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3.2. ジョブを実行するノードの指定

コンテナーグループ Pod の仕様にノードセレクターを追加して、それらが特定ノードに対してのみ実行されるようにできます。最初に、ジョブを実行するノードにラベルを追加します。

次の手順では、ラベルをノードに追加します。

手順

  1. クラスター内のノードとそのラベルを一覧表示します。

    Copy to Clipboard Toggle word wrap 
    kubectl get nodes --show-labels

    出力は次の表のようになります。

    名前ステータスロールエージバージョンラベル

    worker0

    Ready

    <none>

    1d

    v1.13.0

    …​,kubernetes.io/hostname=worker0

    worker1

    Ready

    <none>

    1d

    v1.13.0

    …​,kubernetes.io/hostname=worker1

    worker2

    Ready

    <none>

    1d

    v1.13.0

    …​,kubernetes.io/hostname=worker2

  2. ノードの 1 つを選択し、次のコマンドを使用してラベルを追加します。

    Copy to Clipboard Toggle word wrap 
    kubectl label nodes <your-node-name> <aap_node_type>=<execution>

    以下に例を示します。

    Copy to Clipboard Toggle word wrap 
    kubectl label nodes <your-node-name> disktype=ssd

    <your-node-name> は、選択したノードの名前です。

  3. 選択したノードに disktype=ssd ラベルがあることを確認します。

    Copy to Clipboard Toggle word wrap 
    kubectl get nodes --show-labels

  4. 出力は次の表のようになります。

    名前ステータスロールエージバージョンラベル

    worker0

    Ready

    <none>

    1d

    v1.13.0

    …​disktype=ssd,kubernetes.io/hostname=worker0

    worker1

    Ready

    <none>

    1d

    v1.13.0

    …​,kubernetes.io/hostname=worker1

    worker2

    Ready

    <none>

    1d

    v1.13.0

    …​,kubernetes.io/hostname=worker2

    worker0 ノードに disktype=ssd ラベルが付いていることがわかります。

  5. Automation Controller UI で、コンテナーグループ内のカスタマイズされた Pod 仕様のメタデータセクションでそのラベルを指定します。
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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  disktype: ssd
  namespace: ansible-automation-platform
spec:
  serviceAccountName: default
  automountServiceAccountToken: false
  nodeSelector:
    aap_node_type: execution
  containers:
    - image: >-
     registry.redhat.io/ansible-automation-platform-22/ee-supported-rhel8@sha256:d134e198b179d1b21d3f067d745dd1a8e28167235c312cdc233860410ea3ec3e
      name: worker
      args:
        - ansible-runner
        - worker
        - '--private-data-dir=/runner'
      resources:
        requests:
          cpu: 250m
          memory: 100Mi
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