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2.2. NUMA ノードのトポロジーについての理解

デプロイメントを計画する際には、最高のパフォーマンスが得られるように CPU およびメモリーのリソースを分割できるように、コンピュートノードの NUMA トポロジーを理解する必要があります。NUMA 情報を特定するには、以下のオプションのいずれかを使用することができます。

  • ハードウェアイントロスペクションを有効にして、ベアメタルノードから NUMA 情報を取得する。
  • 各ベアメタルノードにログインして、手動で情報を収集する。
注記

ハードウェアイントロスペクションで NUMA 情報を取得するには、アンダークラウドのインストールと設定が完了している必要があります。詳しくは、director のインストールと使用方法 を参照してください。

ハードウェアイントロスペクション情報の取得

Bare Metal サービスでは、ハードウェア検査時に追加のハードウェア情報を取得するためのパラメーター (inspection_extras) がデフォルトで有効になっています。これらのハードウェア情報を使って、オーバークラウドを設定することができます。undercloud.conf ファイルの inspection_extras パラメーターに関する詳細は、director のインストールと使用方法の director の設定 を参照してください。

たとえば、numa_topology コレクターは、この追加ハードウェアイントロスペクションの一部で、各 NUMA ノードに関する以下の情報が含まれます。

  • RAM (キロバイト単位)
  • 物理 CPU コアおよびそのシブリングスレッド
  • NUMA ノードに関連付けられた NIC

この情報を取得するには、ベアメタルノードの UUID を指定して、openstack baremetal introspection data save _UUID_ | jq .numa_topology コマンドを実行します。

取得されるベアメタルノードの NUMA 情報の例を以下に示します。 

{
  "cpus": [
    {
      "cpu": 1,
      "thread_siblings": [
        1,
        17
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 2,
      "thread_siblings": [
        10,
        26
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 0,
      "thread_siblings": [
        0,
        16
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 5,
      "thread_siblings": [
        13,
        29
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 7,
      "thread_siblings": [
        15,
        31
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 7,
      "thread_siblings": [
        7,
        23
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 1,
      "thread_siblings": [
        9,
        25
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 6,
      "thread_siblings": [
        6,
        22
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 3,
      "thread_siblings": [
        11,
        27
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 5,
      "thread_siblings": [
        5,
        21
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 4,
      "thread_siblings": [
        12,
        28
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 4,
      "thread_siblings": [
        4,
        20
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 0,
      "thread_siblings": [
        8,
        24
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 6,
      "thread_siblings": [
        14,
        30
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 3,
      "thread_siblings": [
        3,
        19
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 2,
      "thread_siblings": [
        2,
        18
      ],
      "numa_node": 0
    }
  ],
  "ram": [
    {
      "size_kb": 66980172,
      "numa_node": 0
    },
    {
      "size_kb": 67108864,
      "numa_node": 1
    }
  ],
  "nics": [
    {
      "name": "ens3f1",
      "numa_node": 1
    },
    {
      "name": "ens3f0",
      "numa_node": 1
    },
    {
      "name": "ens2f0",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "ens2f1",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "ens1f1",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "ens1f0",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "eno4",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "eno1",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "eno3",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "eno2",
      "numa_node": 0
    }
  ]
}
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