3.3. MCO 関連のカスタムリソースの設定

前提条件

1. 設定するノードタイプの静的な MachineConfigPool CR に関連付けられたラベルを取得します。以下のいずれかの手順を実行します。

   1. マシン設定プールを表示します。

      $ oc describe machineconfigpool <name>

      以下に例を示します。

      $ oc describe machineconfigpool worker

      出力例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfigPool
      metadata:
        creationTimestamp: 2019-02-08T14:52:39Z
        generation: 1
        labels:
          custom-kubelet: set-max-pods 1

      1

      ラベルが追加されると、labels の下に表示されます。

   2. ラベルが存在しない場合は、キー/値のペアを追加します。

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=set-max-pods

手順

1. これは、選択可能なマシン設定オブジェクトを表示します。

   $ oc get machineconfig

   デフォルトで、2 つの kubelet 関連の設定である 01-master-kubelet および 01-worker-kubelet を選択できます。

2. ノードあたりの最大 Pod の現在の値を確認します。

   $ oc describe node <node_name>

   以下に例を示します。

   $ oc describe node ci-ln-5grqprb-f76d1-ncnqq-worker-a-mdv94

   Allocatable スタンザで value: pods: <value> を検索します。

   出力例

   Allocatable:
    attachable-volumes-aws-ebs:  25
    cpu:                         3500m
    hugepages-1Gi:               0
    hugepages-2Mi:               0
    memory:                      15341844Ki
    pods:                        250

3. ワーカーノードでノードあたりの最大の Pod を設定するには、kubelet 設定を含むカスタムリソースファイルを作成します。

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: KubeletConfig
   metadata:
     name: set-max-pods
   spec:
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods 1
     kubeletConfig:
       maxPods: 500 2

   1

   Machine Config Pool からラベルを入力します。

   2

   kubelet 設定を追加します。この例では、maxPods を使用してノードあたりの最大 Pod を設定します。

   注記

   kubelet が API サーバーと通信する速度は、1 秒あたりのクエリー (QPS) およびバースト値により異なります。デフォルト値の 50 (kubeAPIQPS の場合) および 100 (kubeAPIBurst の場合) は、各ノードで制限された Pod が実行されている場合には十分な値です。ノード上に CPU およびメモリーリソースが十分にある場合には、kubelet QPS およびバーストレートを更新することが推奨されます。

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: KubeletConfig
   metadata:
     name: set-max-pods
   spec:
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods
     kubeletConfig:
       maxPods: <pod_count>
       kubeAPIBurst: <burst_rate>
       kubeAPIQPS: <QPS>

   1. ラベルを使用してワーカーのマシン設定プールを更新します。

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=large-pods

   2. KubeletConfig オブジェクトを作成します。

      $ oc create -f change-maxPods-cr.yaml

   3. KubeletConfig オブジェクトが作成されていることを確認します。

      $ oc get kubeletconfig

      出力例

      NAME                AGE
      set-max-pods        15m

      クラスター内のワーカーノードの数によっては、ワーカーノードが 1 つずつ再起動されるのを待機します。3 つのワーカーノードを持つクラスターの場合は、10 分 から 15 分程度かかる可能性があります。

4. 変更がノードに適用されていることを確認します。

   1. maxPods 値が変更されたワーカーノードで確認します。

      $ oc describe node <node_name>

   2. Allocatable スタンザを見つけます。

       ...
      Allocatable:
        attachable-volumes-gce-pd:  127
        cpu:                        3500m
        ephemeral-storage:          123201474766
        hugepages-1Gi:              0
        hugepages-2Mi:              0
        memory:                     14225400Ki
        pods:                       500 1
       ...

      1

      この例では、pods パラメーターは KubeletConfig オブジェクトに設定した値を報告するはずです。

5. KubeletConfig オブジェクトの変更を確認します。

   $ oc get kubeletconfigs set-max-pods -o yaml

   上記のコマンドでは status: "True" と type:Success が表示されるはずです。

   spec:
     kubeletConfig:
       maxPods: 500
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods
   status:
     conditions:
     - lastTransitionTime: "2021-06-30T17:04:07Z"
       message: Success
       status: "True"
       type: Success

1. ContainerRuntimeConfig CR の YAML ファイルを作成します。

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: ContainerRuntimeConfig
   metadata:
    name: overlay-size
   spec:
    machineConfigPoolSelector:
      matchLabels:
        pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: '' 1
    containerRuntimeConfig: 2
      pidsLimit: 2048
      logLevel: debug
      overlaySize: 8G
      logSizeMax: "-1"

   1

   変更する必要のあるマシン設定プールのラベルを指定します。

   2

   必要に応じてパラメーターを設定します。

2. ContainerRuntimeConfig CR を作成します。

   $ oc create -f <file_name>.yaml

3. CR が作成されたことを確認します。

   $ oc get ContainerRuntimeConfig

   出力例

   NAME           AGE
   overlay-size   3m19s

4. 新規の containerruntime マシン設定が作成されていることを確認します。

   $ oc get machineconfigs | grep containerrun

   出力例

   99-worker-generated-containerruntime   2c9371fbb673b97a6fe8b1c52691999ed3a1bfc2  3.2.0  31s

5. すべてが準備状態にあるものとして表示されるまでマシン設定プールをモニターします。

   $ oc get mcp worker

   出力例

   NAME    CONFIG               UPDATED  UPDATING  DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT  DEGRADEDMACHINECOUNT  AGE
   worker  rendered-worker-169  False    True      False     3             1                  1                    0                     9h

6. 設定が CRI-O で適用されたことを確認します。

   1. マシン設定プールのノードに対して oc debug セッションを開き、chroot /host を実行します。

      $ oc debug node/<node_name>

      sh-4.4# chroot /host

   2. crio.conf ファイルの変更を確認します。

      sh-4.4# crio config | egrep 'log_level|pids_limit|log_size_max'

      出力例

      pids_limit = 2048
      log_size_max = -1
      log_level = "debug"

   3. 'storage.conf' ファイルの変更を確認します。

      sh-4.4# head -n 7 /etc/containers/storage.conf

      出力例

      [storage]
        driver = "overlay"
        runroot = "/var/run/containers/storage"
        graphroot = "/var/lib/containers/storage"
        [storage.options]
          additionalimagestores = []
          size = "8G"

手順

1. 設定オブジェクトを作成します。

   $ oc apply -f overlaysize.yml

2. 新規の CRI-O 設定をワーカーノードに適用するには、ワーカーのマシン設定プールを編集します。

   $ oc edit machineconfigpool worker

3. ContainerRuntimeConfig CRD に設定した matchLabels 名に基づいて custom-crio ラベルを追加します。

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: MachineConfigPool
   metadata:
     creationTimestamp: "2020-07-09T15:46:34Z"
     generation: 3
     labels:
       custom-crio: overlay-size
       machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: ""

4. 変更を保存して、マシン設定を表示します。

   $ oc get machineconfigs

   新規の 99-worker-generated-containerruntime および rendered-worker-xyz オブジェクトが作成されます。

   出力例

   99-worker-generated-containerruntime  4173030d89fbf4a7a0976d1665491a4d9a6e54f1   3.2.0             7m42s
   rendered-worker-xyz                   4173030d89fbf4a7a0976d1665491a4d9a6e54f1   3.2.0             7m36s

5. これらのオブジェクトの作成後に、変更が適用されるようにマシン設定プールを監視します。

   $ oc get mcp worker

   ワーカーノードには、マシン数、更新数およびその他の詳細と共に UPDATING が True として表示されます。

   出力例

   NAME   CONFIG              UPDATED   UPDATING   DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   worker rendered-worker-xyz False True False     3             2                   2                    0                      20h

   完了すると、ワーカーノードは UPDATING を False に戻し、UPDATEDMACHINECOUNT 数は MACHINECOUNT に一致します。

   出力例

   NAME   CONFIG              UPDATED   UPDATING   DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   worker   rendered-worker-xyz   True      False      False      3         3            3             0           20h

   ワーカーマシンを見ると、新規の 8 GB の最大サイズの設定がすべてのワーカーに適用されていることを確認できます。

   出力例

   head -n 7 /etc/containers/storage.conf
   [storage]
     driver = "overlay"
     runroot = "/var/run/containers/storage"
     graphroot = "/var/lib/containers/storage"
     [storage.options]
       additionalimagestores = []
       size = "8G"

   コンテナー内では、ルートパーティションが 8 GB であることを確認できます。

   出力例

   ~ $ df -h
   Filesystem                Size      Used Available Use% Mounted on
   overlay                   8.0G      8.0K      8.0G   0% /