インスタンス＆イメージガイド

手順

1. 環境ファイルの GlanceCacheEnabled パラメーターの値を true に設定します。これにより、glance-api.conf Heat テンプレートの flavor の値が自動的に keystone+cachemanagement に設定されます。

   parameter_defaults:
       GlanceCacheEnabled: true

2. オーバークラウドを再デプロイする際に、openstack overcloud deploy コマンドにその環境ファイルを追加します。

1. Dashboard で プロジェクト > コンピュート > イメージ を選択します。
2. イメージの作成 をクリックします。
3. 各フィールドに値を入力し、完了したら イメージの作成 をクリックします。

1. Dashboard で プロジェクト > コンピュート > イメージ を選択します。

2. ドロップダウンリストから イメージの編集 をクリックします。

   注記

   イメージの編集 オプションは、admin ユーザーとしてログインした場合にのみ使用することができます。demo ユーザーとしてログインした場合には、インスタンスの起動 または ボリュームの作成 のオプションを使用することができます。

3. フィールドを更新して、終了したら イメージの更新 をクリックします。次の値を更新することができます (名前、説明、カーネル ID、RAM ディスク ID、アーキテクチャー、形式、最小ディスク、最小メモリー、パブリック、保護)。
4. ドロップダウンメニューをクリックして メタデータの更新 オプションを選択します。
5. 左のコラムから右のコラムに項目を追加して、メタデータを指定します。左のコラムには、Image サービスのメタデータカタログからのメタデータの定義が含まれています。その他 を選択して、任意のキーを使用してメタデータを追加し、完了したら 保存 をクリックします。

1. Dashboard で プロジェクト > コンピュート > イメージ を選択します。
2. 削除するイメージを選択し、イメージの削除 ボタンをクリックします。

1. Dashboard で プロジェクト を選択します。
2. ネットワーク & gt; ネットワーク を選択し、新規インスタンスを接続することができるプライベートネットワークが存在していることを確認してください（ネットワークの作成方法については、『ネットワーク ガイド』の「ネットワークの 作成 」セクションを参照してください）。
3. コンピュート > アクセスとセキュリティー > キーペア を選択して、キーペアが存在していることを確認します (キーペアの作成方法については、「キーペアの作成」を参照)。

4. ブートソースに使用可能なイメージまたはボリュームのいずれかがあることを確認してください。

   • ブートソースのイメージを表示するには、イメージ タブを選択します (イメージを作成する場合は「イメージの作成」を参照してください)。
   • ブートソースのボリュームを表示するには、ボリューム タブを選択します（ボリュームを作成する場合は 『ストレージガイド』の「ボリューム の作成 」を参照してください）。
5. コンピュート > アクセスとセキュリティー > セキュリティーグループ を選択し、セキュリティーグループルールが作成済みであることを確認します（セキュリティーグループの作成については、『 ユーザーおよびアイデンティティー管理ガイド』の「 プロジェクトのセキュリティー管理 」を参照してください）。

1. Dashboard で プロジェクト > コンピュート > インスタンス を選択します。
2. インスタンスの起動 をクリックします。
3. 各フィールド (「*」の付いたフィールドは必須です) に設定値を入力し、起動 をクリックします。

1. 各ホストに SSH 鍵認証を設定してホスト間の通信が可能な状態にし、Compute が SSH を使用してディスクを他のホストに移動できるようにします (例: 複数のコンピュートノードが同じ SSH 鍵を共有することが可能です)。

2. 元のホストでリサイズを有効にするには、Compute 環境ファイルの allow_resize_to_same_host パラメーターを「True」に設定します。

   注記

   allow_resize_to_same_host パラメーターによって、同じホスト上のインスタンスはリサイズされません。このパラメーターが全コンピュートノードで「True」に指定されている場合でも、スケジューラーは同じホスト上のインスタンスのリサイズを強制しません。これは、想定されている動作です。

3. Dashboard で プロジェクト > コンピュート > インスタンス を選択します。
4. インスタンスの アクション コラムの矢印をクリックして、インスタンスのリサイズ を選択します。
5. 新しいフレーバー フィールドで新規フレーバーを選択します。

6. 起動時にインスタンスのパーティション分割を手動で行うには、以下の手順で設定します (これにより、ビルドタイムが短縮されます)。

   1. 高度な設定 を選択します。
   2. ディスクパーティション フィールドで、手動 を選択します。
7. リサイズ をクリックします。

1. Dashboard で プロジェクト > コンピュート > インスタンス を選択して、対象のインスタンスにチェックを付けます。
2. インスタンスの削除 をクリックします。

1. 起動するインスタンスの最初のコラムにあるチェックボックスをクリックします。全インスタンスを選択するには、表の最初の行のチェックボックスをクリックします。
2. 表の上にある その他のアクション をクリックして インスタンスの起動 を選択します。

1. Dashboard で プロジェクト タブを選択して、コンピュート > アクセスとセキュリティー をクリックします。
2. セキュリティーグループ タブで、+ セキュリティーグループの作成 をクリックします。
3. セキュリティーグループに名前と説明を指定して、セキュリティーグループの作成 をクリックします。

1. 生成したキーペアの証明書のアクセス権を変更します。

   $ chmod 600 os-key.pem

2. ssh-agent がすでに実行されているかどうかを確認します。

   # ps -ef | grep ssh-agent

3. 実行されていない場合には、次のコマンドで起動します。

   # eval `ssh-agent`

4. ローカルマシンで、キーペアの証明書を SSH に読み込みます。以下に例を示します。

   $ ssh-add ~/.ssh/os-key.pem

5. これで、イメージにより提供されるユーザーで、ファイルに SSH アクセスできるようになりました。

1. /etc/openstack-dashboard/local_settings ファイルで、change_set_password パラメーターの値を True に設定します。

   can_set_password: True

2. Compute 環境ファイルの inject_password パラメーターを「True」に設定します。

   inject_password=true

3. Compute サービスを再起動します。

   # service nova-compute restart

1. Dashboard に管理ユーザーとしてログインして 管理 > システム > フレーバー を選択します。

2. フレーバーの作成 をクリックして、以下のフィールドに入力します。

   表4.4 フレーバーのオプション

   タブ	フィールド	説明
   フレーバー情報	名前	一意な名前
   	ID	一意な ID。デフォルト値は auto で、UUID4 値を生成しますが、整数または UUID4 値 を手動で指定することもできます。
   	仮想 CPU	仮想 CPU 数
   	メモリー (MB)	メモリー (メガバイト単位)
   	ルートディスク (GB)	一時ディスクのサイズ (ギガバイト単位)。ネイティブイメージサイズを使用するには 0 を指定します。このディスクは、Instance Boot Source=Boot from Volume と指定されている場合には使用されません。
   	一時ディスク (GB)	インスタンスで利用可能なセカンダリー一時ディスクのサイズ (ギガバイト単位)。このディスクは、インスタンスの削除時に破棄されます。 デフォルト値は 0 です。この値を指定すると、一時ディスクは作成されません。
   	スワップディスク (MB)	スワップディスクのサイズ (メガバイト単位)
   フレーバーアクセス権	選択済みのプロジェクト	そのフレーバーを使用することができるプロジェクト。プロジェクトが選択されていない場合には、全プロジェクトにアクセスが提供されます (Public=Yes)。

3. フレーバーの作成 をクリックします。

1. Dashboard に管理ユーザーとしてログインして 管理 > システム > フレーバー を選択します。
2. 対象のフレーバーの フレーバーの編集 ボタンをクリックします。
3. 値を更新して、保存 をクリックします。

1. Compute 環境ファイルを開きます。

2. NovaSchedulerDefaultFilters パラメーターにまだ以下の値がなければ、値を追加します。

   • ホストアグリゲートのメタデータ用の AggregateInstanceExtraSpecsFilter

     注記

     同じ NovaSchedulerDefaultFilters パラメーターの値として AggregateInstanceExtraSpecsFilter および ComputeCapabilitiesFilter フィルターの両方を指定する場合には、フレーバー extra_specs の設定にスコープを定義した仕様を使用する必要があります。使用しない場合には、ComputeCapabilitiesFilter は適切なホストの選択に失敗します。これらのフィルター用にフレーバー extra_specs キーのスコープを定義するのに使用する名前空間の詳細は、表4.7「スケジューリングフィルター」 を参照してください。

   • インスタンス起動時のアベイラビリティーゾーンのホスト仕様用の AvailabilityZoneFilter
3. 設定ファイルを保存します。
4. オーバークラウドをデプロイします。

1. Dashboard に管理ユーザーとしてログインして 管理 > システム > ホストアグリゲート を選択します。ホストアグリゲート のセクションに現在定義済みのアグリゲートがすべてリストされます。
2. ホストアグリゲートの作成 をクリックします。
3. 名前 フィールドにアグリゲートの名前を入力します。この名前が アベイラビリティーゾーン フィールドでエンドユーザーに表示されます。
4. アグリゲートのホストの管理 をクリックします。
5. 「+」アイコンをクリックしてホストを選択します。
6. ホストアグリゲートの作成 をクリックします。

1. Dashboard に管理ユーザーとしてログインして 管理 > システム > ホストアグリゲート を選択します。ホストアグリゲート のセクションに現在定義済みのアグリゲートがすべてリストされます。

2. インスタンスの 名前 または アベイラビリティーゾーン を更新するには、以下の手順で行います。

   • アグリゲートの ホストアグリゲートの編集 ボタンをクリックします。
   • 名前 または アベイラビリティーゾーン のフィールドを更新して、保存 をクリックします。

3. インスタンスの 割り当て済みのホスト を更新するには、以下の手順で行います。

   • アクション の下にあるアグリゲートの矢印アイコンをクリックします。
   • ホストの管理 をクリックします。
   • 「+」または「-」のアイコンをクリックしてホストの割り当てを変更します。
   • 終了したら、保存 をクリックします。

4. インスタンスの メタデータ を更新するには、以下の手順で行います。

   • アクション の下にあるアグリゲートの矢印アイコンをクリックします。
   • メタデータの更新 ボタンをクリックします。現在の値はすべて右側の 選択済みのメタデータ の下に一覧表示されます。
   • 利用可能なメタデータ で その他 のフィールドをクリックして、追加するキーを指定します。事前に定義したキー (表4.6「ホストアグリゲートのメタデータ」を参照) を使用するか、独自のキーを追加します (このキーと全く同じキーがインスタンスのフレーバーに設定されている場合にのみ有効となります)。

   • 「+」ボタンをクリックします。選択済みのメタデータ の下に新しいキーが表示されるようになりました。

     注記

     キーを削除するには、「-」のアイコンをクリックします。

   • 保存 をクリックします。

     表4.6 ホストアグリゲートのメタデータ

     キー	説明
     filter_tenant_id	指定した場合には、アグリゲートはこのテナント (プロジェクト) のみをホストします。これは、Compute のスケジューラーに設定されている AggregateMultiTenancyIsolation フィルターによって異なります。

1. Dashboard に管理ユーザーとしてログインして 管理 > システム > ホストアグリゲート を選択します。ホストアグリゲート のセクションに現在定義済みのアグリゲートがすべてリストされます。

2. 割り当てられている全ホストをアグリゲートから削除します。

   1. アクション の下にあるアグリゲートの矢印アイコンをクリックします。
   2. ホストの管理 をクリックします。
   3. 「-」アイコンをクリックして、全ホストを削除します。
   4. 終了したら、保存 をクリックします。
3. アクション の下にあるアグリゲートの矢印アイコンをクリックします。
4. このダイアログ画面と次の画面で ホストアグリゲートの削除 をクリックします。

1. Dashboard で プロジェクト > コンピュート > インスタンス を選択します。
2. スナップショットを作成するインスタンスを選択します。
3. アクション コラムで、スナップショットの作成 をクリックします。

4. スナップショットの作成 ダイアログでは、スナップショットの名前を入力して スナップショットの作成 をクリックします。

   イメージ カテゴリーには、インスタンスのスナップショットが表示されます。

1. Dashboard で プロジェクト > イメージ を選択します。
2. 作成したスナップショットはすべて プロジェクト オプションの下に表示されます。

3. 作成するスナップショットごとに、ドロップダウンリストを使用して以下の機能を実行できます。

   1. ボリュームの作成 オプションを使用して、ボリュームを作成してボリューム名の値、説明、イメージソース、ボリューム種別、サイズ、アベイラビリティーゾーンを入力します。詳細は、『 ストレージガイド』 の「 ボリュームの作成」を 参照してください。
   2. イメージの編集 オプションを使用して、名前、説明、カーネル ID、Ramdisk ID、アーキテクチャー、形式、最小ディスク (GB)、最小メモリー (MB)、パブリックまたはプライベートを更新して、スナップショットのイメージを更新します。詳細は、「イメージの更新」を参照してください。
   3. イメージの削除 オプションを使用してスナップショットを削除します。

1. Dashboard で プロジェクト > コンピュート > イメージ を選択します。
2. インスタンスを復元するスナップショットを選択します。
3. アクション コラムで、インスタンスの起動 をクリックします。
4. インスタンスの起動 ダイアログで、インスタンスの名前とその他の詳細を入力して 起動 をクリックします。

1. Image サービスにレスキューイメージを追加します。

   # glance image-create --name IMAGE_NAME --disk-format qcow2 \
     --container-format bare --is-public True --file IMAGE_PATH

   IMAGE_NAME は、イメージの名前に、IMAGE_PATH はイメージの場所に置き換えます。

2. image-list コマンドを使用して、インスタンスをレスキューモードで起動するのに必要な IMAGE_ID を取得します。

   # glance image-list

1. デフォルトのイメージではなく、特定のイメージを使用してインスタンスをレスキューする必要があるため、--image パラメーターを使用します。

   # nova rescue --image IMAGE_ID VIRTUAL_MACHINE_ID

   IMAGE_ID は使用するイメージ ID に、VIRTUAL_MACHINE_ID はレスキューする仮想マシンの ID に置き換えます。

   注記

   nova rescue コマンドを使用すると、インスタンスでソフトシャットダウンを実行することができます。これにより、ゲストオペレーティングシステムは、インスタンスの電源をオフにする前に、制御されたシャットダウンを実行することができます。シャットダウンの動作は、Compute 設定ファイルの shutdown_timeout を使用して設定されます。この値は、ゲストオペレーティングシステムが完全にシャットダウンするまでの合計時間 (秒単位) を指定します。デフォルトのタイムアウトは 60 秒です。

   このタイムアウト値は、os_shutdown_timeout でイメージ毎に上書きすることが可能です。これは、異なるタイプのオペレーティングシステムでクリーンにシャットダウンするために必要な時間を指定するイメージのメタデータ設定です。

2. 仮想マシンを再起動します。
3. nova list コマンドまたは Dashboard を使用して、コントローラーノード上で仮想マシンのステータスが RESCUE であることを確認します。
4. レスキューモード用のパスワードを使用して、新しい仮想マシンのダッシュボードにログインします。

1. コントローラーノードで以下のコマンドを実行します。

   # nova unrescue VIRTUAL_MACHINE_ID

   VIRTUAL_MACHINE_ID はアンレスキューする仮想マシンの ID に置き換えます。

手順

1. 障害の発生したコンピュートノードに管理者としてログインします。

2. コンピュートノードを無効にします。

   (overcloud) [stack@director ~]$ openstack compute service set \
   <host> <service> --disable

   • <host> をインスタンスの退避元となるコンピュートノードの名前に置き換えてください。
   • <service> を無効にするサービスの名前 (例: nova-compute) に置き換えてください。

3. インスタンスを退避させるには、以下のコマンドを入力します。

   (overcloud) [stack@director ~]$ nova evacuate [--password <pass>] <vm> [<dest>]

   • <pass> を退避するインスタンスに設定する admin パスワードに置き換えてください。パスワードを指定しなかった場合には、無作為に生成され、退避の完了時に出力されます。
   • <vm> を退避させるインスタンスの名前または ID に置き換えてください。

   • <dest> をインスタンスの退避先となるコンピュートノードの名前に置き換えてください。退避先コンピュートノードを指定しなかった場合には、Compute のスケジューラーがノードを選択します。退避先に指定可能なコンピュートノードを確認するには、以下のコマンドを使用します。

     (overcloud) [stack@director ~]$ openstack hypervisor list

手順

1. 障害の発生したコンピュートノードに管理者としてログインします。

2. コンピュートノードを無効にします。

   (overcloud) [stack@director ~]$ openstack compute service set \
   <host> <service> --disable

   • <host> をインスタンスの退避元となるコンピュートノードの名前に置き換えてください。
   • <service> を無効にするサービスの名前 (例: nova-compute) に置き換えてください。

3. 指定したコンピュートノード上の全インスタンスを退避させます。

   (overcloud) [stack@director ~]$ nova host-evacuate [--target_host <dest>] [--force] <host>

   • <dest> をインスタンスの退避先となるコンピュートノードの名前に置き換えてください。退避先を指定しなかった場合には、Compute のスケジューラーがノードを選択します。退避先に指定可能なコンピュートノードを確認するには、以下のコマンドを使用します。

     (overcloud) [stack@director ~]$ openstack hypervisor list

   • <host> をインスタンスの退避元となるコンピュートノードの名前に置き換えてください。

手順

1. コントローラーノードで以下の手順を実施します。

   1. 以下の例に示すように、Compute サービスのユーザーに /var/lib/nova/instances ディレクトリーの読み取り/書き込み権限があることを確認します。

      drwxr-xr-x.  9 nova nova 4096 Nov  5 20:37 instances

   2. /etc/exports ファイルに以下の行を追加します。

      /var/lib/nova/instances node1_IP(rw,sync,fsid=0,no_root_squash)
      /var/lib/nova/instances node2_IP(rw,sync,fsid=0,no_root_squash)

      node1_IP および node2_IP を 2 つのコンピュートノードの IP アドレスに置き換えてください。以下に例を示します。

      /var/lib/nova/instances 192.168.24.9(rw,sync,fsid=0,no_root_squash)
      /var/lib/nova/instances 192.168.24.21(rw,sync,fsid=0,no_root_squash)

   3. /var/lib/nova/instances ディレクトリーをコンピュートノードにエクスポートします。

      # exportfs -avr

   4. NFS サーバーを再起動します。

      # systemctl restart nfs-server

2. 各コンピュートノードで以下の手順を実施します。

   1. /var/lib/nova/instances ディレクトリーがローカルに存在することを確認します。

   2. /etc/fstab ファイルに以下の行を追加します。

      NFS_SHARE_PATH:/var/lib/nova/instances /var/lib/nova/instances nfs4 defaults 0 0

   3. コントローラーのインスタンスディレクトリーをマウントし、/etc/fstab に記載されているすべてのデバイスをマウントします。

      # mount -a -v

   4. QEMU がディレクトリーのイメージにアクセスできることを確認します。

      # ls -ld /var/lib/nova/instances
      drwxr-xr-x. 9 nova nova 4096 Nov  5 20:37 /var/lib/nova/instances

   5. ノードでインスタンスディレクトリーを表示できることを確認します。

      drwxr-xr-x. 9 nova nova 4096 Nov  5 20:37 /var/lib/nova/instances

手順

1. インスタンスの移行の一覧を取得します。

   $ nova server-migration-list <vm>

   <vm> をインスタンスの名前または ID に置き換えてください。

2. ライブマイグレーションを中止します。

   $ nova live-migration-abort <vm> <migration-id>

   • <vm> をインスタンスの名前または ID に置き換えてください。
   • <migration-id> を移行の ID に置き換えてください。

手順

1. インスタンスの移行の一覧を取得します。

   $ nova server-migration-list <vm>

   <vm> をインスタンスの名前または ID に置き換えてください。

2. ライブマイグレーションを強制的に完了させます。

   $ nova live-migration-force-complete <vm> <migration-id>

   • <vm> をインスタンスの名前または ID に置き換えてください。
   • <migration-id> を移行の ID に置き換えてください。

手順

1. Compute 環境ファイルの NovaVcpuPinSet 設定を定義して、仮想マシン用に CPU コアを確保します。

   NovaVcpuPinSet: 2,3,6,7

2. 同じファイルの NovaReservedHostMemory オプションを、ホストのプロセス用に確保するメモリー容量に設定します。たとえば、512 MB を確保する場合、設定は以下のようになります。

   NovaReservedHostMemory: 512

3. 仮想マシン用に確保した CPU コアでホストプロセスが実行されないようにするには、Compute 環境ファイルの IsolCpusList パラメーターに、仮想マシン用に確保した CPU コアを設定します。CPU インデックスの一覧またはスペース区切りの範囲を使用して、IsolCpusList パラメーターの値を指定します。以下に例を示します。

   IsolCpusList: 2 3 6 7

   注記

   IsolCpusList パラメーターにより、下層のコンピュートノードは対応する物理 CPU を自らは使用できなくなります。物理 CPU は仮想マシン専用です。

4. この設定を適用するには、オーバークラウドをデプロイします。

   (undercloud) $ openstack overcloud deploy --templates \
     -e /home/stack/templates/<compute_environment_file>.yaml

手順

1. Compute 環境ファイルを開きます。

2. NovaSchedulerDefaultFilters パラメーターにまだ以下の値がなければ、値を追加します。

   • NUMATopologyFilter
   • AggregateInstanceExtraSpecsFilter
3. 設定ファイルを保存します。
4. オーバークラウドをデプロイします。

手順

1. admin の認証情報を読み込みます。

   source ~/keystonerc_admin

2. ピニング要求を受信するホスト用にアグリゲートを作成します。

   nova aggregate-create <aggregate-name-pinned>

3. アグリゲートのメタデータを編集して、ピニングを有効化します。

   nova aggregate-set-metadata <aggregate-pinned-UUID> pinned=true

4. その他のホスト用のアグリゲートを作成します。

   nova aggregate-create <aggregate-name-unpinned>

5. このアグリゲートのメタデータを編集します。

   nova aggregate-set-metadata <aggregate-unpinned-UUID> pinned=false

6. 既存のフレーバーのスペックを以下のように変更します。

   for i in $(nova flavor-list | cut -f 2 -d ' ' | grep -o '[0-9]*'); do nova flavor-key $i set "aggregate_instance_extra_specs:pinned"="false"; done

7. ピニング要求を受信するホスト用にフレーバーを作成します。

   nova flavor-create <flavor-name-pinned> <flavor-ID> <RAM> <disk-size> <vCPUs>

   詳細は以下のようになります。

   • <flavor-ID>: nova で UUID を生成する場合は、auto に設定します。
   • <RAM>: 必要なメモリーを MB 単位で指定します。
   • <disk-size>: 必要なディスクサイズを GB 単位で指定します。
   • <vCPUs>: 確保する仮想 CPU の数

8. このフレーバーの hw:cpu_policy のスペックは、dedicated に指定して、CPU ピニングを有効化するための専用のリソースを必要とするように設定し、hw:cpu_thread_policy の仕様を require に指定して、スレッドシブリングに各仮想 CPU を配置します。

   nova flavor-key <flavor-name-pinned> set hw:cpu_policy=dedicated
   nova flavor-key <flavor-name-pinned> set hw:cpu_thread_policy=require

   注記

   ホストに SMT アーキテクチャーがない場合や、スレッドシブリングに空きのある CPU コアが十分にない場合には、スケジューリングが失敗します。このような動作が望ましくない場合や、単にホストが SMT アーキテクチャーを備えていない場合には、hw:cpu_thread_policy の仕様を使わないようにするか、require の代わりに prefer に設定してください。デフォルトの prefer ポリシーでは、スレッドシブリングが利用可能な場合には、必ず使用されます。

9. aggregate_instance_extra_specs:pinned のスペックは「true」に指定して、このフレーバーをベースとするインスタンスが、アグリゲートのメタデータ内のこのスペックを使用するように設定します。

   nova flavor-key <flavor-name-pinned> set aggregate_instance_extra_specs:pinned=true

10. 新規アグリゲートにホストを追加します。

    nova aggregate-add-host <aggregate-pinned-UUID> <host_name>
    nova aggregate-add-host <aggregate-unpinned-UUID> <host_name>

11. 新規フレーバーを使用してインスタンスをブートします。

    nova boot --image <image-name> --flavor <flavor-name-pinned> <server-name>

12. 新規サーバーが正しく配置されたことを確認するには、以下のコマンドを実行して、その出力で OS-EXT-SRV-ATTR:hypervisor_hostname の箇所をチェックします。

    nova show <server-name>

手順

1. ヒュージページを要求するインスタンス用のフレーバーを作成します。

   $ openstack flavor create --ram <size-mb> --disk <size-gb> --vcpus <no_reserved_vcpus> huge_pages

2. ヒュージページのフレーバーを設定します。

   $ openstack flavor set huge_pages --property hw:mem_page_size=1GB

   有効な hw:mem_page_size の値は以下のとおりです。

   • large: ホストでサポートされる最大のページサイズを選択します。x86_64 システムでは 2 MB または 1 GB です。
   • small: (デフォルト) ホストでサポートされる最小のページサイズを選択します。X86_64 システムでは、4 kB (通常のページ) です。
   • any: libvirt ドライバーで決定される、利用可能な最大のヒュージページサイズを選択します。
   • <pagesize>: (文字列) ワークロードに具体的な要件がある場合、ページサイズを明示的に設定します。整数値のページサイズを、kB またはその他の標準単位で指定します。たとえば、4kB、2MB、2048、1GB と設定します。

3. 新しいフレーバーを使用してインスタンスを作成します。

   $ openstack server create --flavor huge_pages --image <image> huge_pages_instance

1. オーバークラウドイメージをコピーし、コピーしたイメージに gpu の接尾辞を追加します。

   $ cp overcloud-full.qcow2 overcloud-full-gpu.qcow2

2. YUM から ISO イメージ生成器ツールをインストールします。

   $ sudo yum install genisoimage -y

3. NVIDIA の Web サイトから、GPU デバイスに対応する NVIDIA GRID ホストドライバー RPM パッケージをダウンロードします。必要なドライバーを確認するには、NVIDIA ドライバーダウンロードポータル を参照してください。

   注記

   ポータルからドライバーをダウンロードするには、NVIDIA カスタマーとして登録されている必要があります。

4. ドライバー RPM パッケージから ISO イメージを作成し、イメージを nvidia-guest ディレクトリーに保存します。この ISO イメージを使用して、以下の手順でコンピュートノードにドライバーをインストールします。

   $ genisoimage -o nvidia-guest.iso -R -J -V NVIDIA nvidia-guest/
   I: -input-charset not specified, using utf-8 (detected in locale settings)
     9.06% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    18.08% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    27.14% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    36.17% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    45.22% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    54.25% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    63.31% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    72.34% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    81.39% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    90.42% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
    99.48% done, estimate finish Wed Oct 31 11:24:46 2018
   Total translation table size: 0
   Total rockridge attributes bytes: 358
   Total directory bytes: 0
   Path table size(bytes): 10
   Max brk space used 0
   55297 extents written (108 MB)

5. コンピュートノード用のドライバーインストールスクリプトを作成します。このスクリプトにより、スクリプトを実行する各コンピュートノードに NVIDIA GRID ホストドライバーがインストールされます。この例では、スクリプトは install_nvidia.sh という名前です。

   #/bin/bash
   
   # NVIDIA GRID package
   mkdir /tmp/mount
   mount LABEL=NVIDIA /tmp/mount
   rpm -ivh /tmp/mount/NVIDIA-vGPU-rhel-8.0-430.27.x86_64.rpm

6. 生成した ISO イメージをアタッチし、作成したドライバーインストールスクリプトを実行して、オーバークラウドイメージをカスタマイズします。以下に例を示します。

   $ virt-customize --attach nvidia-packages.iso -a overcloud-full-gpu.qcow2  -v --run install_nvidia.sh
   [   0.0] Examining the guest ...
   libguestfs: launch: program=virt-customize
   libguestfs: launch: version=1.36.10rhel=8,release=6.el8_5.2,libvirt
   libguestfs: launch: backend registered: unix
   libguestfs: launch: backend registered: uml
   libguestfs: launch: backend registered: libvirt

7. SELinux でカスタマイズしたイメージのラベルを付け直します。

   $ virt-customize -a overcloud-full-gpu.qcow2 --selinux-relabel
   [   0.0] Examining the guest ...
   [   2.2] Setting a random seed
   [   2.2] SELinux relabelling
   [  27.4] Finishing off

8. Glance アップロード用にカスタムイメージファイルを準備します。以下に例を示します。

   $ mkdir /var/image/x86_64/image
   $ guestmount -a overcloud-full-gpu.qcow2 -i --ro image
   $ cp image/boot/vmlinuz-3.10.0-862.14.4.el8.x86_64 ./overcloud-full-gpu.vmlinuz
   $ cp image/boot/initramfs-3.10.0-862.14.4.el8.x86_64.img ./overcloud-full-gpu.initrd

9. アンダークラウドから、Glance にカスタムイメージをアップロードします。

   (undercloud) $ openstack overcloud image upload --update-existing --os-image-name overcloud-full-gpu.qcow2

1. ファイル /home/stack/templates/roles/Compute.yaml を /home/stack/templates/roles/ComputeGPU.yaml にコピーし、ファイルの以下のセクションを編集して、新たな ComputeGPU ロールファイルを作成します。

   表8.1 ComputeGPU ロールファイルの編集

   セクション	現在の値	新しい値
   ロールのコメント	Role: Compute	Role: ComputeGpu
   name (ロール名)	Compute	ComputeGpu
   説明	Basic Compute Node role	GPU Compute Node role
   CountDefault	1	0
   ImageDefault	overcloud-full	overcloud-gpu
   HostnameFormatDefault	-compute-	-computegpu-
   deprecated_nic_config_name	compute.yaml	compute-gpu.yaml

2. Controller、Compute、および ComputeGpu ロールが含まれる gpu_roles_data.yaml という名前の新しいロールデータファイルを生成します。

   (undercloud) [stack@director templates]$ openstack overcloud roles generate -o /home/stack/templates/gpu_roles_data.yaml Controller Compute ComputeGpu

   ComputeGpu ロールの詳細の例を以下に示します。

   #####################################################################
   # Role: ComputeGpu                                                  #
   #####################################################################
   - name: ComputeGpu
     description: |
       GPU Compute Node role
     CountDefault: 1
     ImageDefault: overcloud-gpu
     networks:
       - InternalApi
       - Tenant
       - Storage
     HostnameFormatDefault: '%stackname%-computegpu-%index%'
     RoleParametersDefault:
       TunedProfileName: "virtual-host"
     # Deprecated & backward-compatible values (FIXME: Make parameters consistent)
     # Set uses_deprecated_params to True if any deprecated params are used.
     uses_deprecated_params: True
     deprecated_param_image: 'NovaImage'
     deprecated_param_extraconfig: 'NovaComputeExtraConfig'
     deprecated_param_metadata: 'NovaComputeServerMetadata'
     deprecated_param_scheduler_hints: 'NovaComputeSchedulerHints'
     deprecated_param_ips: 'NovaComputeIPs'
     deprecated_server_resource_name: 'NovaCompute'
     deprecated_nic_config_name: 'compute-gpu.yaml'
     ServicesDefault:
       - OS::TripleO::Services::Aide
       - OS::TripleO::Services::AuditD
       - OS::TripleO::Services::CACerts
       - OS::TripleO::Services::CephClient
       - OS::TripleO::Services::CephExternal
       - OS::TripleO::Services::CertmongerUser
       - OS::TripleO::Services::Collectd
       - OS::TripleO::Services::ComputeCeilometerAgent
       - OS::TripleO::Services::ComputeNeutronCorePlugin
       - OS::TripleO::Services::ComputeNeutronL3Agent
       - OS::TripleO::Services::ComputeNeutronMetadataAgent
       - OS::TripleO::Services::ComputeNeutronOvsAgent
       - OS::TripleO::Services::Docker
       - OS::TripleO::Services::Fluentd
       - OS::TripleO::Services::Ipsec
       - OS::TripleO::Services::Iscsid
       - OS::TripleO::Services::Kernel
       - OS::TripleO::Services::LoginDefs
       - OS::TripleO::Services::MetricsQdr
       - OS::TripleO::Services::MySQLClient
       - OS::TripleO::Services::NeutronBgpVpnBagpipe
       - OS::TripleO::Services::NeutronLinuxbridgeAgent
       - OS::TripleO::Services::NeutronVppAgent
       - OS::TripleO::Services::NovaCompute
       - OS::TripleO::Services::NovaLibvirt
       - OS::TripleO::Services::NovaLibvirtGuests
       - OS::TripleO::Services::NovaMigrationTarget
       - OS::TripleO::Services::Ntp
       - OS::TripleO::Services::ContainersLogrotateCrond
       - OS::TripleO::Services::OpenDaylightOvs
       - OS::TripleO::Services::Rhsm
       - OS::TripleO::Services::RsyslogSidecar
       - OS::TripleO::Services::Securetty
       - OS::TripleO::Services::SensuClient
       - OS::TripleO::Services::SkydiveAgent
       - OS::TripleO::Services::Snmp
       - OS::TripleO::Services::Sshd
       - OS::TripleO::Services::Timezone
       - OS::TripleO::Services::TripleoFirewall
       - OS::TripleO::Services::TripleoPackages
       - OS::TripleO::Services::Tuned
       - OS::TripleO::Services::Vpp
       - OS::TripleO::Services::OVNController
       - OS::TripleO::Services::OVNMetadataAgent
       - OS::TripleO::Services::Ptp

3. 仮想 GPU 負荷用に指定するノードをタグ付けするための、compute-vgpu-nvidia フレーバーを作成します。

   (undercloud) [stack@director templates]$ openstack flavor create --id auto --ram 6144 --disk 40 --vcpus 4 compute-vgpu-nvidia
   +----------------------------+--------------------------------------+
   | Field                      | Value                                |
   +----------------------------+--------------------------------------+
   | OS-FLV-DISABLED:disabled   | False                                |
   | OS-FLV-EXT-DATA:ephemeral  | 0                                    |
   | disk                       | 40                                   |
   | id                         | 9cb47954-be00-47c6-a57f-44db35be3e69 |
   | name                       | compute-vgpu-nvidia                  |
   | os-flavor-access:is_public | True                                 |
   | properties                 |                                      |
   | ram                        | 6144                                 |
   | rxtx_factor                | 1.0                                  |
   | swap                       |                                      |
   | vcpus                      | 4                                    |
   +----------------------------+--------------------------------------+

4. GPU 負荷用に指定するそれぞれのノードを、compute-vgpu-nvidia プロファイルでタグ付けします。

   (undercloud) [stack@director templates]$ openstack baremetal node set --property capabilities='profile:compute-vgpu-nvidia,boot_option:local' 9d07a673-b6bf-4a20-a538-3b05e8fa2c13

5. オーバークラウドを登録し、ノードで標準のハードウェアイントロスペクションを実行します。

1. Red Hat Enterprise Linux と NVIDIA GRID ドライバーを 1 つのコンピュートノードにインストールし、そのノードを起動します。NVIDIA GRID ドライバーのインストールについての詳細は、「カスタム GPU オーバークラウドイメージのビルド」 を参照してください。

2. コンピュートノードで、有効にする物理 GPU デバイスに対応する仮想 GPU の種別を確認します。Libvirt の場合、仮想 GPU は仲介デバイスまたは mdev 種別のデバイスとして表示されます。サポートされている mdev デバイスを検出するには、以下のコマンドを実行します。

   [root@overcloud-computegpu-0 ~]# ls /sys/class/mdev_bus/0000\:06\:00.0/mdev_supported_types/
   nvidia-11  nvidia-12  nvidia-13  nvidia-14  nvidia-15  nvidia-16  nvidia-17  nvidia-18  nvidia-19  nvidia-20  nvidia-21  nvidia-210  nvidia-22
   
   [root@overcloud-computegpu-0 ~]# cat /sys/class/mdev_bus/0000\:06\:00.0/mdev_supported_types/nvidia-18/description
   num_heads=4, frl_config=60, framebuffer=2048M, max_resolution=4096x2160, max_instance=4

設定テンプレートの準備

1. compute-gpu.yaml ファイルを network-environment.yaml ファイルに追加します。以下に例を示します。

   resource_registry:
     OS::TripleO::Compute::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/compute.yaml
     OS::TripleO::ComputeGpu::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/compute-gpu.yaml
     OS::TripleO::Controller::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/controller.yaml
     #OS::TripleO::AllNodes::Validation: OS::Heat::None

2. OvercloudComputeGpuFlavor フレーバーを node-info.yaml ファイルに追加します。以下に例を示します。

   parameter_defaults:
     OvercloudControllerFlavor: control
     OvercloudComputeFlavor: compute
     OvercloudComputeGpuFlavor: compute-vgpu-nvidia
     ControllerCount: 1
     ComputeCount: 0
     ComputeGpuCount: 1
     NtpServer: `NTP_SERVER_URL`
     NeutronNetworkType: vxlan,vlan
     NeutronTunnelTypes: vxlan

   NTP_SERVER_URL 変数を実際の NTP サーバーのアドレスに置き換えます。

3. GPU デバイス用に取得した仮想 GPU の種別で gpu.yaml ファイルを作成します。以下に例を示します。

   parameter_defaults:
     ComputeGpuExtraConfig:
       nova::compute::vgpu::enabled_vgpu_types:
         - nvidia-18

   注記

   サポートされる仮想 GPU の種別は、物理 GPU 1 つにつき 1 つだけです。このプロパティーで複数の仮想 GPU 種別を指定した場合は、最初の種別だけが使用されます。

ゲストイメージおよび NVIDIA GRID ゲストドライバーの準備

1. NVIDIA の Web サイトから、GPU デバイスに対応する NVIDIA GRID ゲストドライバー RPM パッケージをダウンロードします。必要なドライバーを確認するには、NVIDIA ドライバーダウンロードポータル を参照してください。

   注記

   ポータルからドライバーをダウンロードするには、NVIDIA カスタマーとして登録されている必要があります。

2. ドライバー RPM パッケージから ISO イメージを作成します。この ISO イメージを使用して、以下の手順でコンピュートノードにドライバーをインストールします。

   [root@virtlab607 guest]# genisoimage -o nvidia-guest.iso -R -J -V NVIDIA nvidia-guest/
   I: -input-charset not specified, using utf-8 (detected in locale settings)
     9.06% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    18.08% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    27.14% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    36.17% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    45.22% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    54.25% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    63.31% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    72.34% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    81.39% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    90.42% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
    99.48% done, estimate finish Wed Oct 31 10:59:50 2018
   Total translation table size: 0
   Total rockridge attributes bytes: 358
   Total directory bytes: 0
   Path table size(bytes): 10
   Max brk space used 0
   55297 extents written (108 MB)

3. GPU インスタンス用にカスタマイズするゲストイメージをコピーします。以下に例を示します。

   [root@virtlab607 guest]# cp rhel-server-8.0-update-4-x86_64-kvm.qcow2 rhel-server-8.0-update-4-x86_64-kvm-gpu.qcow2

1. nvidia-prepare-guest.sh という名前のスクリプトを作成します。このスクリプトにより、必要なリポジトリーを有効にし、インスタンスを最新のカーネルに更新し、NVIDIA GRID ゲストドライバーをインストールし、インスタンスに gridd.conf ライセンスファイルをアタッチします。

   #/bin/bash
   
   # Add build tooling
   subscription-manager register --username [USERNAME] --password [PASSWORD]
   subscription-manager attach --pool=8a85f98c651a88990165399d8eea03e7
   subscription-manager repos --disable=*
   subscription-manager repos --enable=rhel-8-server-rpms
   dnf upgrade -y
   dnf install -y gcc make kernel-devel cpp glibc-devel glibc-headers kernel-headers libmpc mpfr elfutils-libelf-devel
   
   # NVIDIA GRID guest script
   mkdir /tmp/mount
   mount LABEL=NVIDIA /tmp/mount
   /bin/sh /tmp/mount/NVIDIA-Linux-x86_64-430.24-grid.run
   
   mkdir -p /etc/nvidia
   cp /tmp/mount/gridd.conf /etc/nvidia

2. 前のステップでコピーしたゲストイメージで、スクリプトを実行します。以下に例を示します。

   $ virt-customize --attach nvidia-guest.iso -a rhel-server-8.0-update-4-x86_64-kvm-gpu.qcow2 -v --run nvidia-prepare-guest.sh

3. カスタムゲストイメージを Glance にアップロードします。

   (overcloud) [stack@director ~]$ openstack image create rhelgpu --file /var/images/x86_64/rhel-server-8.0-update-4-x86_64-kvm-gpu.qcow2 --disk-format qcow2 --container-format bare --public

1. GPU 負荷用に指定する各インスタンスをタグ付けする NVIDIA GPU フレーバーを作成します。以下に例を示します。

   (overcloud) [stack@virtlab-director2 ~]$ openstack flavor create --vcpus 6 --ram 8192 --disk 100 m1.small-gpu
   +----------------------------+--------------------------------------+
   | Field                      | Value                                |
   +----------------------------+--------------------------------------+
   | OS-FLV-DISABLED:disabled   | False                                |
   | OS-FLV-EXT-DATA:ephemeral  | 0                                    |
   | disk                       | 100                                  |
   | id                         | a27b14dd-c42d-4084-9b6a-225555876f68 |
   | name                       | m1.small-gpu                         |
   | os-flavor-access:is_public | True                                 |
   | properties                 |                                      |
   | ram                        | 8192                                 |
   | rxtx_factor                | 1.0                                  |
   | swap                       |                                      |
   | vcpus                      | 6                                    |
   +----------------------------+--------------------------------------+

2. 作成したフレーバーに仮想 GPU のリソースを割り当てます。現時点では、各インスタンスに割り当てられる仮想 GPU は 1 つだけです。

   (overcloud) [stack@virtlab-director2 ~]$ openstack flavor set m1.small-gpu --property "resources:VGPU=1"
   
   (overcloud) [stack@virtlab-director2 ~]$ openstack flavor show m1.small-gpu
   +----------------------------+--------------------------------------+
   | Field                      | Value                                |
   +----------------------------+--------------------------------------+
   | OS-FLV-DISABLED:disabled   | False                                |
   | OS-FLV-EXT-DATA:ephemeral  | 0                                    |
   | access_project_ids         | None                                 |
   | disk                       | 100                                  |
   | id                         | a27b14dd-c42d-4084-9b6a-225555876f68 |
   | name                       | m1.small-gpu                         |
   | os-flavor-access:is_public | True                                 |
   | properties                 | resources:VGPU='1'                   |
   | ram                        | 8192                                 |
   | rxtx_factor                | 1.0                                  |
   | swap                       |                                      |
   | vcpus                      | 6                                    |
   +----------------------------+--------------------------------------+

1. 「インスタンスの仮想 GPU プロファイルの作成」 で作成した GPU フレーバーで新規インスタンスを起動します。以下に例を示します。

   (overcloud) [stack@virtlab-director2 ~]$ openstack server create --flavor m1.small-gpu --image rhelgpu --security-group web --nic net-id=internal0 --key-name lambda instance0

2. インスタンスにログインし、NVIDIA GRID ドライバーをインストールします。インストーラーの正確な名前は、ゲストイメージにアタッチしたファイルで確認することができます。以下に例を示します。

   [root@instance0 tmp]# sh NVIDIA-Linux-x86_64-430.24-grid.run

3. NVIDIA GRID デーモンのステータスを確認します。

   [root@instance0 nvidia]# systemctl status nvidia-gridd.service
   ● nvidia-gridd.service - NVIDIA Grid Daemon
      Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/nvidia-gridd.service; enabled; vendor preset: disabled)
      Active: active (running) since Wed 2018-10-31 20:00:41 EDT; 15s ago
     Process: 18143 ExecStopPost=/bin/rm -rf /var/run/nvidia-gridd (code=exited, status=0/SUCCESS)
     Process: 18145 ExecStart=/usr/bin/nvidia-gridd (code=exited, status=0/SUCCESS)
    Main PID: 18146 (nvidia-gridd)
      CGroup: /system.slice/nvidia-gridd.service
              └─18146 /usr/bin/nvidia-gridd
   
   Oct 31 20:00:41 instance0 systemd[1]: Stopped NVIDIA Grid Daemon.
   Oct 31 20:00:41 instance0 systemd[1]: Starting NVIDIA Grid Daemon...
   Oct 31 20:00:41 instance0 systemd[1]: Started NVIDIA Grid Daemon.
   Oct 31 20:00:41 instance0 nvidia-gridd[18146]: Started (18146)
   Oct 31 20:00:41 instance0 nvidia-gridd[18146]: Ignore Service Provider Licensing.
   Oct 31 20:00:41 instance0 nvidia-gridd[18146]: Calling load_byte_array(tra)
   Oct 31 20:00:42 instance0 nvidia-gridd[18146]: Acquiring license for GRID vGPU Edition.
   Oct 31 20:00:42 instance0 nvidia-gridd[18146]: Calling load_byte_array(tra)
   Oct 31 20:00:45 instance0 nvidia-gridd[18146]: License acquired successfully. (Info: http://dhcp158-15.virt.lab.eng.bos.redhat.com:7070/request; GRID-Virtual-WS,2.0)