第5章 OpenShift Container Platform クラスターへの自動スケーリングの適用
自動スケーリングの OpenShift Container Platform クラスターへの適用には、クラスターへの ClusterAutoscaler のデプロイと各マシンタイプの MachineAutoscaler のデプロイが必要です。
ClusterAutoscaler は、マシン API が機能しているクラスターでのみ設定できます。
5.1. ClusterAutoscaler について
ClusterAutoscaler は、現行のデプロイメントのニーズに合わせて OpenShift Container Platform クラスターのサイズを調整します。これは、Kubernetes 形式の宣言引数を使用して、特定のクラウドプロバイダーのオブジェクトに依存しないインフラストラクチャー管理を提供します。ClusterAutoscaler には cluster スコープがあり、特定の namespace には関連付けられていません。
ClusterAutoscaler は、リソース不足のために現在のノードのいずれにもスケジュールできない Pod がある場合や、デプロイメントのニーズを満たすために別のノードが必要な場合に、クラスターのサイズを拡大します。ClusterAutoscaler は、指定される制限を超えてクラスターリソースを拡大することはありません。
作成する ClusterAutoscaler 定義の maxNodesTotal 値が、クラスター内のマシンの想定される合計数に対応するのに十分な大きさの値であることを確認します。この値は、コントロールプレーンマシンの数とスケーリングする可能性のあるコンピュートマシンの数に対応できる値である必要があります。
ClusterAutoscaler は、リソースの使用量が少なく、重要な Pod すべてが他のノードに適合する場合など、一部のノードが長い期間にわたって不要な状態が続く場合にクラスターのサイズを縮小します。
以下のタイプの Pod がノードにある場合、 ClusterAutoscaler はそのノードを削除しません。
- 制限のある PodDisruptionBudget (PDB) を持つ Pod。
- デフォルトでノードで実行されない Kube システム Pod。
- PDBB を持たないか、または制限が厳しい PDB を持つ Kuber システム Pod。
- Deployment、ReplicaSet、または StatefulSet などのコントローラーオブジェクトによってサポートされない Pod。
- ローカルストレージを持つ Pod。
- リソース不足、互換性のないノードセレクターまたはアフィニティー、一致する非アフィニティーなどにより他の場所に移動できない Pod。
-
それらに
"cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict": "true"アノテーションがない場合、"cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict": "false"アノテーションを持つ Pod。
ClusterAutoscaler を設定する場合、使用に関する追加の制限が適用されます。
- 自動スケーリングされたノードグループにあるノードを直接変更しない。同じノードグループ内のすべてのノードには同じ容量およびラベルがあり、同じシステム Pod を実行します。
- Pod の要求を指定します。
- Pod がすぐに削除されるのを防ぐ必要がある場合、適切な PDB を設定します。
- クラウドプロバイダーのクォータが、設定する最大のノードプールに対応できる十分な大きさであることを確認します。
- クラウドプロバイダーで提供されるものなどの、追加のノードグループ Autoscaler を実行しない。
Horizontal Pod Autoscaler (HPA) および ClusterAutoscaler は複数の異なる方法でクラスターリソースを変更します。HPA は、現在の CPU 負荷に基づいてデプロイメント、または ReplicaSet のレプリカ数を変更します。負荷が増大すると、HPA はクラスターで利用できるリソース量に関係なく、新規レプリカを作成します。十分なリソースがない場合、ClusterAutoscaler はリソースを追加し、HPA で作成された Pod が実行できるようにします。負荷が減少する場合、HPA は一部のレプリカを停止します。この動作によって一部のノードの使用率が低くなるか、または完全に空になる場合、ClusterAutoscaler は不必要なノードを削除します。
ClusterAutoscaler は Pod の優先順位を考慮に入れます。Pod の優先順位とプリエンプション機能により、クラスターに十分なリソースがない場合に優先順位に基づいて Pod のスケジューリングを有効にできますが、ClusterAutoscaler はクラスターがすべての Pod を実行するのに必要なリソースを確保できます。これら両方の機能の意図を反映するべく、ClusterAutoscaler には優先順位のカットオフ機能が含まれています。このカットオフを使用して Best Effort の Pod をスケジュールできますが、これにより ClusterAutoscaler がリソースを増やすことはなく、余分なリソースがある場合にのみ実行されます。
カットオフ値よりも低い優先順位を持つ Pod は、クラスターをスケールアップせず、クラスターのスケールダウンを防ぐこともありません。これらの Pod を実行するために新規ノードは追加されず、これらの Pod を実行しているノードはリソースを解放するために削除される可能性があります。
