第3章 インストール
3.1. OpenShift Virtualization のクラスターの準備
OpenShift Virtualization をインストールする前にこのセクションを確認して、クラスターが要件を満たしていることを確認してください。
3.1.1. サポート対象のプラットフォーム
OpenShift Virtualization では、以下のプラットフォームを使用できます。
- Amazon Web Services ベアメタルインスタンス。
3.1.1.1. Red Hat OpenShift Service on AWS での OpenShift Virtualization
OpenShift Virtualization は、Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA) Classic クラスター上で実行できます。
クラスターを設定する前に、サポート対象の機能と制限に関する以下の要約を確認してください。
- インストール
インストーラーでプロビジョニングされるインフラストラクチャーを使用してクラスターをインストールし、ワーカーノードにベアメタルインスタンスタイプを指定する必要があります。たとえば、x86_64 アーキテクチャーをベースとするマシンの
c5n.metalタイプの値を使用できます。詳細は、AWS へのインストールに関する Red Hat OpenShift Service on AWS のドキュメントを参照してください。
- 仮想マシン (VM) へのアクセス
-
virtctlCLI ツールまたは Red Hat OpenShift Service on AWS Web コンソールを使用して仮想マシンにアクセスする方法に変更はありません。 NodePortまたはLoadBalancerサービスを使用して、仮想マシンを公開できます。- Red Hat OpenShift Service on AWS は AWS にロードバランサーを自動的に作成し、そのライフサイクルを管理するため、ロードバランサーのアプローチが推奨されます。また、セキュリティーグループはロードバランサー用にも作成され、アノテーションを使用して既存のセキュリティーグループをアタッチできます。サービスを削除すると、Red Hat OpenShift Service on AWS はロードバランサーとそれに関連するリソースを削除します。
- ネットワーク
- アプリケーションにフラットレイヤー 2 ネットワークが必要な場合や、IP プールを制御する必要がある場合は、OVN-Kubernetes セカンダリーオーバーレイネットワークを使用することを検討してください。
- ストレージ
基盤となるプラットフォームとの連携がストレージベンダーによって認定されている任意のストレージソリューションを使用できます。
重要AWS ベアメタルクラスターと ROSA クラスターでは、サポートされているストレージソリューションが異なる場合があります。ストレージベンダーにサポートを確認してください。
OpenShift Virtualization で Amazon Elastic File System (EFS) または Amazon Elastic Block Store (EBS) を使用すると、次の表に示すようにパフォーマンスと機能の制限が発生する可能性があります。
表3.1 EFS と EBS のパフォーマンスと機能の制限 機能 EBS ボリューム EFS ボリューム 共有ストレージソリューション gp2
gp3
io2
仮想マシンライブマイグレーション
利用不可
利用不可
利用可能
利用可能
利用可能
クローン作成による高速仮想マシン作成
利用可能
利用不可
利用可能
スナップショットを使用した仮想マシンのバックアップと復元
利用可能
利用不可
利用可能
ライブマイグレーション、高速仮想マシンの作成、仮想マシンスナップショット機能の有効化を行うには、ReadWriteMany (RWX)、クローン作成、スナップショットをサポートする CSI ストレージの使用を検討してください。
3.1.2. ハードウェアとオペレーティングシステムの要件
OpenShift Virtualization の次のハードウェアおよびオペレーティングシステム要件を確認してください。
3.1.2.1. CPU の要件
Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9 でサポート。
サポートされている CPU の Red Hat Ecosystem Catalog を参照してください。
注記ワーカーノードの CPU が異なる場合は、CPU ごとに機能が異なるため、ライブマイグレーションが失敗する可能性があります。この問題は、ワーカーノードに適切な容量の CPU が搭載されていることを確認し、仮想マシンのノードアフィニティールールを設定することで軽減できます。
詳細は、ノードアフィニティーの required (必須) ルールの設定 を参照してください。
- AMD および Intel 64 ビットアーキテクチャー (x86-64-v2) のサポート。
- Intel 64 または AMD64 CPU 拡張機能のサポート。
- Intel VT または AMD-V ハードウェア仮想化拡張機能が有効化されている。
- NX (実行なし) フラグが有効。
3.1.2.2. オペレーティングシステム要件
- ワーカーノードにインストールされた Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS)。
3.1.2.3. ストレージ要件
- Red Hat OpenShift Service on AWS によってサポートされます。
-
ストレージプロビジョナーがスナップショットをサポートしている場合は、
VolumeSnapshotClassオブジェクトをデフォルトのストレージクラスに関連付ける必要があります。
3.1.2.3.1. 仮想マシンディスクのボリュームとアクセスモードについて
既知のストレージプロバイダーでストレージ API を使用する場合、ボリュームモードとアクセスモードは自動的に選択されます。ただし、ストレージプロファイルのないストレージクラスを使用する場合は、ボリュームとアクセスモードを設定する必要があります。
最良の結果を得るには、ReadWriteMany (RWX) アクセスモードと Block ボリュームモードを使用してください。これは、以下の理由により重要です。
-
ライブマイグレーションには
ReadWriteMany(RWX) アクセスモードが必要です。 -
Blockボリュームモードは、Filesystemボリュームモードよりもパフォーマンスが大幅に優れています。これは、Filesystemボリュームモードでは、ファイルシステムレイヤーやディスクイメージファイルなどを含め、より多くのストレージレイヤーが使用されるためです。仮想マシンのディスクストレージに、これらのレイヤーは必要ありません。
次の設定の仮想マシンをライブマイグレーションすることはできません。
-
ReadWriteOnce(RWO) アクセスモードのストレージボリューム - GPU などのパススルー機能
これらの仮想マシンの evictionStrategy フィールドを None に設定します。None ストラテジーでは、ノードの再起動中に仮想マシンの電源がオフになります。
3.1.3. ライブマイグレーションの要件
-
ReadWriteMany(RWX) アクセスモードの共有ストレージ 十分な RAM およびネットワーク帯域幅
注記ライブマイグレーションを引き起こすノードドレインをサポートするために、クラスター内に十分なメモリーリクエスト容量があることを確認する必要があります。以下の計算を使用して、必要な予備のメモリーを把握できます。
Product of (Maximum number of nodes that can drain in parallel) and (Highest total VM memory request allocations across nodes)
クラスターで 並行して実行できるデフォルトの移行数 は 5 です。
- 仮想マシンがホストモデルの CPU を使用する場合、ノードは仮想マシンのホストモデルの CPU をサポートする必要があります。
- ライブマイグレーション 専用の Multus ネットワーク を強く推奨します。専用ネットワークは、移行中のテナントワークロードに対するネットワークの飽和状態の影響を最小限に抑えます。
3.1.4. 物理リソースのオーバーヘッド要件
OpenShift Virtualization は、Red Hat OpenShift Service on AWS へのアドオンであり、クラスターの計画時に考慮する必要があるオーバーヘッドが追加されます。各クラスターマシンは、Red Hat OpenShift Service on AWS 要件に加えて、次のオーバーヘッド要件に対応する必要があります。クラスター内の物理リソースを過剰にサブスクライブすると、パフォーマンスに影響する可能性があります。
このドキュメントに記載されている数は、Red Hat のテスト方法およびセットアップに基づいています。これらの数は、独自のセットアップおよび環境に応じて異なります。
メモリーのオーバーヘッド
以下の式を使用して、OpenShift Virtualization のメモリーオーバーヘッドの値を計算します。
クラスターメモリーのオーバーヘッド
Memory overhead per infrastructure node ≈ 150 MiB
Memory overhead per worker node ≈ 360 MiB
さらに、OpenShift Virtualization 環境リソースには、すべてのインフラストラクチャーノードに分散される合計 2179 MiB の RAM が必要です。
仮想マシンのメモリーオーバーヘッド
Memory overhead per virtual machine ≈ (1.002 × requested memory) \
+ 218 MiB \ 1
+ 8 MiB × (number of vCPUs) \ 2
+ 16 MiB × (number of graphics devices) \ 3
+ (additional memory overhead) 4
- 1
virt-launcherPod で実行されるプロセスに必要です。- 2
- 仮想マシンが要求する仮想 CPU の数。
- 3
- 仮想マシンが要求する仮想グラフィックスカードの数。
- 4
- 追加のメモリーオーバーヘッド:
- お使いの環境に Single Root I/O Virtualization (SR-IOV) ネットワークデバイスまたは Graphics Processing Unit (GPU) が含まれる場合、それぞれのデバイスに 1 GiB の追加のメモリーオーバーヘッドを割り当てます。
- Secure Encrypted Virtualization (SEV) が有効な場合は、256 MiB を追加します。
- Trusted Platform Module (TPM) が有効な場合は、53 MiB を追加します。
CPU オーバーヘッド
以下の式を使用して、OpenShift Virtualization のクラスタープロセッサーのオーバーヘッド要件を計算します。仮想マシンごとの CPU オーバーヘッドは、個々の設定によって異なります。
クラスターの CPU オーバーヘッド
CPU overhead for infrastructure nodes ≈ 4 cores
OpenShift Virtualization は、ロギング、ルーティング、およびモニタリングなどのクラスターレベルのサービスの全体的な使用率を増加させます。このワークロードに対応するには、インフラストラクチャーコンポーネントをホストするノードに、4 つの追加コア (4000 ミリコア) の容量があり、これがそれらのノード間に分散されていることを確認します。
CPU overhead for worker nodes ≈ 2 cores + CPU overhead per virtual machine
仮想マシンをホストする各ワーカーノードには、仮想マシンのワークロードに必要な CPU に加えて、OpenShift Virtualization 管理ワークロード用に 2 つの追加コア (2000 ミリコア) の容量が必要です。
仮想マシンの CPU オーバーヘッド
専用の CPU が要求される場合は、仮想マシン 1 台につき CPU 1 つとなり、クラスターの CPU オーバーヘッド要件に影響が出てきます。それ以外の場合は、仮想マシンに必要な CPU の数に関する特別なルールはありません。
ストレージのオーバーヘッド
以下のガイドラインを使用して、OpenShift Virtualization 環境のストレージオーバーヘッド要件を見積もります。
クラスターストレージオーバーヘッド
Aggregated storage overhead per node ≈ 10 GiB
10 GiB は、OpenShift Virtualization のインストール時にクラスター内の各ノードに関するディスク上のストレージの予想される影響に相当します。
仮想マシンのストレージオーバーヘッド
仮想マシンごとのストレージオーバーヘッドは、仮想マシン内のリソース割り当ての特定の要求により異なります。この要求は、クラスター内の別の場所でホストされるノードまたはストレージリソースの一時ストレージに対するものである可能性があります。OpenShift Virtualization は現在、実行中のコンテナー自体に追加の一時ストレージを割り当てていません。
例
クラスター管理者が、クラスター内の 10 台の (それぞれ 1 GiB の RAM と 2 つの vCPU の) 仮想マシンをホストする予定の場合、クラスター全体で影響を受けるメモリーは 11.68 GiB になります。クラスターの各ノードについて予想されるディスク上のストレージの影響は 10 GiB で示され、仮想マシンのワークロードをホストするワーカーノードに関する CPU の影響は最小 2 コアで示されます。
