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13.3. 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。

注記

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
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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。

13.3.1. Huge Page の設定
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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。Node Tuning 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。Node Tuning Operator は、パフォーマンスプロファイルを使用して、これをより簡単に行う方法を提供します。

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
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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。
注記

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
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    # grep -i huge /proc/meminfo
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    出力例

    AnonHugePages:    ###### ##
ShmemHugePages:        0 kB
HugePages_Total:       2
HugePages_Free:        2
HugePages_Rsvd:        0
HugePages_Surp:        0
Hugepagesize:       #### ##
Hugetlb:            #### ##
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  • 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
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    出力例

                                       hugepages-1g=true
 hugepages-###:  ###
 hugepages-###:  ###
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13.3.2. 複数の Huge Page サイズの割り当て
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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構成されるより複雑な Pod を定義できます。

たとえば、サイズ 1G と 2M を定義でき、Node Tuning Operator は以下に示すようにノード上に両方のサイズを設定します。 

spec:
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: 1G
    pages:
    - count: 1024
      node: 0
      size: 2M
    - count: 4
      node: 1
      size: 1G
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13.3.3. IRQ 動的負荷分散用ノードの設定
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どのコアがデバイス割り込み要求 (IRQ) を受信できるかを制御するために、IRQ 動的負荷分散用にクラスターノードを設定します。

前提条件

  • コアを分離するには、すべてのサーバーハードウェアコンポーネントが IRQ アフィニティーをサポートしている必要があります。サーバーのハードウェアコンポーネントが IRQ アフィニティーをサポートしているかどうかを確認するには、サーバーのハードウェア仕様を参照するか、ハードウェアプロバイダーに問い合わせてください。

手順

  1. 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。
  2. 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。
  3. globallyDisableIrqLoadBalancing フィールドを削除するか、これを false に設定します。

  4. 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
...
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    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。

  5. 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:v4.13"
    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
...
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  6. 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)。
  7. 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。

  8. 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
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    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>
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  9. 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}'"
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    予想される出力

    Cpus_allowed_list:  2-3
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  10. 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。ノードにログインして設定を確認します。 

    $ oc debug node/<node-name>
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    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#
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  11. 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
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    予想される出力

    sh-4.4#
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  12. 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
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    出力例

    33
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  13. 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' _ {} \;
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    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
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13.3.4. IRQ アフィニティー設定のサポートについて
リンクのコピー

一部の IRQ コントローラーでは IRQ アフィニティー設定がサポートされていないため、常にすべてのオンライン CPU が IRQ マスクとして公開されます。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。

以下は、IRQ アフィニティー設定がサポートされていないことを Red Hat が認識しているドライバーとハードウェアの例です。このリストはすべてを網羅しているわけではありません。

  • megaraid_sas などの一部の RAID コントローラードライバー
  • 多くの不揮発性メモリーエクスプレス (NVMe) ドライバー
  • 一部の LAN on Motherboard (LOM) ネットワークコントローラー
  • managed_irqs を使用するドライバー
注記

IRQ アフィニティー設定をサポートしない理由は、プロセッサーの種類、IRQ コントローラー、マザーボードの回路接続などに関連している可能性があります。

分離された CPU に有効な IRQ アフィニティーが設定されている場合は、一部のハードウェアまたはドライバーで IRQ アフィニティー設定がサポートされていないことを示唆している可能性があります。有効なアフィニティーを見つけるには、ホストにログインし、次のコマンドを実行します。 

$ find /proc/irq -name effective_affinity -printf "%p: " -exec cat {} \;
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出力例

/proc/irq/0/effective_affinity: 1
/proc/irq/1/effective_affinity: 8
/proc/irq/2/effective_affinity: 0
/proc/irq/3/effective_affinity: 1
/proc/irq/4/effective_affinity: 2
/proc/irq/5/effective_affinity: 1
/proc/irq/6/effective_affinity: 1
/proc/irq/7/effective_affinity: 1
/proc/irq/8/effective_affinity: 1
/proc/irq/9/effective_affinity: 2
/proc/irq/10/effective_affinity: 1
/proc/irq/11/effective_affinity: 1
/proc/irq/12/effective_affinity: 4
/proc/irq/13/effective_affinity: 1
/proc/irq/14/effective_affinity: 1
/proc/irq/15/effective_affinity: 1
/proc/irq/24/effective_affinity: 2
/proc/irq/25/effective_affinity: 4
/proc/irq/26/effective_affinity: 2
/proc/irq/27/effective_affinity: 1
/proc/irq/28/effective_affinity: 8
/proc/irq/29/effective_affinity: 4
/proc/irq/30/effective_affinity: 4
/proc/irq/31/effective_affinity: 8
/proc/irq/32/effective_affinity: 8
/proc/irq/33/effective_affinity: 1
/proc/irq/34/effective_affinity: 2
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一部のドライバーは、managed_irqs を使用します。そのアフィニティーはカーネルによって内部的に管理され、ユーザー空間はアフィニティーを変更できません。場合によっては、これらの IRQ が分離された CPU に割り当てられることもあります。manage_irqs の詳細については、Affinity of managed interrupts cannot be changed even if they target isolated CPU を参照してください。

13.3.5. クラスターのハイパースレッディングの設定
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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。

注記

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。

警告

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

  1. 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
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    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
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    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
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    出力例

    0-4
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  2. 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
...
    Copy to Clipboard Toggle word wrap
    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。

重要

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。

13.3.5.1. 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
リンクのコピー

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。

  1. 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。

  2. 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、この設定を示しています。 

    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
    Copy to Clipboard Toggle word wrap
    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。

13.3.6. ワークロードのヒントを理解する
リンクのコピー

次の表は、消費電力とリアルタイム設定の組み合わせがレイテンシーにどのように影響するかを示しています。

注記

次のワークロードヒントは手動で設定できます。Performance Profile Creator を使用して、ワークロードのヒントを操作することもできます。パフォーマンスプロファイルの詳細については、「パフォーマンスプロファイルの作成」セクションを参照してください。ワークロードヒントが手動で設定され、realTime ワークロードヒントが明示的に設定されていない場合は、デフォルトで true に設定されます。

Expand
Performance Profile Creator の設定ヒント環境説明

デフォルト 

workloadHints:
highPowerConsumption: false
realTime: false
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レイテンシー要件のない高スループットクラスター

CPU パーティショニングのみで達成されるパフォーマンス。

Low-latency 

workloadHints:
highPowerConsumption: false
realTime: true
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地域のデータセンター

エネルギー節約と低レイテンシーの両方が望ましい: 電力管理、レイテンシー、スループットの間の妥協。

Ultra-low-latency 

workloadHints:
highPowerConsumption: true
realTime: true
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ファーエッジクラスター、レイテンシークリティカルなワークロード

消費電力の増加を代償にして、レイテンシーを極限まで最小限に抑え、最大限の決定性を確保するように最適化されています。

Pod ごとの電源管理 

workloadHints:
realTime: true
highPowerConsumption: false
perPodPowerManagement: true
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重要なワークロードと重要でないワークロード

Pod ごとの電源管理が可能です。

13.3.7. ワークロードヒントを手動で設定する
リンクのコピー

手順

  1. 「ワークロードのヒントについて」の表の説明に従って、環境のハードウェアとトポロジーに適した PerformanceProfile を作成します。予想されるワークロードに一致するようにプロファイルを調整します。この例では、可能な限り低いレイテンシーに調整します。

  2. highPowerConsumption および realTime ワークロードのヒントを追加します。ここでは両方とも true に設定されています。 

        apiVersion: performance.openshift.io/v2
    kind: PerformanceProfile
    metadata:
      name: workload-hints
    spec:
      ...
      workloadHints:
        highPowerConsumption: true
    1 
    
        realTime: true
    2
    Copy to Clipboard Toggle word wrap
    1
    highPowerConsumption が true の場合、ノードは非常に低いレイテンシーに調整されますが、消費電力が増加します。
    2
    システムの待ち時間に影響を与える可能性のある一部のデバッグおよび監視機能を無効にします。
注記

パフォーマンスプロファイルで realTime ワークロードヒントフラグが true に設定されている場合、ピニングされた CPU を持つすべての Guaranteed Pod に、cpu-quota.crio.io: disable アノテーションを追加してください。このアノテーションは、Pod 内のプロセスのパフォーマンスの低下を防ぐために必要です。realTime ワークロードヒントが明示的に設定されていない場合は、デフォルトで true に設定されます。

13.3.8. インフラストラクチャーおよびアプリケーションコンテナーの CPU の制限
リンクのコピー

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 をパーティショニングすることで、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、Node Tuning 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。

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表13.2 プロセスの CPU 割り当て
プロセスタイプDetails

Burstable および BestEffort 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。

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。4.13 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。

重要

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

  1. 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。

  2. 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: ""
    Copy to Clipboard Toggle word wrap
    1
    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を実行する infra コンテナーの CPU を指定します。
    2
    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 CPU を指定します。
    3
    オプション: ノードセレクターを指定して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。
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