第12章 NUMA 対応ワークロードのスケジューリング


高性能ワークロードを最適な効率でデプロイするには、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、OpenShift Container Platform クラスター内の基盤となるハードウェアトポロジーに合わせて Pod を配置し、レイテンシーを最小限に抑え、リソース利用率を最大化します。

NUMA Resources Operator を使用すると、同じ NUMA ゾーン内で高性能ワークロードをスケジュールできます。Operator は、利用可能なクラスターノードの NUMA リソースを報告するノードリソースエクスポートエージェントと、ワークロードを管理するセカンダリースケジューラーをデプロイします。

12.1. NUMA について

マルチプロセッサーシステムにおけるレイテンシーを低減するために、非均一メモリーアクセス (NUMA) アーキテクチャーでは、CPU がリモートメモリーよりも高速にローカルメモリーにアクセスできるようになります。この設計では、プロセッサーに物理的に近いメモリーリソースを優先することで、パフォーマンスを最適化しています。

複数のメモリーコントローラーを備えた CPU は、メモリーが配置されている場所に関係なく、CPU コンプレックス全体で使用可能なメモリーをすべて使用できます。ただし、このように柔軟性が向上したことで、パフォーマンスが犠牲になっています。

NUMA リソーストポロジー とは、NUMA ゾーン 内の CPU、メモリー、および PCI デバイスの相互の相対的な物理的位置関係を指します。NUMA アーキテクチャーでは、NUMA ゾーンは独自のプロセッサーとメモリーを持つ CPU のグループです。同じ場所に配置されたリソースは同一の NUMA ゾーンにあるとされ、ゾーン内の CPU は、そのゾーン外の CPU よりも、そのゾーンのローカルメモリーへ高速にアクセスできます。

NUMA ゾーン外のメモリーを使用してワークロードを処理する CPU は、単一の NUMA ゾーンで処理されるワークロードよりも遅くなります。I/O に制約のあるワークロードの場合、離れた NUMA ゾーンのネットワークインターフェイスにより、情報がアプリケーションに到達する速度が低下します。

アプリケーションは、データと処理を同じ NUMA ゾーン内に含めることで、より優れたパフォーマンスを実現できます。通信ワークロードなどの高パフォーマンスのワークロードとアプリケーションの場合、ワークロードが仕様どおりに動作できるように、クラスターは単一の NUMA ゾーンで Pod ワークロードを処理する必要があります。

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