4.9.4. Cluster Autoscaler リソース定義
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。
既存の Cluster Autoscaler の設定を変更すると、Cluster Autoscaler が再起動します。
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"]
| パラメーター | 説明 |
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Cluster Autoscaler に追加のノードをデプロイさせるために Pod が超えている必要のある優先順位を指定します。32 ビットの整数値を入力します。 |
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デプロイするノードの最大数を指定します。この値は、Autoscaler が制御するマシンだけでなく、クラスターにデプロイされるマシンの合計数です。この値は、すべてのコントロールプレーンおよびコンピュートマシン、および |
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| クラスターにデプロイするコアの最小数を指定します。 |
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| クラスターにデプロイするコアの最大数を指定します。 |
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| クラスターのメモリーの最小量 (GiB 単位) を指定します。 |
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| クラスターのメモリーの最大量 (GiB 単位) を指定します。 |
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オプション: GPU 対応ノードをデプロイするように Cluster Autoscaler を設定するには、 |
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| クラスターにデプロイする指定タイプの GPU の最小数を指定します。 |
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| クラスターにデプロイする指定タイプの GPU の最大数を指定します。 |
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ロギングの詳細レベルを
値を指定しない場合は、デフォルト値の |
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このセクションでは、有効な ParseDuration 期間 ( |
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| Cluster Autoscaler が不必要なノードを削除できるかどうかを指定します。 |
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オプション: ノードが最後に 追加 されてからノードを削除するまで待機する期間を指定します。値を指定しない場合、デフォルト値の |
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オプション: ノードが最後に 削除 されてからノードを削除するまで待機する期間を指定します。値を指定しない場合、デフォルト値の |
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オプション: スケールダウンが失敗してからノードを削除するまで待機する期間を指定します。値を指定しない場合、デフォルト値の |
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オプション: 不要なノードが削除の対象となるまでの期間を指定します。値を指定しない場合、デフォルト値の |
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| オプション: node utilization level を指定します。この使用率レベルを下回るノードは、削除の対象となります。
ノード使用率は、要求されたリソースをそのノードに割り当てられたリソースで割ったもので、 |
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このセクションでは、新たに保留中となった Pod を認識するまでの待機期間を、有効な ParseDuration 間隔 ( |
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オプション: 新しいノードを追加する前に、スケジュール不可能な新しい Pod を無視する期間を指定します。値を指定しない場合、デフォルト値の |
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| オプション: クラスターオートスケーラーで使用するエクスパンダーを指定します。次の値が有効です。
値を指定しない場合は、デフォルト値
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スケーリング操作の実行時に、Cluster Autoscaler は、デプロイするコアの最小および最大数、またはクラスター内のメモリー量などの ClusterAutoscaler リソース定義に設定された範囲内に残ります。ただし、Cluster Autoscaler はそれらの範囲内に留まるようクラスターの現在の値を修正しません。
Cluster Autoscaler がノードを管理しない場合でも、最小および最大の CPU、メモリー、および GPU の値は、クラスター内のすべてのノードのこれらのリソースを計算することによって決定されます。たとえば、Cluster Autoscaler がコントロールプレーンノードを管理しない場合でも、コントロールプレーンノードはクラスターのメモリーの合計に考慮されます。