2.14. アドミッションフェアーシェアリング


アドミッションフェアーシェアリングを使用して、単一のClusterQueueを共有するローカルキュー間でワークロードを公平に分散します。

歴史的にリソース使用量の少ないローカルキューからのワークロードを優先することで、ワークロードの許容量のバランスを取ることができます。アドミッションフェアーシェアリングを使用すると、設定可能な減衰関数を使用して時間の経過に伴う使用量を追跡し、ワークロードが許可されたときにアドミッションペナルティを適用できます。

複数のテナントが 1 つの ClusterQueue を共有する場合、一部のテナントがリソース不足のリスクがあります。Admission Fair Sharing は、次の要件を満たすことでこの問題に対応します。

マルチテナントフェアネスの適用 (ビジネスクリティカル)
使用履歴に基づいて、すべてのテナントにクラスターリソースを公平に分散します。
サービスの予測可能性の向上
各テナントがリソースの一貫したシェアを確保して、レイテンシーの急増を抑え、リソース不足を防ぎます。
スケーラブルなガバナンスの実現
テナントの需要の変化に適応する動的な使用量ベースのアドミッション順序付けにより、静的クォータを補完します。

2.14.1. アドミッションフェアー共有用の Red Hat build of Kueue インスタンスの設定

Red Hat build of Kueue アドミッションフェアーシェアリングは、デフォルトまたはカスタム設定のいずれかを使用して設定します。

手順

  1. 使用する設定タイプを選択します。

    • デフォルト: 定義済みの値を使用します。
    • カスタム: 指定した値を使用します。
  2. 選択した設定を適用します。

    • 次のコマンドを使用して、デフォルト設定を作成します。

      $ oc patch kueue.kueue.openshift.io/cluster --type=merge -p \ '{"spec":{"config":{"admissionFairSharing":{"configuration":"Default","custom":null}}}}'

      Kueue インスタンスの出力例

      config:
          admissionFairSharing:
            configuration: Default

    • 次のコマンドを使用して、指定した値を適用するカスタム設定を作成します。

      $ oc patch kueue.kueue.openshift.io/cluster --type=merge -p \ '{"spec":{"config":{"admissionFairSharing":{"configuration":"Custom","custom":{"usageHalfLifeTimeSeconds":10,"usageSamplingIntervalSeconds":10,"resourceWeights":[{"name":"cpu","weight":"2.0"}]}}}}}'

      Kueue インスタンスの出力例

        config:
          admissionFairSharing:
            configuration: Custom
            custom:
              resourceWeights:
              - name: cpu
                weight: "2.0"
              usageHalfLifeTimeSeconds: 10
              usageSamplingIntervalSeconds: 10

      resourceWeights
      リソースに重みを割り当てます。重みが大きいほど、ペナルティも高くなります。
      usageHalfLifeTimeSeconds
      現在の使用量が半分になるまでの時間 (秒単位)。つまり、過去の消費が将来の入学に影響する期間を制御します。
      usageSamplingIntervalSeconds
      Red Hat build of Kueue が FairSharingStatus コンポーネントの consumedResources コンポーネントを更新する頻度 (秒単位)。

2.14.1.1. リソースの重みを設定する

メモリーなどのバイト単位で測定されるリソースには、スケールダウンされたresourceWeights値が必要です。Kubernetes はメモリーをバイト単位で表し、CPU コアの数の数十億倍の値を作成します。

この数値の違いにより、メモリーの重み付けをスケールダウンしない限り、CPU の重み付けは無効になります。この調整を行わないと、これらのリソースの raw バイト値が CPU コアなどのヒューマンスケールのリソースを数桁占有し、重み付けが事実上無意味になります。

たとえば、有効なメモリーウェイトを 1.0 にする場合は、代わりに 1.0 / 1,073,741,824 に対応する 9.31e-10 を指定する必要があります。

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