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12.8. 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

  1. 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
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    出力例

    NAME                                                              CREATED AT
noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io                       2022-01-18T08:28:06Z
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  2. 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'
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    出力例

    topo-aware-scheduler
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  3. 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
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    出力例

    NAME                    AGE
compute-0.example.com   17h
compute-1.example.com   17h
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    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。

  4. 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
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    出力例

    apiVersion: v1
items:
- apiVersion: topology.node.k8s.io/v1
  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/v1
  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: ""
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    1
    zones 以下の各スタンザは、単一の NUMA ゾーンのリソースを記述しています。
    2
    resources は、NUMA ゾーンリソースの現在の状態を記述しています。items.zones.resources.available 以下に記載されているリソースが、保証された各 Pod に割り当てられた排他的な NUMA ゾーンリソースに対応していることを確認します。

12.8.1. より正確なリソース可用性の報告
リンクのコピー

cacheResyncPeriod 仕様を有効にすると、NUMA Resources Operator は、ノード上の保留中のリソースを監視し、定義された間隔でスケジューラーキャッシュ内のこの情報を同期することで、より正確なリソース可用性を報告できます。これは、次善のスケジューリング決定が引き起こす Topology Affinity Error エラーを最小限に抑えるのにも役立ちます。間隔が短いほど、ネットワーク負荷が大きくなります。デフォルトでは、cacheResyncPeriod 仕様は無効になっています。

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ログインしている。

手順

  1. 現在実行中の NUMAResourcesScheduler リソースを削除します。

    1. 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
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      出力例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   92m
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    2. 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
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      出力例

      numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io "numaresourcesscheduler" deleted
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  2. 次の YAML を nro-scheduler-cacheresync.yaml ファイルに保存します。この例では、ログレベルを Debug に変更します。 

    apiVersion: nodetopology.openshift.io/v1
kind: NUMAResourcesScheduler
metadata:
  name: numaresourcesscheduler
spec:
  imageSpec: "registry.redhat.io/openshift4/noderesourcetopology-scheduler-container-rhel8:v4.19"
  cacheResyncPeriod: "5s"
    1
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    1
    スケジューラーキャッシュの同期間隔を秒単位の値で入力します。ほとんどの実装では、5s という値が一般的です。

  3. 次のコマンドを実行して、更新された NUMAResourcesScheduler リソースを作成します。 

    $ oc create -f nro-scheduler-cacheresync.yaml
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    出力例

    numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io/numaresourcesscheduler created
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検証手順

  1. 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。

    1. 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
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      出力例

      NAME                                                              CREATED AT
numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io                 2022-02-25T11:57:03Z
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    2. 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
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      出力例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   3h26m
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  2. 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。

    1. 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
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      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
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    2. 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
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      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"
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12.8.2. 高パフォーマンスワークロードの実行場所の変更
リンクのコピー

NUMA 対応のセカンダリースケジューラーは、ワークロードを最適に処理できるワーカーノード上および NUMA ノード内で、高パフォーマンスワークロードをスケジュールする役割を担います。デフォルトでは、セカンダリースケジューラーは、選択されたワーカーノード内で利用可能なリソースが最も多い NUMA ノードにワークロードを割り当てます。

ワークロードの実行場所を変更する場合は、NUMAResourcesScheduler カスタムリソースに scoringStrategy 設定を追加し、その値を MostAllocated または BalancedAllocation のいずれかに設定します。

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

  1. 次の手順を使用して、現在実行中の NUMAResourcesScheduler リソースを削除します。

    1. 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
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      出力例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   92m
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    2. 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
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      出力例

      numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io "numaresourcesscheduler" deleted
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  2. 次の YAML を nro-scheduler-mostallocated.yaml ファイルに保存します。この例では、scoringStrategy を MostAllocated に変更します。 

    apiVersion: nodetopology.openshift.io/v1
kind: NUMAResourcesScheduler
metadata:
  name: numaresourcesscheduler
spec:
  imageSpec: "registry.redhat.io/openshift4/noderesourcetopology-scheduler-container-rhel8:v{product-version}"
  scoringStrategy:
        type: "MostAllocated"
    1
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    1
    scoringStrategy 設定が省略されている場合は、デフォルトの LeastAllocated が適用されます。

  3. 次のコマンドを実行して、更新された NUMAResourcesScheduler リソースを作成します。 

    $ oc create -f nro-scheduler-mostallocated.yaml
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    出力例

    numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io/numaresourcesscheduler created
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検証

  1. 次の手順を使用して、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。

    1. 次のコマンドを実行して、カスタムリソース定義 (CRD) が正常に作成されたことを確認します。 

      $ oc get crd | grep numaresourcesschedulers
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      出力例

      NAME                                                              CREATED AT
numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io                 2022-02-25T11:57:03Z
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    2. 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
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      出力例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   3h26m
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  2. 次のコマンドを実行して、スケジューラーの関連する ConfigMap リソースを確認し、ScoringStrategy が正しく適用されていることを確認します。 

    $ oc get -n openshift-numaresources cm topo-aware-scheduler-config -o yaml | grep scoring -A 1
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    出力例

    scoringStrategy:
  type: MostAllocated
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12.8.3. NUMA 対応スケジューラーログの確認
リンクのコピー

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。

注記

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

  1. 現在実行中の NUMAResourcesScheduler リソースを削除します。

    1. 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
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      出力例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   90m
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    2. 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
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      出力例

      numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io "numaresourcesscheduler" deleted
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  2. 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/v1
kind: NUMAResourcesScheduler
metadata:
  name: numaresourcesscheduler
spec:
  imageSpec: "registry.redhat.io/openshift4/noderesourcetopology-scheduler-container-rhel8:v4.19"
  logLevel: Debug
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  3. 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
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    出力例

    numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io/numaresourcesscheduler created
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検証手順

  1. 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。

    1. 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
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      出力例

      NAME                                                              CREATED AT
numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io                 2022-02-25T11:57:03Z
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    2. 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
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      出力例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   3h26m
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  2. 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。

    1. 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
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      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
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    2. 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
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      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"
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12.8.4. 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
リンクのコピー

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。

注記

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

  1. 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]}"
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    出力例

    {"name":"numaresourcesoperator-worker","namespace":"openshift-numaresources"}
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  2. 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}"
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    出力例

    {"name":"resource-topology"}
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  3. 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
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    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
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  4. 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
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    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
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12.8.5. 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
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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"
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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
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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
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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

  1. 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。

    1. 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
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      出力例

      machineConfigPoolSelector:
  matchLabels:
    cnf-worker-tuning: enabled
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    2. 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
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      出力例

      labels:
  machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: ""
  pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: ""
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      cnf-worker-tuning: enabled ラベルが MachineConfigPool オブジェクトに存在しません。

  2. 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
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    出力例

    labels:
  machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: ""
  pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: ""
  cnf-worker-tuning: enabled
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  3. 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
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    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
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12.8.6. NUMA Resources Operator データの収集
リンクのコピー

oc adm must-gather CLI コマンドを使用すると、NUMA Resources Operator に関連付けられた機能やオブジェクトなど、クラスターに関する情報を収集できます。

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。
  • OpenShift CLI (oc) がインストールされている。

手順

  • must-gather を使用して NUMA Resources Operator データを収集するには、NUMA Resources Operator の must-gather イメージを指定する必要があります。 

    $ oc adm must-gather --image=registry.redhat.io/openshift4/numaresources-must-gather-rhel9:v4.19
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