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第15章 パフォーマンスプロファイルを使用した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

ノードをチューニングして低レイテンシーを実現するには、クラスターパフォーマンスプロファイルを使用します。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 を制限したり、huge page やハイパースレッディングを設定したり、レイテンシーの影響を受けやすいプロセスの CPU パーティションを設定したりすることができます。

15.1. パフォーマンスプロファイルの作成
リンクのコピー

Performance Profile Creator (PPC) ツールを使用して、クラスターパフォーマンスプロファイルを作成できます。PPC は Node Tuning Operator の機能です。

PPC は、クラスターに関する情報とユーザー指定の設定を組み合わせて、ハードウェア、トポロジー、ユースケースに適したパフォーマンスプロファイルを生成します。

注記

パフォーマンスプロファイルは、クラスターが基盤となるハードウェアリソースに直接アクセスできるベアメタル環境にのみ適用されます。シングルノード OpenShift とマルチノードクラスターの両方に対してパフォーマンスプロファイルを設定できます。

以下は、クラスターでパフォーマンスプロファイルを作成して適用するための大まかなワークフローです。

  • パフォーマンス設定の対象となるノードのマシン設定プール (MCP) を作成します。シングルノード OpenShift クラスターでは、クラスター内にノードが 1 つしかないため、master MCP を使用する必要があります。
  • must-gather コマンドを使用してクラスターに関する情報を収集します。

  • 次のいずれかの方法で PPC ツールを使用してパフォーマンスプロファイルを作成します。

    • Podman を使用して PPC ツールを実行します。
    • ラッパースクリプトを使用して PPC ツールを実行します。
  • ユースケースに合わせてパフォーマンスプロファイルを設定し、そのパフォーマンスプロファイルをクラスターに適用します。

15.1.1. Performance Profile Creator の概要
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Performance Profile Creator (PPC) は、Node Tuning Operator とともに提供されるコマンドラインツールで、クラスターのパフォーマンスプロファイルを作成するのに役立ちます。

最初に、PPC ツールを使用して must-gather データを処理し、次の情報を含むクラスターの主要なパフォーマンス設定を表示できます。

  • 割り当てられた CPU ID でパーティショニングされた NUMA セル
  • ハイパースレッディングノード設定

この情報を使用して、パフォーマンスプロファイルを設定することができます。

PPC の実行

PPC ツールにパフォーマンス設定引数を指定して、ハードウェア、トポロジー、およびユースケースに適した提案されたパフォーマンスプロファイルを生成します。

次のいずれかの方法で PPC を実行できます。

  • Podman を使用して PPC を実行する
  • ラッパースクリプトを使用して PPC を実行する
注記

ラッパースクリプトを使用すると、より細かい Podman タスクの一部が実行可能なスクリプトに抽象化されます。たとえば、ラッパースクリプトは、必要なコンテナーイメージをプルして実行したり、コンテナーにディレクトリーをマウントしたり、Podman を介してコンテナーに直接パラメーターを提供したりといったタスクを処理します。どちらの方法でも同じ結果が得られます。

15.1.2. パフォーマンスチューニングの対象となるノードにマシン設定プールを作成する
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マルチノードクラスターの場合、マシン設定プール (MCP) を定義して、パフォーマンスプロファイルで設定するターゲットノードを識別できます。

シングルノード OpenShift クラスターでは、クラスター内にノードが 1 つしかないため、master MCP を使用する必要があります。シングルノード OpenShift クラスター用に個別の MCP を作成する必要はありません。

前提条件

  • cluster-admin ロールへのアクセス権がある。
  • OpenShift CLI (oc) がインストールされている。

手順

  1. 次のコマンドを実行して、設定用のターゲットノードにラベルを付けます。 

    $ oc label node <node_name> node-role.kubernetes.io/worker-cnf=""
    1
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    1
    <node_name> をノードの名前に置き換えます。この例では、worker-cnf ラベルを適用します。

  2. ターゲットノードを含む MachineConfigPool リソースを作成します。

    1. MachineConfigPool リソースを定義する YAML ファイルを作成します。

      mcp-worker-cnf.yaml ファイルの例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
kind: MachineConfigPool
metadata:
  name: worker-cnf
      1 
      
  labels:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
      2 
      
spec:
  machineConfigSelector:
    matchExpressions:
      - {
           key: machineconfiguration.openshift.io/role,
           operator: In,
           values: [worker, worker-cnf],
        }
  paused: false
  nodeSelector:
    matchLabels:
      node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
      3
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      1
      MachineConfigPool リソースの名前を指定します。
      2
      マシン設定プールの一意のラベルを指定します。
      3
      定義したターゲットラベルを持つノードを指定します。

    2. 次のコマンドを実行して、MachineConfigPool リソースを適用します。 

      $ oc apply -f mcp-worker-cnf.yaml
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      出力例

      machineconfigpool.machineconfiguration.openshift.io/worker-cnf created
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検証

  • 次のコマンドを実行して、クラスター内のマシン設定プールを確認します。 

    $ oc get mcp
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    出力例

    NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
master       rendered-master-58433c7c3c1b4ed5ffef95234d451490       True      False      False      3              3                   3                     0                      6h46m
worker       rendered-worker-168f52b168f151e4f853259729b6azc4       True      False      False      2              2                   2                     0                      6h46m
worker-cnf   rendered-worker-cnf-168f52b168f151e4f853259729b6azc4   True      False      False      1              1                   1                     0                      73s
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15.1.3. PPC 用のクラスターに関するデータを収集する
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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、クラスターに関する情報を取得します。

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。
  • OpenShift CLI (oc) がインストールされている。
  • パフォーマンスプロファイルを使用して設定するターゲット MCP を特定している。

手順

  1. must-gather データを保存するディレクトリーに移動します。

  2. 次のコマンドを実行してクラスター情報を収集します。 

    $ oc adm must-gather
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    このコマンドは、must-gather.local.1971646453781853027 のような命名形式で、ローカルディレクトリーに must-gather データを含むフォルダーを作成します。

  3. オプション: 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_folder>
    1
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    1
    must-gather データフォルダーの名前に置き換えます。
    注記

    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。

15.1.4. Podman を使用した Performance Profile Creator の実行
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クラスター管理者は、Podman と Performance Profile Creator (PPC) を使用してパフォーマンスプロファイルを作成できます。

PPC 引数の詳細は、Performance Profile Creator の引数 のセクションを参照してください。

重要

PPC は、クラスターからの must-gather データを使用して、パフォーマンスプロファイルを作成します。パフォーマンス設定の対象となるノードのラベルを変更するなど、クラスターに変更を加えた場合は、PPC を再度実行する前に、must-gather データを再作成する必要があります。

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。
  • ベアメタルハードウェアにクラスターがインストールされている。
  • podman と OpenShift CLI (oc) がインストールされている。
  • Node Tuning Operator イメージにアクセスできる。
  • 設定のターゲットノードを含むマシン設定プールが特定されている。
  • クラスターの must-gather データにアクセスできる。

手順

  1. 次のコマンドを実行して、マシン設定プールを確認します。 

    $ oc get mcp
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    出力例

    NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
master       rendered-master-58433c8c3c0b4ed5feef95434d455490       True      False      False      3              3                   3                     0                      8h
worker       rendered-worker-668f56a164f151e4a853229729b6adc4       True      False      False      2              2                   2                     0                      8h
worker-cnf   rendered-worker-cnf-668f56a164f151e4a853229729b6adc4   True      False      False      1              1                   1                     0                      79m
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  2. 次のコマンドを実行して、Podman を使用して registry.redhat.io に認証します。 

    $ podman login registry.redhat.io
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    Username: <user_name>
Password: <password>
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  3. オプション: 次のコマンドを実行して、PPC ツールのヘルプを表示します。 

    $ podman run --rm --entrypoint performance-profile-creator registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16 -h
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    出力例

    A tool that automates creation of Performance Profiles

Usage:
  performance-profile-creator [flags]

Flags:
      --disable-ht                        Disable Hyperthreading
      --enable-hardware-tuning            Enable setting maximum cpu frequencies
  -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")
      --offlined-cpu-count int            Number of offlined CPUs
      --per-pod-power-management          Enable Per Pod Power Management
      --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
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  4. クラスターに関する情報を表示するには、次のコマンドを実行して、log 引数を指定した PPC ツールを実行します。 

    $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v <path_to_must_gather>:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16 --info log --must-gather-dir-path /must-gather
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    • --entrypoint performance-profile-creator は、podman への新しいエントリーポイントとして、パフォーマンスプロファイルクリエーターを定義します。

    • -v <path_to_must_gather> は、次のいずれかのコンポーネントへのパスを指定します。

      • must-gather データが含まれるディレクトリー。
      • must-gather の展開された .tar ファイルを含む既存のディレクトリー

    • --info log は、出力形式の値を指定します。

      出力例

      level=info msg="Cluster info:"
level=info msg="MCP 'master' nodes:"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker' nodes:"
level=info msg="Node: host.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="Node: host1.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker-cnf' nodes:"
level=info msg="Node: host2.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
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  5. 次のコマンドを実行して、パフォーマンスプロファイルを作成します。この例では、サンプルの PPC 引数と値を使用します。 

    $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v <path_to_must_gather>:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16 --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=1 --rt-kernel=true --split-reserved-cpus-across-numa=false --must-gather-dir-path /must-gather --power-consumption-mode=ultra-low-latency --offlined-cpu-count=1 > my-performance-profile.yaml
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    • -v <path_to_must_gather> は、次のいずれかのコンポーネントへのパスを指定します。

      • must-gather データが含まれるディレクトリー。
      • must-gather の展開された .tar ファイルを含むディレクトリー。
    • --mcp-name=worker-cnf は、worker-cnf マシン設定プールを指定します。
    • --reserved-cpu-count=1 は、予約済みの CPU を 1 つ指定します。
    • --rt-kernel=true は、リアルタイムカーネルを有効にします。
    • --split-reserved-cpus-across-numa=false は、NUMA ノード間での予約済み CPU の分割を無効にします。
    • --power-consumption-mode=ultra-low-latency は、消費電力の増加を代償にして、レイテンシーを最小限に抑えることを指定します。

    • --offlined-cpu-count=1 は、1 つの CPU をオフライン化することを指定します。

      注記

      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。

      出力例

      level=info msg="Nodes targeted by worker-cnf MCP are: [worker-2]"
level=info msg="NUMA cell(s): 1"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="1 reserved CPUs allocated: 0 "
level=info msg="2 isolated CPUs allocated: 2-3"
level=info msg="Additional Kernel Args based on configuration: []"
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  6. 次のコマンドを実行して、作成された YAML ファイルを確認します。 

    $ cat my-performance-profile.yaml
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    出力例

    ---
apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: performance
spec:
  cpu:
    isolated: 2-3
    offlined: "1"
    reserved: "0"
  machineConfigPoolSelector:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
  numa:
    topologyPolicy: restricted
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    highPowerConsumption: true
    perPodPowerManagement: false
    realTime: true
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  7. 生成されたプロファイルを適用します。 

    $ oc apply -f my-performance-profile.yaml
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    出力例

    performanceprofile.performance.openshift.io/performance created
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15.1.5. Performance Profile Creator ラッパースクリプトの実行
リンクのコピー

ラッパースクリプトは、Performance Profile Creator (PPC) ツールを使用してパフォーマンスプロファイルを作成するプロセスを簡素化します。このスクリプトは、必要なコンテナーイメージのプルと実行、コンテナーへのディレクトリーのマウント、Podman を介してコンテナーに直接パラメーターを提供するなどのタスクを処理します。

Performance Profile Creator の引数の詳細は、Performance Profile Creator の引数 のセクションを参照してください。

重要

PPC は、クラスターからの must-gather データを使用して、パフォーマンスプロファイルを作成します。パフォーマンス設定の対象となるノードのラベルを変更するなど、クラスターに変更を加えた場合は、PPC を再度実行する前に、must-gather データを再作成する必要があります。

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。
  • ベアメタルハードウェアにクラスターがインストールされている。
  • podman と OpenShift CLI (oc) がインストールされている。
  • Node Tuning Operator イメージにアクセスできる。
  • 設定のターゲットノードを含むマシン設定プールが特定されている。
  • must-gather tarball にアクセスできる。

手順

  1. 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
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  2. 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"

NTO_IMG="registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16"
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                 Node Tuning Operator image"
  print "   -t                 path to a must-gather tarball"

  ${IMG_EXISTS_CMD} "${NTO_IMG}" && ${CMD} "${NTO_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() {
  ${IMG_EXISTS_CMD} "${NTO_IMG}" || ${IMG_PULL_CMD} "${NTO_IMG}" || \
      exit_error "Node Tuning 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 "${OPT}" in
      h)
        usage
        exit 0
        ;;
      p)
        NTO_IMG="${OPTARG}"
        ;;
      t)
        MG_TARBALL="${OPTARG}"
        ;;
      ?)
        exit_error "invalid argument: ${OPTARG}"
        ;;
    esac
  done
  shift $((OPTIND - 1))

  check_requirements || exit 1

  ${CMD} -v "${DATA_DIR}:${MUST_GATHER_VOL}:z" "${NTO_IMG}" "$@" --must-gather-dir-path "${MUST_GATHER_VOL}"
  echo "" 1>&2
}

main "$@"
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  3. 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
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  4. 次のコマンドを実行して、Podman を使用して registry.redhat.io に認証します。 

    $ podman login registry.redhat.io
    Copy to Clipboard Toggle word wrap 
    Username: <user_name>
Password: <password>
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  5. オプション: 次のコマンドを実行して、PPC ツールのヘルプを表示します。 

    $ ./run-perf-profile-creator.sh -h
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    出力例

    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                 Node Tuning Operator image
   -t                 path to a must-gather tarball
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")
      --offlined-cpu-count int            Number of offlined CPUs
      --per-pod-power-management          Enable Per Pod Power Management
      --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
      --enable-hardware-tuning            Enable setting maximum CPU frequencies
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    注記

    オプションで、-p オプションを使用して Node Tuning Operator イメージのパスを設定できます。パスを設定しない場合、このラッパースクリプトはデフォルトのイメージ (registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.19) を使用します。

  6. クラスターに関する情報を表示するには、次のコマンドを実行して、log 引数を指定した PPC ツールを実行します。 

    $ ./run-perf-profile-creator.sh -t /<path_to_must_gather_dir>/must-gather.tar.gz -- --info=log
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    • -t /<path_to_must_gather_dir>/must-gather.tar.gz は、must-gather tarball を含むディレクトリーへのパスを指定します。これはラッパースクリプトに必要な引数です。

      出力例

      level=info msg="Cluster info:"
level=info msg="MCP 'master' nodes:"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker' nodes:"
level=info msg="Node: host.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="Node: host1.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker-cnf' nodes:"
level=info msg="Node: host2.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
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  7. 次のコマンドを実行して、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 /path-to-must-gather/must-gather.tar.gz -- --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=1 --rt-kernel=true --split-reserved-cpus-across-numa=false --power-consumption-mode=ultra-low-latency --offlined-cpu-count=1 > my-performance-profile.yaml
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    この例では、サンプルの PPC 引数と値を使用します。

    • --mcp-name=worker-cnf は、worker-cnf マシン設定プールを指定します。
    • --reserved-cpu-count=1 は、予約済みの CPU を 1 つ指定します。
    • --rt-kernel=true は、リアルタイムカーネルを有効にします。
    • --split-reserved-cpus-across-numa=false は、NUMA ノード間での予約済み CPU の分割を無効にします。
    • --power-consumption-mode=ultra-low-latency は、消費電力の増加を代償にして、レイテンシーを最小限に抑えることを指定します。

    • --offlined-cpu-count=1 は、1 つの CPU をオフライン化することを指定します。

      注記

      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。

  8. 次のコマンドを実行して、作成された YAML ファイルを確認します。 

    $ cat my-performance-profile.yaml
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    出力例

    ---
apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: performance
spec:
  cpu:
    isolated: 2-3
    offlined: "1"
    reserved: "0"
  machineConfigPoolSelector:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
  numa:
    topologyPolicy: restricted
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    highPowerConsumption: true
    perPodPowerManagement: false
    realTime: true
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  9. 生成されたプロファイルを適用します。 

    $ oc apply -f my-performance-profile.yaml
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    出力例

    performanceprofile.performance.openshift.io/performance created
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15.1.6. Performance Profile Creator の引数
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表15.1 Performance Profile Creator に必要な引数
引数説明

mcp-name

ターゲットマシンに対応する worker-cnf などの MCP の名前。

must-gather-dir-path

must gather ディレクトリーのパス。

この引数は、Podman を使用して PPC ツールを実行する場合にのみ必要です。ラッパースクリプトで PPC を使用する場合は、この引数を使用しないでください。代わりに、ラッパースクリプトの -t オプションを使用して、must-gather tarball へのディレクトリーパスを指定します。

reserved-cpu-count

予約された CPU の数。ゼロより大きい自然数を使用してください。

rt-kernel

リアルタイムカーネルを有効にします。

使用できる値は true または false です。

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表15.2 オプションの Performance Profile Creator の引数
引数説明

disable-ht

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 true または false です。

デフォルト: false。

警告

この引数が true に設定されている場合は、BIOS でハイパースレッディングを無効にしないでください。ハイパースレッディングの無効化は、カーネルコマンドライン引数で実行できます。

enable-hardware-tuning

最大 CPU 周波数の設定を有効にします。

この機能を有効にするには、次の両方のフィールドで、分離された予約済み CPU 上で実行されるアプリケーションの最大周波数を設定します。

  • spec.hardwareTuning.isolatedCpuFreq
  • spec.hardwareTuning.reservedCpuFreq

これは高度な機能です。ハードウェアチューニングを設定すると、生成された PerformanceProfile には、周波数設定の方法に関する警告とガイダンスが含まれます。

info

クラスター情報を取得します。この引数には、must-gather-dir-path 引数も必要です。他の引数が設定されている場合は無視されます。

以下の値を使用できます。

  • log
  • JSON

デフォルト: log。

offlined-cpu-count

オフライン化する CPU の数。

注記

ゼロより大きい自然数を使用してください。十分な数の論理プロセッサーがオフラインになっていない場合、エラーメッセージがログに記録されます。メッセージは次のとおりです。 

Error: failed to compute the reserved and isolated CPUs: please ensure that reserved-cpu-count plus offlined-cpu-count should be in the range [0,1]
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Error: failed to compute the reserved and isolated CPUs: please specify the offlined CPU count in the range [0,1]
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power-consumption-mode

電力消費モード。

以下の値を使用できます。

  • default: 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: レイテンシーを改善するための強化された対策。
  • ultra-low-latency: 電力管理を犠牲にして、最適な遅延を優先します。

デフォルト: default。

per-pod-power-management

Pod ごとの電源管理を有効にします。電力消費モードとして ultra-low-latency を設定している場合、この引数は使用できません。

使用できる値は true または false です。

デフォルト: false。

profile-name

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: performance。

split-reserved-cpus-across-numa

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 true または false です。

デフォルト: false。

topology-manager-policy

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。

  • single-numa-node
  • best-effort
  • restricted

デフォルト: restricted。

user-level-networking

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 true または false です。

デフォルト: false。

15.1.7. リファレンスパフォーマンスプロファイル
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次のリファレンスパフォーマンスプロファイルをベースに、独自のカスタムプロファイルを作成してください。

Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) で Open vSwitch と Data Plane Development Kit (OVS-DPDK) を使用するクラスターでマシンのパフォーマンスを最大化するには、パフォーマンスプロファイルを使用できます。

次のパフォーマンスプロファイルテンプレートを使用して、デプロイメント用のプロファイルを作成できます。

OVS-DPDK を使用するクラスター用のパフォーマンスプロファイルテンプレート

apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: cnf-performanceprofile
spec:
  additionalKernelArgs:
    - nmi_watchdog=0
    - audit=0
    - mce=off
    - processor.max_cstate=1
    - idle=poll
    - intel_idle.max_cstate=0
    - default_hugepagesz=1GB
    - hugepagesz=1G
    - intel_iommu=on
  cpu:
    isolated: <CPU_ISOLATED>
    reserved: <CPU_RESERVED>
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: 1G
    pages:
      - count: <HUGEPAGES_COUNT>
        node: 0
        size: 1G
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker: ''
  globallyDisableIrqLoadBalancing: true
  realTimeKernel:
    enabled: false
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CPU_ISOLATED キー、CPU_RESERVED キー、および HUGEPAGES_COUNT キーの設定に適した値を入力します。

15.1.7.2. 通信事業者 RAN DU リファレンス設計のパフォーマンスプロファイル
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次のパフォーマンスプロファイルは、通信事業者の RAN DU ワークロードをホストするコモディティーハードウェア上の OpenShift Container Platform クラスターのパフォーマンス設定を指定するものです。

通信事業者 RAN DU リファレンス設計のパフォーマンスプロファイル

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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15.1.7.3. 通信事業者コアリファレンス設計パフォーマンスプロファイル
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次のパフォーマンスプロファイルは、通信事業者コアワークロードをホストするコモディティーハードウェア上の OpenShift Container Platform クラスターのパフォーマンス設定をノードレベルで指定します。

通信事業者コアリファレンス設計パフォーマンスプロファイル

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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