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第20章 ワークロードパーティショニング

リソースに制約のある環境では、ワークロードの分割を使用して、OpenShift Container Platform サービス、クラスター管理ワークロード、インフラストラクチャー Pod を分離し、予約済みの CPU セットで実行できます。

クラスター管理に必要な予約済み CPU の最小数は、4 つの CPU ハイパースレッド (HT) です。ワークロード分割では、クラスター管理ワークロードパーティションに含めるために、一連のクラスター管理 Pod と一連の一般的なアドオン Operator に注釈を付けます。これらの Pod は、最低限のサイズの CPU 設定内で正常に動作します。最小クラスター管理 Pod のセット外の追加の Operator またはワークロードでは、追加の CPU をワークロードパーティションに追加する必要があります。

ワークロード分割は、標準の Kubernetes 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ます。

ワークロードの分割には次の変更が必要です。

  1. install-config.yaml ファイルに、cpuPartitioningMode を追加フィールドとして追加します。 

    apiVersion: v1
baseDomain: devcluster.openshift.com
cpuPartitioningMode: AllNodes
    1 
    
compute:
  - architecture: amd64
    hyperthreading: Enabled
    name: worker
    platform: {}
    replicas: 3
controlPlane:
  architecture: amd64
  hyperthreading: Enabled
  name: master
  platform: {}
  replicas: 3
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    1
    インストール時に CPU のパーティション設定用クラスターをセットアップします。デフォルト値は None です。
    注記

    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。

  2. パフォーマンスプロファイルで、isolated および reserved CPU を指定します。

    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:
  # if you change this name make sure the 'include' line in TunedPerformancePatch.yaml
  # matches this name: include=openshift-node-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  # Also in file 'validatorCRs/informDuValidator.yaml':
  # name: 50-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  name: openshift-node-performance-profile
  annotations:
    ran.openshift.io/reference-configuration: "ran-du.redhat.com"
spec:
  additionalKernelArgs:
    - "rcupdate.rcu_normal_after_boot=0"
    - "efi=runtime"
    - "vfio_pci.enable_sriov=1"
    - "vfio_pci.disable_idle_d3=1"
    - "module_blacklist=irdma"
  cpu:
    isolated: $isolated
    reserved: $reserved
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: $defaultHugepagesSize
    pages:
      - size: $size
        count: $count
        node: $node
  machineConfigPoolSelector:
    pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/$mcp: ""
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/$mcp: ''
  numa:
    topologyPolicy: "restricted"
  # To use the standard (non-realtime) kernel, set enabled to false
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    # WorkloadHints defines the set of upper level flags for different type of workloads.
    # See https://github.com/openshift/cluster-node-tuning-operator/blob/master/docs/performanceprofile/performance_profile.md#workloadhints
    # for detailed descriptions of each item.
    # The configuration below is set for a low latency, performance mode.
    realTime: true
    highPowerConsumption: false
    perPodPowerManagement: false
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    Expand
    表20.1 シングルノード OpenShift クラスターの PerformanceProfile CR オプション
    PerformanceProfile CR フィールド説明

    metadata.name

    name が、関連する GitOps ZTP カスタムリソース (CR) に設定されている次のフィールドと一致していることを確認してください。

    • TunedPerformancePatch.yaml の include=openshift-node-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
    • validatorCRs/informDuValidator.yaml の name: 50-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}

    spec.additionalKernelArgs

    "efi=runtime" は、クラスターホストの UEFI セキュアブートを設定します。

    spec.cpu.isolated

    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。

    重要

    予約済みおよび分離された CPU プールは重複してはならず、いずれも使用可能なすべてのコア全体にわたる必要があります。考慮されていない CPU コアは、システムで未定義の動作を引き起こします。

    spec.cpu.reserved

    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。

    spec.hugepages.pages

    • huge page の数 (count) を設定します。
    • huge page のサイズ (size) を設定します。
    • node を hugepage が割り当てられた NUMA ノード (node) に設定します。

    spec.realTimeKernel

    リアルタイムカーネルを使用するには、enabled を true に設定します。

    spec.workloadHints

    workloadHints を使用して、各種ワークロードの最上位フラグのセットを定義します。この例では、クラスターが低レイテンシーかつ高パフォーマンスになるように設定されています。

ワークロードパーティショニングにより、プラットフォーム Pod に拡張された Management.workload.openshift.io/cores リソースタイプが導入されます。kubelet は、対応するリソース内のプールに割り当てられた Pod でリソースと CPU リクエストをアドバタイズします。ワークロードの分割が有効になっている場合、スケジューラーは management.workload.openshift.io/cores リソースにより、デフォルトの cpuset だけでなく、ホストの cpushares 容量に基づいて Pod を適切に割り当てることができます。

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