12.2. NUMA 対応のスケジューリングについて

レイテンシーに敏感なワークロードや高性能なワークロードを効率的に処理するには、NUMA 対応スケジューリングを使用してください。この機能は、CPU、メモリー、デバイスなどのクラスターコンピュートリソースを同じ NUMA ゾーンに整列させることで、リソース効率を最適化し、コンピュートノードあたりの Pod 密度を向上させます。

Node Tuning Operator のパフォーマンスプロファイルを NUMA 対応スケジューリングと統合することで、CPU アフィニティーをさらに設定し、レイテンシーに敏感なワークロードのパフォーマンスを最適化できます。

デフォルトの OpenShift Container Platform Pod スケジューラーのスケジューリングロジックは、個々の NUMA ゾーンではなく、コンピュートノード全体の利用可能なリソースを考慮します。kubelet トポロジーマネージャーで最も制限的なリソースアライメントが要求された場合、Pod をノードに許可するときにエラー状態が発生する可能性があります。

逆に、最も制限的なリソース調整が要求されていない場合、Pod は適切なリソース調整なしでノードに許可され、パフォーマンスが低下したり予測不能になったりする可能性があります。たとえば、Pod スケジューラーが Pod の要求されたリソースが利用可能かどうか把握せずに保証された Pod ワークロードに対して次善のスケジューリング決定を行うと、Topology Affinity Error ステータスを伴う Pod 作成の暴走が発生する可能性があります。スケジュールの不一致の決定により、Pod の起動が無期限に遅延する可能性があります。また、クラスターの状態とリソースの割り当てによっては、Pod のスケジューリングの決定が適切でないと、起動の試行が失敗するためにクラスターに余分な負荷がかかる可能性があります。

NUMA Resources Operator は、カスタム NUMA リソースのセカンダリースケジューラーおよびその他のリソースをデプロイして、デフォルトの OpenShift Container Platform Pod スケジューラーの欠点を軽減します。次の図は、NUMA 対応 Pod スケジューリングの俯瞰的な概要を示しています。

図12.1 NUMA 対応スケジューリングの概要