITECTURE} | sed -n 's/Pull From: .*@//p')"
次のコマンドを実行して、ダイジェストアルゴリズムを設定します。
$ DIGEST_ALGO="${DIGEST%%:*}"
次のコマンドを実行して、ダイジェスト署名を設定します。
$ DIGEST_ENCODED="${DIGEST#*:}"
次のコマンドを実行して、mirror.openshift.com Web サイトからイメージ署名を取得します。
$ SIGNATURE_BASE64=$(curl -s "https://mirror.openshift.com/pub/openshift-v4/signatures/openshift/release/${DIGEST_ALGO}=${DIGEST_ENCODED}/signature-1" | base64 -w0 && echo)
以下のコマンドを実行して、イメージ署名を
checksum-<OCP_RELEASE_NUMBER>.yaml
ファイルに保存します。$ cat >checksum-${OCP_RELEASE_NUMBER}.yaml <<EOF ${DIGEST_ALGO}-${DIGEST_ENCODED}: ${SIGNATURE_BASE64} EOF
更新グラフを準備します。更新グラフを準備するオプションは 2 つあります。
OpenShift Update Service を使用します。
ハブクラスターでグラフを設定する方法の詳細については、 OpenShift Update Service の Operator のデプロイ および グラフデータ init コンテナーのビルド を参照してください。
アップストリームグラフのローカルコピーを作成します。マネージドクラスターにアクセスできる非接続環境の
http
またはhttps
サーバーで更新グラフをホストします。更新グラフをダウンロードするには、以下のコマンドを使用します。$ curl -s https://api.openshift.com/api/upgrades_info/v1/graph?channel=stable-4.10 -o ~/upgrade-graph_stable-4.10
Operator の更新については、以下のタスクを実行する必要があります。
- Operator カタログをミラーリングします。切断されたクラスターで使用する Operator カタログのミラーリングセクションの手順に従って、目的の Operator イメージがミラーリングされていることを確認します。
関連情報
- ZTP の更新方法の詳細は、GitOps ZTP のアップグレード を参照してください。
- OpenShift Container Platform イメージリポジトリーをミラーリングする方法の詳細は、OpenShift Container Platform イメージリポジトリーのミラーリング を参照してください。
- 切断されたクラスターの Operator カタログをミラーリングする方法の詳細は、非接続クラスターで使用する Operator カタログのミラーリング を参照してください。
- 切断された環境を準備し、目的のイメージリポジトリーをミラーリングする方法に関する詳細は、非接続環境の準備 を参照してください。
- 更新チャネルとリリースの詳細は、更新チャネルとリリースについて を参照してください。
19.10.1.2. プラットフォームの更新の実行
TALM を使用してプラットフォームの更新を実行できます。
前提条件
- Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) をインストールします。
- ZTP を最新バージョンに更新します。
- ZTP を使用して 1 つ以上のマネージドクラスターをプロビジョニングします。
- 目的のイメージ リポジトリーをミラーリングします。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - ハブクラスターで RHACM ポリシーを作成します。
手順
プラットフォーム更新用の
PolicyGenTemplate
CR を作成します。次の
PolicyGenTemplate
CR の内容をdu-upgrade.yaml
ファイルに保存します。プラットフォーム更新の
PolicyGenTemplate
の例apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: PolicyGenTemplate metadata: name: "du-upgrade" namespace: "ztp-group-du-sno" spec: bindingRules: group-du-sno: "" mcp: "master" remediationAction: inform sourceFiles: - fileName: ImageSignature.yaml 1 policyName: "platform-upgrade-prep" binaryData: ${DIGEST_ALGO}-${DIGEST_ENCODED}: ${SIGNATURE_BASE64} 2 - fileName: DisconnectedICSP.yaml policyName: "platform-upgrade-prep" metadata: name: disconnected-internal-icsp-for-ocp spec: repositoryDigestMirrors: 3 - mirrors: - quay-intern.example.com/ocp4/openshift-release-dev source: quay.io/openshift-release-dev/ocp-release - mirrors: - quay-intern.example.com/ocp4/openshift-release-dev source: quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev - fileName: ClusterVersion.yaml 4 policyName: "platform-upgrade-prep" metadata: name: version annotations: ran.openshift.io/ztp-deploy-wave: "1" spec: channel: "stable-4.10" upstream: http://upgrade.example.com/images/upgrade-graph_stable-4.10 - fileName: ClusterVersion.yaml 5 policyName: "platform-upgrade" metadata: name: version spec: channel: "stable-4.10" upstream: http://upgrade.example.com/images/upgrade-graph_stable-4.10 desiredUpdate: version: 4.10.4 status: history: - version: 4.10.4 state: "Completed"
- 1
ConfigMap
CR には、更新先の目的のリリースイメージの署名が含まれています。- 2
- 目的の OpenShift Container Platform リリースのイメージ署名を表示します。環境のセットアップセクションの手順に従って保存した
checksum-${OCP_RELASE_NUMBER}.yaml
ファイルから署名を取得します。 - 3
- 目的の OpenShift Container Platform イメージを含むミラーリポジトリーを表示します。環境のセットアップセクションの手順に従って保存した
imageContentSources.yaml
ファイルからミラーを取得します。 - 4
- アップストリームを更新する
ClusterVersion
CR を表示します。 - 5
- 更新をトリガーする
ClusterVersion
CR を示します。イメージの事前キャッシュには、channel
、upstream
、およびdesiredVersion
フィールドがすべて必要です。
PolicyGenTemplate
CR は 2 つのポリシーを生成します。-
du-upgrade-platform-upgrade-prep
ポリシーは、プラットフォームの更新の準備作業を行います。目的のリリースイメージシグネチャーのConfigMap
CR を作成し、ミラー化されたリリースイメージリポジトリーのイメージ コンテンツソースを作成し、目的の更新チャネルと切断された環境でマネージドクラスターが到達可能な更新グラフを使用してクラスターバージョンを更新します。 -
du-upgrade-platform-upgrade
ポリシーは、プラットフォームのアップグレードを実行するために使用されます。
PolicyGenTemplate
CR の ZTP Git リポジトリーにあるkustomization.yaml
ファイルにdu-upgrade.yaml
ファイルの内容を追加し、変更を Git リポジトリーにプッシュします。ArgoCD は Git リポジトリーから変更を取得し、ハブクラスターでポリシーを生成します。
以下のコマンドを実行して、作成したポリシーを確認します。
$ oc get policies -A | grep platform-upgrade
TALM でプラットフォームの更新を開始する前に、必要な更新リソースを適用します。
次の例に示すように、
du-upgrade-platform-upgrade-prep
ポリシーとターゲットマネージドクラスターを使用してplatform-upgrade-prep
ClusterUpgradeGroup
CR の内容をcgu-platform-upgrade-prep.yml
ファイルに保存します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-platform-upgrade-prep namespace: default spec: managedPolicies: - du-upgrade-platform-upgrade-prep clusters: - spoke1 remediationStrategy: maxConcurrency: 1 enable: true
次のコマンドを実行して、ポリシーをハブ クラスターに適用します。
$ oc apply -f cgu-platform-upgrade-prep.yml
更新プロセスを監視します。完了したら、次のコマンドを実行して、ポリシーが準拠していることを確認します。
$ oc get policies --all-namespaces
spec.enable
フィールドをfalse
に設定して、プラットフォーム更新用のClusterGroupUpdate
CR を作成します。次の例に示すように、
du-upgrade-platform-upgrade
ポリシーとターゲットクラスターを含むプラットフォーム更新ClusterGroupUpdate
CR の内容をcgu-platform-upgrade.yml
ファイルに保存します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-platform-upgrade namespace: default spec: managedPolicies: - du-upgrade-platform-upgrade preCaching: false clusters: - spoke1 remediationStrategy: maxConcurrency: 1 enable: false
次のコマンドを実行して、
ClusterGroupUpdate
CR をハブクラスターに適用します。$ oc apply -f cgu-platform-upgrade.yml
オプション: プラットフォームの更新用にイメージを事前キャッシュします。
次のコマンドを実行して、
ClusterGroupUpdate
CR で事前キャッシュを有効にします。$ oc --namespace=default patch clustergroupupgrade.ran.openshift.io/cgu-platform-upgrade \ --patch '{"spec":{"preCaching": true}}' --type=merge
更新プロセスを監視し、事前キャッシュが完了するまで待ちます。ハブクラスターで次のコマンドを実行して、事前キャッシュの状態を確認します。
$ oc get cgu cgu-platform-upgrade -o jsonpath='{.status.precaching.status}'
プラットフォームの更新を開始します。
次のコマンドを実行して、
cgu-platform-upgrade
ポリシーを有効にし、事前キャッシュを無効にします。$ oc --namespace=default patch clustergroupupgrade.ran.openshift.io/cgu-platform-upgrade \ --patch '{"spec":{"enable":true, "preCaching": false}}' --type=merge
プロセスを監視します。完了したら、次のコマンドを実行して、ポリシーが準拠していることを確認します。
$ oc get policies --all-namespaces
関連情報
- 切断された環境でのイメージのミラーリングに関する詳細は、非接続環境の準備 を参照してください。
19.10.1.3. Operator 更新の実行
TALM で Operator の更新を実行できます。
前提条件
- Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) をインストールします。
- ZTP を最新バージョンに更新します。
- ZTP を使用して 1 つ以上のマネージドクラスターをプロビジョニングします。
- 目的のインデックスイメージ、バンドルイメージ、およびバンドルイメージで参照されるすべての Operator イメージをミラーリングします。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - ハブクラスターで RHACM ポリシーを作成します。
手順
Operator の更新用に
PolicyGenTemplate
CR を更新します。du-upgrade.yaml
ファイルの次の追加コンテンツでdu-upgrade
PolicyGenTemplate
CR を更新します。apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: PolicyGenTemplate metadata: name: "du-upgrade" namespace: "ztp-group-du-sno" spec: bindingRules: group-du-sno: "" mcp: "master" remediationAction: inform sourceFiles: - fileName: DefaultCatsrc.yaml remediationAction: inform policyName: "operator-catsrc-policy" metadata: name: redhat-operators spec: displayName: Red Hat Operators Catalog image: registry.example.com:5000/olm/redhat-operators:v4.10 1 updateStrategy: 2 registryPoll: interval: 1h
- 1
- インデックスイメージ URL には、必要な Operator イメージが含まれます。インデックスイメージが常に同じイメージ名とタグにプッシュされている場合、この変更は必要ありません。
- 2
- Operator Lifecycle Manager (OLM) が新しい Operator バージョンのインデックスイメージをポーリングする頻度を
registryPoll.interval
フィールドで設定します。y-stream および z-stream Operator の更新のために新しいインデックスイメージタグが常にプッシュされる場合、この変更は必要ありません。registryPoll.interval
フィールドを短い間隔に設定して更新を促進できますが、間隔を短くすると計算負荷が増加します。これに対処するために、更新が完了したら、registryPoll.interval
をデフォルト値に戻すことができます。
この更新により、1 つのポリシー
du-upgrade-operator-catsrc-policy
が生成され、必要な Operator イメージを含む新しいインデックスイメージでredhat-operators
カタログソースが更新されます。注記Operator にイメージの事前キャッシュを使用する必要があり、
redhat-operators
以外の別のカタログソースからの Operator がある場合は、次のタスクを実行する必要があります。- 別のカタログソースの新しいインデックスイメージまたはレジストリーポーリング間隔の更新を使用して、別のカタログソースポリシーを準備します。
- 異なるカタログソースからの目的の Operator に対して個別のサブスクリプションポリシーを準備します。
たとえば、目的の SRIOV-FEC Operator は、
certified-operators
カタログソースで入手できます。カタログソースと Operator サブスクリプションを更新するには、次の内容を追加して、2 つのポリシーdu-upgrade-fec-catsrc-policy
とdu-upgrade-subscriptions-fec-policy
を生成します。apiVersion: ran.openshift.io/v1 kind: PolicyGenTemplate metadata: name: "du-upgrade" namespace: "ztp-group-du-sno" spec: bindingRules: group-du-sno: "" mcp: "master" remediationAction: inform sourceFiles: … - fileName: DefaultCatsrc.yaml remediationAction: inform policyName: "fec-catsrc-policy" metadata: name: certified-operators spec: displayName: Intel SRIOV-FEC Operator image: registry.example.com:5000/olm/far-edge-sriov-fec:v4.10 updateStrategy: registryPoll: interval: 10m - fileName: AcceleratorsSubscription.yaml policyName: "subscriptions-fec-policy" spec: channel: "stable" source: certified-operators
共通の
PolicyGenTemplate
CR に指定されたサブスクリプションチャネルが存在する場合は、それらを削除します。ZTP イメージのデフォルトのサブスクリプションチャネルが更新に使用されます。注記ZTP 4.10 で適用される Operator のデフォルトチャネルは
stable
ですが、performance-addon-operator
を除きます。PAO のデフォルトのチャネルは4.10
です。共通のPolicyGenTemplate
CR でデフォルトのチャネルを指定することもできます。PolicyGenTemplate
CR 更新を ZTP Git リポジトリーにプッシュします。ArgoCD は Git リポジトリーから変更を取得し、ハブクラスターでポリシーを生成します。
以下のコマンドを実行して、作成したポリシーを確認します。
$ oc get policies -A | grep -E "catsrc-policy|subscription"
Operator の更新を開始する前に、必要なカタログソースの更新を適用します。
operator-upgrade-prep
という名前のClusterGroupUpgrade
CR の内容をカタログソースポリシーと共に、ターゲットマネージドクラスターの内容をcgu-operator-upgrade-prep.yml
ファイルに保存します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-operator-upgrade-prep namespace: default spec: clusters: - spoke1 enable: true managedPolicies: - du-upgrade-operator-catsrc-policy remediationStrategy: maxConcurrency: 1
次のコマンドを実行して、ポリシーをハブ クラスターに適用します。
$ oc apply -f cgu-operator-upgrade-prep.yml
更新プロセスを監視します。完了したら、次のコマンドを実行して、ポリシーが準拠していることを確認します。
$ oc get policies -A | grep -E "catsrc-policy"
spec.enable
フィールドをfalse
に設定して、Operator 更新のClusterGroupUpgrade
CR を作成します。以下の例のように、Operator 更新
ClusterGroupUpgrade
CR の内容をdu-upgrade-operator-catsrc-policy
ポリシーで保存して、共通のPolicyGenTemplate
およびターゲットクラスターで作成されたサブスクリプションポリシーをcgu-operator-upgrade.yml
ファイルに保存します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-operator-upgrade namespace: default spec: managedPolicies: - du-upgrade-operator-catsrc-policy 1 - common-subscriptions-policy 2 preCaching: false clusters: - spoke1 remediationStrategy: maxConcurrency: 1 enable: false
注記1 つの
ClusterGroupUpgrade
CR は、ClusterGroupUpgrade
CR に含まれる 1 つのカタログソースからサブスクリプションポリシーで定義される必要な Operator のイメージのみを事前キャッシュできます。SRIOV-FEC Operator の例のように、目的の Operator が異なるカタログソースからのものである場合、別のClusterGroupUpgrade
CR をdu-upgrade-fec-catsrc-policy
およびdu-upgrade-subscriptions-fec-policy
ポリシーで作成する必要があります。SRIOV-FEC Operator イメージの事前キャッシュと更新。次のコマンドを実行して、
ClusterGroupUpgrade
CR をハブクラスターに適用します。$ oc apply -f cgu-operator-upgrade.yml
オプション: Operator の更新用にイメージを事前キャッシュします。
イメージの事前キャッシュを開始する前に、以下のコマンドを実行して、サブスクリプションポリシーがこの時点で
NonCompliant
であることを確認します。$ oc get policy common-subscriptions-policy -n <policy_namespace>
出力例
NAME REMEDIATION ACTION COMPLIANCE STATE AGE common-subscriptions-policy inform NonCompliant 27d
以下のコマンドを実行して、
ClusterGroupUpgrade
CR で事前キャッシュを有効にします。$ oc --namespace=default patch clustergroupupgrade.ran.openshift.io/cgu-operator-upgrade \ --patch '{"spec":{"preCaching": true}}' --type=merge
プロセスを監視し、事前キャッシュが完了するまで待ちます。マネージドクラスターで次のコマンドを実行して、事前キャッシュの状態を確認します。
$ oc get cgu cgu-operator-upgrade -o jsonpath='{.status.precaching.status}'
以下のコマンドを実行して、更新を開始する前に事前キャッシュが完了したかどうかを確認します。
$ oc get cgu -n default cgu-operator-upgrade -ojsonpath='{.status.conditions}' | jq
出力例
[ { "lastTransitionTime": "2022-03-08T20:49:08.000Z", "message": "The ClusterGroupUpgrade CR is not enabled", "reason": "UpgradeNotStarted", "status": "False", "type": "Ready" }, { "lastTransitionTime": "2022-03-08T20:55:30.000Z", "message": "Precaching is completed", "reason": "PrecachingCompleted", "status": "True", "type": "PrecachingDone" } ]
Operator の更新を開始します。
以下のコマンドを実行して
cgu-operator-upgrade
ClusterGroupUpgrade
CR を有効にし、事前キャッシュを無効にして Operator の更新を開始します。$ oc --namespace=default patch clustergroupupgrade.ran.openshift.io/cgu-operator-upgrade \ --patch '{"spec":{"enable":true, "preCaching": false}}' --type=merge
プロセスを監視します。完了したら、次のコマンドを実行して、ポリシーが準拠していることを確認します。
$ oc get policies --all-namespaces
関連情報
- GitOps ZTP の更新に関する詳細は、GitOps ZTP のアップグレード を参照してください。
19.10.1.4. プラットフォームと Operator の更新を一緒に実行する
プラットフォームと Operator の更新を同時に実行できます。
前提条件
- Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) をインストールします。
- ZTP を最新バージョンに更新します。
- ZTP を使用して 1 つ以上のマネージドクラスターをプロビジョニングします。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。 - ハブクラスターで RHACM ポリシーを作成します。
手順
-
プラットフォーム更新の実行および Operator 更新の実行セクションで説明されている手順に従って、更新用の
PolicyGenTemplate
CR を作成します。 プラットフォームの準備作業と Operator の更新を適用します。
プラットフォームの更新の準備作業、カタログ ソースの更新、およびターゲット クラスターのポリシーを
含む ClusterGroupUpgrade
CR の内容をcgu-platform-operator-upgrade-prep.yml
ファイルに保存します。次に例を示します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-platform-operator-upgrade-prep namespace: default spec: managedPolicies: - du-upgrade-platform-upgrade-prep - du-upgrade-operator-catsrc-policy clusterSelector: - group-du-sno remediationStrategy: maxConcurrency: 10 enable: true
次のコマンドを実行して、
cgu-platform-operator-upgrade-prep.yml
ファイルをハブクラスターに適用します。$ oc apply -f cgu-platform-operator-upgrade-prep.yml
プロセスを監視します。完了したら、次のコマンドを実行して、ポリシーが準拠していることを確認します。
$ oc get policies --all-namespaces
プラットフォーム用の
ClusterGroupUpdate
CR と、spec.enable
フィールドをfalse
に設定した Operator 更新を作成します。次の例に示すように、ポリシーとターゲットクラスターを含むプラットフォームと Operator の更新
ClusterGroupUpdate
CR の内容をcgu-platform-operator-upgrade.yml
ファイルに保存します。apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: name: cgu-du-upgrade namespace: default spec: managedPolicies: - du-upgrade-platform-upgrade 1 - du-upgrade-operator-catsrc-policy 2 - common-subscriptions-policy 3 preCaching: true clusterSelector: - group-du-sno remediationStrategy: maxConcurrency: 1 enable: false
次のコマンドを実行して、
cgu-platform-operator-upgrade.yml
ファイルをハブクラスターに適用します。$ oc apply -f cgu-platform-operator-upgrade.yml
オプション: プラットフォームおよび Operator の更新用にイメージを事前キャッシュします。
以下のコマンドを実行して、
ClusterGroupUpgrade
CR で事前キャッシュを有効にします。$ oc --namespace=default patch clustergroupupgrade.ran.openshift.io/cgu-du-upgrade \ --patch '{"spec":{"preCaching": true}}' --type=merge
更新プロセスを監視し、事前キャッシュが完了するまで待ちます。マネージドクラスターで次のコマンドを実行して、事前キャッシュの状態を確認します。
$ oc get jobs,pods -n openshift-talm-pre-cache
以下のコマンドを実行して、更新を開始する前に事前キャッシュが完了したかどうかを確認します。
$ oc get cgu cgu-du-upgrade -ojsonpath='{.status.conditions}'
プラットフォームおよび Operator の更新を開始します。
以下のコマンドを実行して、
cgu-du-upgrade
ClusterGroupUpgrade
CR がプラットフォームと Operator の更新を開始します。$ oc --namespace=default patch clustergroupupgrade.ran.openshift.io/cgu-du-upgrade \ --patch '{"spec":{"enable":true, "preCaching": false}}' --type=merge
プロセスを監視します。完了したら、次のコマンドを実行して、ポリシーが準拠していることを確認します。
$ oc get policies --all-namespaces
注記プラットフォームおよび Operator 更新の CR は、設定を
spec.enable: true
に設定して最初から作成できます。この場合、更新は事前キャッシュが完了した直後に開始し、CR を手動で有効にする必要はありません。事前キャッシュと更新の両方で、ポリシー、配置バインディング、配置ルール、マネージドクラスターアクション、マネージドクラスタービューなどの追加リソースが作成され、手順を完了することができます。
afterCompletion.deleteObjects
フィールドをtrue
に設定すると、更新の完了後にこれらのリソースがすべて削除されます。
19.10.1.5. デプロイされたクラスターから Performance Addon Operator サブスクリプションを削除する
以前のバージョンの OpenShift Container Platform では、Performance Addon Operator はアプリケーションの自動低レイテンシーパフォーマンスチューニングを提供していました。OpenShift Container Platform 4.11 以降では、これらの機能は Node Tuning Operator の一部です。
OpenShift Container Platform 4.11 以降を実行しているクラスターに Performance Addon Operator をインストールしないでください。OpenShift Container Platform 4.11 以降にアップグレードすると、Node Tuning Operator は Performance Addon Operator を自動的に削除します。
Operator の再インストールを防ぐために、Performance Addon Operator サブスクリプションを作成するポリシーを削除する必要があります。
参照 DU プロファイルには、PolicyGenTemplate
CR common-ranGen.yaml
に Performance Addon Operator が含まれています。デプロイされたマネージドクラスターからサブスクリプションを削除するには、common-ranGen.yaml
を更新する必要があります。
Performance Addon Operator 4.10.3-5 以降を OpenShift Container Platform 4.11 以降にインストールする場合、Performance Addon Operator はクラスターのバージョンを検出し、Node Tuning Operator 機能との干渉を避けるために自動的に休止状態になります。ただし、最高のパフォーマンスを確保するには、OpenShift Container Platform 4.11 クラスターから Performance Addon Operator を削除してください。
前提条件
- カスタムサイトの設定データを管理する Git リポジトリーを作成している。リポジトリーはハブクラスターからアクセス可能で、Argo CD のソースリポジトリーとして定義されている必要があります。
- OpenShift Container Platform 4.11 以降に更新します。
-
cluster-admin
権限を持つユーザーとしてログインしている。
手順
common-ranGen.yaml
ファイル の Performance Addon Operator namespace、Operator グループ、およびサブスクリプションのComplianceType
をmustnothave
に変更します。- fileName: PaoSubscriptionNS.yaml policyName: "subscriptions-policy" complianceType: mustnothave - fileName: PaoSubscriptionOperGroup.yaml policyName: "subscriptions-policy" complianceType: mustnothave - fileName: PaoSubscription.yaml policyName: "subscriptions-policy" complianceType: mustnothave
-
変更をカスタムサイトリポジトリーにマージし、ArgoCD アプリケーションが変更をハブクラスターに同期するのを待ちます。
common-subscriptions-policy
ポリシーのステータスがNon-Compliant
に変わります。 - Topology Aware Lifecycle Manager を使用して、ターゲットクラスターに変更を適用します。設定変更のロールアウトの詳細については、「関連情報」セクションを参照してください。
プロセスを監視します。ターゲットクラスターの
common-subscriptions-policy
ポリシーのステータスがCompliant
の場合、Performance Addon Operator はクラスターから削除されています。次のコマンドを実行して、common-subscriptions-policy
のステータスを取得します。$ oc get policy -n ztp-common common-subscriptions-policy
-
common-ranGen.yaml
ファイルの.spec.sourceFiles
から Performance Addon Operator namespace、Operator グループ、およびサブスクリプション CR を削除します。 - 変更をカスタムサイトリポジトリーにマージし、ArgoCD アプリケーションが変更をハブクラスターに同期するのを待ちます。ポリシーは準拠したままです。
19.10.2. ZTP の自動作成された ClusterGroupUpgrade CR について
TALM には、ハブ クラスター上の ManagedCluster
CR の Ready
状態を監視し、ZTP (ゼロ タッチ プロビジョニング) 用の ClusterGroupUpgrade
CR を作成する ManagedClusterForCGU
と呼ばれるコントローラーがあります。
ztp-done ラベルが適用されていない Ready
状態の管理対象クラスターの場合、ManagedClusterForCGU
コントローラーは、ZTP プロセス中に作成された関連する RHACM ポリシーを使用して、ztp-install
namespace に ClusterGroupUpgrade
CR を自動的に作成します。次に TALM は自動作成された ClusterGroupUpgrade
CR にリスト表示されている設定ポリシーのセットを修正し、設定 CR をマネージドクラスターにプッシュします。
クラスターが Ready
になったときにマネージドクラスターにバインドされたポリシーがない場合、ClusterGroupUpgrade
CR は作成されません。
ZTP の自動作成された ClusterGroupUpgrade
CR の例
apiVersion: ran.openshift.io/v1alpha1 kind: ClusterGroupUpgrade metadata: generation: 1 name: spoke1 namespace: ztp-install ownerReferences: - apiVersion: cluster.open-cluster-management.io/v1 blockOwnerDeletion: true controller: true kind: ManagedCluster name: spoke1 uid: 98fdb9b2-51ee-4ee7-8f57-a84f7f35b9d5 resourceVersion: "46666836" uid: b8be9cd2-764f-4a62-87d6-6b767852c7da spec: actions: afterCompletion: addClusterLabels: ztp-done: "" 1 deleteClusterLabels: ztp-running: "" deleteObjects: true beforeEnable: addClusterLabels: ztp-running: "" 2 clusters: - spoke1 enable: true managedPolicies: - common-spoke1-config-policy - common-spoke1-subscriptions-policy - group-spoke1-config-policy - spoke1-config-policy - group-spoke1-validator-du-policy preCaching: false remediationStrategy: maxConcurrency: 1 timeout: 240
19.11. GitOps ZTP の更新
Gitops ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) インフラストラクチャーは、ハブクラスター、Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM)、およびOpenShift Container Platform マネージドクラスターとは別に更新できます。
新しいバージョンが利用可能になったら、Red Hat OpenShift GitOps Operator を更新できます。GitOps ZTP プラグインを更新するときは、参照設定で更新されたファイルを確認し、変更が要件を満たしていることを確認してください。
19.11.1. GitOps ZTP 更新プロセスの概要
以前のバージョンの GitOps ZTP インフラストラクチャーを実行している完全に機能するハブクラスターの GitOps ゼロタッチプロビジョニング (ZTP) を更新できます。更新プロセスにより、マネージドクラスターへの影響が回避されます。
推奨コンテンツの追加など、ポリシー設定を変更すると、更新されたポリシーが作成され、マネージドクラスターにロールアウトして調整する必要があります。
GitOps ZTP インフラストラクチャーを更新するための戦略の概要は次のとおりです。
-
既存のすべてのクラスターに
ztp-done
ラベルを付けます。 - ArgoCD アプリケーションを停止します。
- 新しい GitOps ZTP ツールをインストールします。
- Git リポジトリーで必要なコンテンツおよびオプションの変更を更新します。
- アプリケーション設定を更新して再起動します。
19.11.2. アップグレードの準備
次の手順を使用して、GitOps ゼロ タッチ プロビジョニング (ZTP) アップグレードのためにサイトを準備します。
手順
- GitOps ZTP で使用するために Red Hat OpenShift GitOps を設定するために使用されるカスタムリソース (CR) を持つ GitOps ZTP コンテナーの最新バージョンを取得します。
次のコマンドを使用して、
argocd/deployment
ディレクトリーを抽出します。$ mkdir -p ./update
$ podman run --log-driver=none --rm registry.redhat.io/openshift4/ztp-site-generate-rhel8:v{product-version} extract /home/ztp --tar | tar x -C ./update
/update
ディレクトリーには、次のサブディレクトリーが含まれています。-
update/extra-manifest
:SiteConfig
CR が追加のマニフェストconfigMap
を生成するために使用するソース CR ファイルが含まれています。 -
update/source-crs
には、PolicyGenTemplate
CR が Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) ポリシーを生成するために使用するソース CR ファイルが含まれています。 -
update/argocd/deployment
には、この手順の次のステップで使用するハブクラスターに適用するパッチおよび YAML ファイルが含まれます。 -
update/argocd/example
: 推奨される設定を表すSiteConfig
およびPolicyGenTemplate
ファイルの例が含まれています。
-
clusters-app.yaml
ファイルおよびpolicies-app.yaml
ファイルを更新して、Git リポジトリーのアプリケーションおよび URL、ブランチ、およびパスを反映します。アップグレードにポリシーの廃止につながる変更が含まれている場合は、アップグレードを実行する前に、廃止されたポリシーを削除する必要があります。
/update
フォルダー内の設定およびデプロイソース CR と、フリートサイト CR を管理する Git リポジトリーとの間の変更を比較します。必要な変更をサイトリポジトリーに適用してプッシュします。重要GitOps ZTP を最新バージョンに更新するときは、
update/argocd/deployment
ディレクトリーからサイトリポジトリーに変更を適用する必要があります。古いバージョンのargocd/deployment/
ファイルは使用しないでください。
19.11.3. 既存クラスターのラベル付け
既存のクラスターがツールの更新の影響を受けないようにするには、既存のすべてのマネージドクラスターに ztp-done
ラベルを付けます。
この手順は、Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) でプロビジョニングされていないクラスターを更新する場合にのみ適用されます。TALM でプロビジョニングするクラスターには、自動的に ztp-done
というラベルが付けられます。
手順
local-cluster!=true
など、ゼロ タッチ プロビジョニング (ZTP) でデプロイされたマネージド クラスターをリスト表示するラベル セレクターを見つけます。$ oc get managedcluster -l 'local-cluster!=true'
結果のリストに、ZTP でデプロイされたすべてのマネージド クラスターが含まれていることを確認してから、そのセレクターを使用して
ztp-done
ラベルを追加します。$ oc label managedcluster -l 'local-cluster!=true' ztp-done=
19.11.4. 既存の GitOps ZTP アプリケーションの停止
既存のアプリケーションを削除すると、Git リポジトリー内の既存のコンテンツに対する変更は、ツールの新しいバージョンが利用可能になるまでロールアウトされません。
deployment
ディレクトリーからのアプリケーションファイルを使用します。アプリケーションにカスタム名を使用した場合は、まずこれらのファイルの名前を更新します。
手順
clusters
アプリケーションで非カスケード削除を実行して、生成されたすべてのリソースをそのまま残します。$ oc delete -f update/argocd/deployment/clusters-app.yaml
policies
アプリケーションでカスケード削除を実行して、以前のすべてのポリシーを削除します。$ oc patch -f policies-app.yaml -p '{"metadata": {"finalizers": ["resources-finalizer.argocd.argoproj.io"]}}' --type merge
$ oc delete -f update/argocd/deployment/policies-app.yaml
19.11.5. Git リポジトリーに必要な変更
ztp-site-generate
コンテナーを以前のリリースの GitOps ZTP から v4.10 以降にアップグレードする場合は、Git リポジトリーのコンテンツに関する追加の要件があります。これらの変更を反映するには、リポジトリー内の既存のコンテンツを更新する必要があります。
PolicyGenTemplate
ファイルに必要な変更を加えます。すべての
PolicyGenTemplate
ファイルは、ztp
で始まるNamespace
で作成する必要があります。これにより、GitOps ゼロ タッチ プロビジョニング (ZTP) アプリケーションは、Red Hat Advanced Cluster Management (RHACM) が内部でポリシーを管理する方法と競合することなく、GitOps ZTP によって生成されたポリシー CR を管理できるようになります。kustomization.yaml
ファイルをリポジトリーに追加します。すべての
SiteConfig
およびPolicyGenTemplate
CR は、それぞれのディレクトリー ツリーの下にあるkustomization.yaml
ファイルに含める必要があります。以下に例を示します。├── policygentemplates │ ├── site1-ns.yaml │ ├── site1.yaml │ ├── site2-ns.yaml │ ├── site2.yaml │ ├── common-ns.yaml │ ├── common-ranGen.yaml │ ├── group-du-sno-ranGen-ns.yaml │ ├── group-du-sno-ranGen.yaml │ └── kustomization.yaml └── siteconfig ├── site1.yaml ├── site2.yaml └── kustomization.yaml
注記generator
セクションにリストされているファイルには、SiteConfig
またはPolicyGenTemplate
CR のみが含まれている必要があります。既存の YAML ファイルにNamespace
などの他の CR が含まれている場合、これらの他の CR を別のファイルに取り出して、resources
セクションにリストする必要があります。PolicyGenTemplate
kustomization ファイルには、すべてのPolicyGenTemplate
YAML ファイルがgenerator
セクションに含まれ、Namespace
CR がresource
セクションに含まれている必要があります。以下に例を示します。apiVersion: kustomize.config.k8s.io/v1beta1 kind: Kustomization generators: - common-ranGen.yaml - group-du-sno-ranGen.yaml - site1.yaml - site2.yaml resources: - common-ns.yaml - group-du-sno-ranGen-ns.yaml - site1-ns.yaml - site2-ns.yaml
SiteConfig
kustomization ファイルには、すべてのSiteConfig
YAML ファイルがgenerator
セクションおよびリソースの他の CR に含まれている必要があります。apiVersion: kustomize.config.k8s.io/v1beta1 kind: Kustomization generators: - site1.yaml - site2.yaml
pre-sync.yaml
ファイルおよびpost-sync.yaml
ファイルを削除します。OpenShift Container Platform 4.10 以降では、
pre-sync.yaml
およびpost-sync.yaml
ファイルは不要になりました。update/deployment/kustomization.yaml
CR は、ハブクラスターでのポリシーのデプロイを管理します。注記SiteConfig
ツリーとPolicyGenTemplate
ツリーの両方の下に、一連のpre-sync.yaml
ファイルおよびpost-sync.yaml
ファイルがあります。推奨される変更の確認および組み込み
各リリースには、デプロイされたクラスターに適用される設定に推奨される追加の変更が含まれる場合があります。通常、これらの変更により、OpenShift プラットフォーム、追加機能、またはプラットフォームのチューニングが改善された CPU の使用率が低下します。
ネットワーク内のクラスターのタイプに適用可能なリファレンス
SiteConfig
およびPolicyGenTemplate
CR を確認します。これらの例は、GitOps ZTP コンテナーから抽出したargocd/example
ディレクトリーにあります。
19.11.6. 新規 GitOps ZTP アプリケーションのインストール
展開した argocd/deployment
ディレクトリーを使用し、アプリケーションがサイトの Git リポジトリーをポイントすることを確認してから、deployment ディレクトリーの完全なコンテンツを適用します。ディレクトリーのすべての内容を適用すると、アプリケーションに必要なすべてのリソースが正しく設定されます。
手順
update/argocd/deployment/
ディレクトリーに以前に展開したパッチファイルを使用して、ハブクラスターの ArgoCD インスタンスにパッチを適用するには、以下のコマンドを入力します。$ oc patch argocd openshift-gitops \ -n openshift-gitops --type=merge \ --patch-file update/argocd/deployment/argocd-openshift-gitops-patch.json
argocd/deployment
ディレクトリーの内容を適用するには、以下のコマンドを入力します。$ oc apply -k update/argocd/deployment
19.11.7. GitOps ZTP 設定の変更のロールアウト
推奨される変更を実装したために設定の変更がアップグレードに含まれていた場合、アップグレード プロセスの結果、ハブ クラスターの一連のポリシー CR が Non-Compliant
状態になります。ZTP GitOps v4.10 以降 ztp-site-generate
コンテナーでは、これらのポリシーは inform
モードに設定され、ユーザーが追加の手順を実行しない限り、マネージドクラスターにプッシュされません。これにより、クラスターへの潜在的に破壊的な変更を、メンテナンス ウィンドウなどでいつ変更が行われたか、および同時に更新されるクラスターの数に関して管理できるようになります。
変更をロールアウトするには、TALM ドキュメントの詳細に従って、1 つ以上の ClusterGroupUpgrade
CR を作成します。CR には、スポーク クラスターにプッシュする Non-Compliant
ポリシーのリストと、更新に含めるクラスターのリストまたはセレクターが含まれている必要があります。
関連情報
- Topology Aware Lifecycle Manager (TALM) については、Topology Aware Lifecycle Manager 設定について を参照してください。
-
ClusterGroupUpgrade
CR の作成は、自動作成された ZTP の ClusterGroupUpgrade CR について を参照してください。
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