Red Hat Summit第3章 OpenShift Pipeline のコンピュートリソースクォータの設定
Red Hat OpenShift Pipelines の ResourceQuota オブジェクトは、namespace ごとのリソース消費の合計を制御します。これを使用して、オブジェクトのタイプに基づき、namespace で作成されたオブジェクトの数量を制限できます。さらに、コンピュートリソースクォータを指定して、namespace で消費されるコンピュートリソースの合計量を制限できます。
ただし、namespace 全体のクォータを設定するのではなく、パイプライン実行で作成される Pod が使用するコンピュートリソースの量を制限できます。現時点で、Red Hat OpenShift Pipelines ではパイプラインのコンピュートリソースクォータを直接指定できません。
3.1. OpenShift Pipeline でコンピュートリソース消費を制限する別の方法
パイプラインによるコンピュートリソースの使用量をある程度制御するためには、代わりに、以下のアプローチを検討してください。
タスクの各ステップでリソース要求および制限を設定します。
例: タスクのステップごとのリソース要求および制限設定
... spec: steps: - name: step-with-limts computeResources: requests: memory: 1Gi cpu: 500m limits: memory: 2Gi cpu: 800m ...-
LimitRangeオブジェクトの値を指定して、リソース制限を設定します。LimitRangeの詳細は、制限範囲によるリソース消費の制限 を参照してください。 - パイプラインのリソース消費を減らします。
- プロジェクトごとにリソースクォータ を設定して管理します。
- 理想的には、パイプラインのコンピュートリソースクォータは、パイプライン実行で同時に実行される Pod が消費するコンピュートリソースの合計量と同じである必要があります。ただし、タスクを実行する Pod はユースケースに基づきコンピュートリソースを消費します。たとえば、Maven ビルドタスクには、ビルドするアプリケーションごとに異なるコンピュートリソースが必要となる場合があります。その結果、一般的なパイプラインでタスクのコンピュートリソースクォータを事前に定義できません。コンピュートリソースの使用に関する予測可能性や制御性を高めるには、さまざまなアプリケーション用にカスタマイズされたパイプラインを使用します。
注記
これらの方法で対応できないユースケースには、優先順位クラスのリソースクォータを使用して回避策を実装できます。
