第1章 OpenShift Pipelines パフォーマンスの管理


OpenShift Pipelines インストールで多数のタスクを同時に実行すると、パフォーマンスが低下する可能性があります。速度の低下やパイプラインの実行の失敗が発生する可能性があります。

参考までに、Amazon Web Services (AWS) m6a.2xlarge ノード上で実行されている 3 ノードの OpenShift Container Platform クラスターでの Red Hat テストでは、最大 60 個の単純なテストパイプラインが重大な障害や遅延なく同時に実行されました。より多くのパイプラインを同時に実行すると、失敗したパイプライン実行の数、パイプライン実行の平均期間、Pod 作成のレイテンシー、ワークキューの深さ、および保留中の Pod の数が増加しました。このテストは、Red Hat OpenShift Pipelines バージョン 1.13 で実行されました。バージョン 1.12 から統計的に有意な差は観察されませんでした。

注記

これらの結果は、テスト設定によって異なります。ご使用の設定によるパフォーマンス結果は異なる場合があります。

1.1. OpenShift Pipelines のパフォーマンスの向上

パイプラインの実行が遅くなったり、失敗が繰り返し発生したりする場合は、次のいずれかの手順を実行して、OpenShift Pipelines のパフォーマンスを向上させることができます。

  • OpenShift Pipelines が実行される OpenShift Container Platform クラスター内のノードのリソース使用状況をモニタリングします。リソースの使用率が高い場合は、ノード数を増やします。
  • 高可用性モードを有効にします。このモードは、タスク実行とパイプライン実行の Pod を作成して開始するコントローラーに影響します。Red Hat のテストでは、高可用性モードにより、パイプラインの実行時間と、TaskRun リソース CR の作成から Pod によるタスク実行の開始までの遅延が大幅に短縮されました。高可用性モードを有効にするには、TektonConfig カスタムリソース (CR) で次の変更を加えます。

    • pipeline.performance.disable-ha 仕様を false に設定します。
    • pipeline.performance.buckets 仕様を 5 から 10 までの数値に設定します。
    • pipeline.performance.replicas 仕様を 2 より大きく、pipeline.performance.buckets 設定以下の数値に設定します。

      注記

      バケットとレプリカにさまざまな数を試して、パフォーマンスへの影響を確認できます。一般に、数値が大きいほど有益です。CPU やメモリーの使用率など、ノードのリソースの枯渇を監視します。

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