4.9. Cluster Autoscaler について

クラスターオートスケーラーは 10 秒ごとにクラスター内の不要なノードをチェックし、そのノードを削除します。クラスターオートスケーラーは、次の条件が当てはまる場合に、ノードを削除対象とみなします。

ノードに次のタイプの Pod が存在する場合、クラスターオートスケーラーはノードを削除しません。

たとえば、CPU の上限を 64 コアに設定し、それぞれ 8 コアのマシンのみを作成するようにクラスターオートスケーラーを設定したとします。クラスターが 30 コアで起動した場合、クラスターオートスケーラーはさらに最大 4 ノードを追加して 32 コアを増やし、合計 62 コアにすることができます。

クラスターオートスケーラーを設定する場合は、使用に関する追加の制限が適用されます。

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) とクラスターオートスケーラーは、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、またはレプリカセット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。リソースが不足している場合、クラスターオートスケーラーは、HPA によって作成された Pod が実行できるようにリソースを追加します。負荷が減少する場合、HPA は一部のレプリカを停止します。この動作によってノードの使用率が低下するか、ノードが完全に空になった場合、クラスターオートスケーラーは不要なノードを削除します。

クラスターオートスケーラーは Pod の優先度を考慮します。Pod の優先度とプリエンプション機能を使用すると、クラスターに十分なリソースがない場合に優先度に基づいて Pod をスケジュールできますが、クラスターオートスケーラーにより、クラスターにすべての Pod を実行するためのリソースが確保されます。両方の機能の意図を反映するために、クラスターオートスケーラーには、優先度のカットオフ機能が搭載されています。このカットオフ機能を使用すると、"ベストエフォート" の Pod をスケジュールできます。この Pod は、クラスターオートスケーラーによるリソースの増加を引き起こすことなく、予備のリソースが利用可能な場合にのみ実行されます。

カットオフ値よりも低い優先度を持つ Pod は、クラスターのスケールアップを引き起さず、クラスターのスケールダウンを妨げることもありません。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。

次の ClusterAutoscaler リソース定義に、Cluster Autoscaler のパラメーターとサンプル値を示します。

apiVersion: "autoscaling.openshift.io/v1"
kind: "ClusterAutoscaler"
metadata:
  name: "default"
spec:
  podPriorityThreshold: -10 
  resourceLimits:
    maxNodesTotal: 24 
    cores:
      min: 8 
      max: 128 
    memory:
      min: 4 
      max: 256 
    gpus:
    - type: <gpu_type> 
      min: 0 
      max: 16 
  logVerbosity: 4 
  scaleDown: 
    enabled: true 
    delayAfterAdd: 10m 
    delayAfterDelete: 5m 
    delayAfterFailure: 30s 
    unneededTime: 5m 
    utilizationThreshold: "0.4" 
  scaleUp: 
    newPodScaleUpDelay: "10s" 
  expanders: ["Random"] 

apiVersion: "autoscaling.openshift.io/v1"
kind: "ClusterAutoscaler"
metadata:
  name: "default"
spec:
  podPriorityThreshold: -10 

  resourceLimits:
    maxNodesTotal: 24 

    cores:
      min: 8 

      max: 128 

    memory:
      min: 4 

      max: 256 

    gpus:
    - type: <gpu_type> 

      min: 0 

      max: 16 

  logVerbosity: 4 

  scaleDown: 

    enabled: true 

    delayAfterAdd: 10m 

    delayAfterDelete: 5m 

    delayAfterFailure: 30s 

    unneededTime: 5m 

    utilizationThreshold: "0.4" 

  scaleUp: 

    newPodScaleUpDelay: "10s" 

  expanders: ["Random"] 

Cluster Autoscaler をデプロイするには、ClusterAutoscaler リソースのインスタンスを作成します。