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インスタンスの自動スケーリング

Red Hat OpenStack Platform 16.0

Red Hat OpenStack Platform での自動スケーリングの設定

概要

システムの使用状況に応じて、コンピュートインスタンスを自動的にスケールアウトします。

第1章 本ガイドについて
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警告

現在 Red Hat では、本リリース用の本ガイドに記載されている情報および手順の見直しを行っています。

本書は、製品ドキュメント から利用可能な Red Hat OpenStack Platform 12 のドキュメントをベースにしています。

現在の Red Hat OpenStack Platform リリース用にサポートが必要な場合は、Red Hat サポートにお問い合わせください。

第2章 コンピュートインスタンスの自動スケーリングの設定
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大きなシステムの使用に応じて、コンピュートインスタンスを自動的にスケールアウトします。CPU やメモリーの使用などの要因を考慮し、必要に応じてインスタンスを自動的に追加(heat)できるように、事前定義済みのルールを追加することができます。

2.1. 自動スケーリングアーキテクチャーの概要
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2.1.1. オーケストレーション
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自動スケーリングを提供するコアコンポーネントは Orchestration(heat)です。Orchestration を使用して、人間が判読可能な YAML テンプレートを使ってルールを定義します。これらのルールは、Telemetry データに基づいてシステムの負荷を評価するために適用され、スタックにインスタンスを追加する必要があるかどうかを確認します。負荷が減ると、オーケストレーションは未使用のインスタンスを再び自動的に削除できます。

2.1.2. テレメトリー
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Telemetry は、Red Hat OpenStack Platform 環境のパフォーマンスを監視し、インスタンスおよび物理ホストの CPU、ストレージ、およびメモリー使用率のデータを収集します。オーケストレーションテンプレートは Telemetry データを検査し、事前定義のアクションを開始するかどうかを評価します。

2.1.3. 主要な用語
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stack
アプリケーションの操作に必要なリソースのコレクション。スタックは、単一インスタンスとそのリソースとしてシンプルなものであったり、複数層のアプリケーションを構成するリソースの全依存関係を持つ複数のインスタンスとして複雑な場合があります。
テンプレート

heat が実行する一連のタスクを定義する YAML スクリプト。たとえば、特定の機能に個別のテンプレートを使用することが推奨されます。

  • テンプレートファイル： Telemetry が応答するしきい値を定義し、自動スケーリンググループを定義します。
  • 環境ファイル： 環境の構築情報（使用するフレーバーとイメージ、仮想ネットワークの設定方法、およびインストールするソフトウェア）を定義します。

2.2. 例：CPU の使用状況に基づく自動スケーリング
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この例では、Orchestrationは Telemetry データを検査し、CPU の高い使用率に対応してインスタンスの数を自動的に増やします。スタックテンプレートおよび環境テンプレートを作成して、ルールとサブ設定を定義します。以下の例では、ネットワークなどの既存のリソースを使用し、独自の環境内のリソースとは異なる名前を使用します。

注記

cpu_util メトリックは非推奨となり、Red Hat OpenStack Platform から削除されました。

手順

  1. インスタンスのフレーバー、ネットワーク設定、およびイメージ種別を記述する環境テンプレートを作成します。テンプレートを /home/<user>/stacks/example1/cirros.yaml ファイルに保存します。<user> 変数を実際のユーザー名に置き換えます。 

    heat_template_version: 2016-10-14
description: Template to spawn an cirros instance.

parameters:
  metadata:
    type: json
  image:
    type: string
    description: image used to create instance
    default: cirros
  flavor:
    type: string
    description: instance flavor to be used
    default: m1.tiny
  key_name:
    type: string
    description: keypair to be used
    default: mykeypair
  network:
    type: string
    description: project network to attach instance to
    default: internal1
  external_network:
    type: string
    description: network used for floating IPs
    default: external_network

resources:
  server:
    type: OS::Nova::Server
    properties:
      block_device_mapping:
        - device_name: vda
          delete_on_termination: true
          volume_id: { get_resource: volume }
      flavor: {get_param: flavor}
      key_name: {get_param: key_name}
      metadata: {get_param: metadata}
      networks:
        - port: { get_resource: port }

  port:
    type: OS::Neutron::Port
    properties:
      network: {get_param: network}
      security_groups:
        - default

  floating_ip:
    type: OS::Neutron::FloatingIP
    properties:
      floating_network: {get_param: external_network}

  floating_ip_assoc:
    type: OS::Neutron::FloatingIPAssociation
    properties:
      floatingip_id: { get_resource: floating_ip }
      port_id: { get_resource: port }

  volume:
    type: OS::Cinder::Volume
    properties:
      image: {get_param: image}
      size: 1
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  2. Orchestration リソースを ~/stacks/example1/environment.yaml に登録します。 

    resource_registry:

    "OS::Nova::Server::Cirros": ~/stacks/example1/cirros.yaml
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  3. スタックテンプレートを作成します。監視する CPU しきい値と、追加するインスタンス数を記述します。インスタンスグループも作成し、このテンプレートに参加できるインスタンスの最小数および最大数を定義します。

    注記

    cpu_util メトリックは非推奨となり、Red Hat OpenStack Platform から削除されました。同等の機能を取得するには、累積のcpuメトリックおよび rate:mean 集約メソッドが含まれるアーカイブポリシーを使用します(例: ceilometer-high-rate および ceilometer-low-rate)。CPU 使用率のアラームに cpu メトリクスを使用するには、しきい値を%から ns に変換する必要があります。式は ns = 1,000,000,000 x {granularity} x {percentage_in_decimal} です。たとえば、しきい値が 80% で粒度が1秒の場合、しきい値は 1,000,000,000 x 1 x 0.8 = 800,000,000.0 です。

  4. ~/stacks/example1/template.yaml に以下の値を保存します。 

    heat_template_version: 2016-10-14
description: Example auto scale group, policy and alarm
resources:
  scaleup_group:
    type: OS::Heat::AutoScalingGroup
    properties:
      cooldown: 300
      desired_capacity: 1
      max_size: 3
      min_size: 1
      resource:
        type: OS::Nova::Server::Cirros
        properties:
          metadata: {"metering.server_group": {get_param: "OS::stack_id"}}

  scaleup_policy:
    type: OS::Heat::ScalingPolicy
    properties:
      adjustment_type: change_in_capacity
      auto_scaling_group_id: { get_resource: scaleup_group }
      cooldown: 300
      scaling_adjustment: 1

  scaledown_policy:
    type: OS::Heat::ScalingPolicy
    properties:
      adjustment_type: change_in_capacity
      auto_scaling_group_id: { get_resource: scaleup_group }
      cooldown: 300
      scaling_adjustment: -1

  cpu_alarm_high:
    type: OS::Aodh::GnocchiAggregationByResourcesAlarm
    properties:
      description: Scale up if CPU > 80%
      metric: cpu
      aggregation_method: rate:mean
      granularity: 1
      evaluation_periods: 3
      threshold: 800000000.0
      resource_type: instance
      comparison_operator: gt
      alarm_actions:
        - str_replace:
            template: trust+url
            params:
              url: {get_attr: [scaleup_policy, signal_url]}
      query:
        str_replace:
          template: '{"=": {"server_group": "stack_id"}}'
          params:
            stack_id: {get_param: "OS::stack_id"}

  cpu_alarm_low:
    type: OS::Aodh::GnocchiAggregationByResourcesAlarm
    properties:
      metric: cpu
      aggregation_method: rate:mean
      granularity: 1
      evaluation_periods: 3
      threshold: 200000000.0
      resource_type: instance
      comparison_operator: lt
      alarm_actions:
        - str_replace:
            template: trust+url
            params:
              url: {get_attr: [scaledown_policy, signal_url]}
      query:
        str_replace:
          template: '{"=": {"server_group": "stack_id"}}'
          params:
            stack_id: {get_param: "OS::stack_id"}

outputs:
  scaleup_policy_signal_url:
    value: {get_attr: [scaleup_policy, signal_url]}

  scaledown_policy_signal_url:
    value: {get_attr: [scaledown_policy, signal_url]}
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  5. 以下のコマンドを入力して環境をビルドしてインスタンスをデプロイします。 

    $ openstack stack create  -t template.yaml -e environment.yaml example
+---------------------+--------------------------------------------+
| Field               | Value                                      |
+---------------------+--------------------------------------------+
| id                  | 248a98bb-f56e-4934-a281-fffde62d78d8       |
| stack_name          | example                                   |
| description         | Example auto scale group, policy and alarm |
| creation_time       | 2017-03-06T15:00:29Z                       |
| updated_time        | None                                       |
| stack_status        | CREATE_IN_PROGRESS                         |
| stack_status_reason | Stack CREATE started                       |
+---------------------+--------------------------------------------+
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  6. Orchestrationはスタックを作成し、scaleup_group 定義の min_size パラメーターで定義されているように、定義された最小数の cirros インスタンスを起動します。インスタンスが正常に作成されたことを確認します。 

    $ openstack server list
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+-------------------------------------+
| ID                                   | Name                                                  | Status | Task State | Power State | Networks                            |
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+-------------------------------------+
| e1524f65-5be6-49e4-8501-e5e5d812c612 | ex-3gax-5f3a4og5cwn2-png47w3u2vjd-server-vaajhuv4mj3j | ACTIVE | -          | Running     | internal1=10.10.10.9, 192.168.122.8 |
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+-------------------------------------+
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  7. また、オーケストレーションは cpu_gitops_ high および cpu_gitops _ low で定義されているように、スケールアップイベントまたはスケールダウンイベントをトリガーするのに使用される 2 つの cpu アラームも作成します。トリガーが存在することを確認します。 

    $ openstack alarm list
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------------------+----------+---------+
| alarm_id                             | type                                       | name                                | state             | severity | enabled |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------------------+----------+---------+
| 022f707d-46cc-4d39-a0b2-afd2fc7ab86a | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | example-cpu_alarm_high-odj77qpbld7j | insufficient data | low      | True    |
| 46ed2c50-e05a-44d8-b6f6-f1ebd83af913 | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | example-cpu_alarm_low-m37jvnm56x2t  | insufficient data | low      | True    |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------------------+----------+---------+
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2.2.1. インスタンスの自動スケーリングのテスト
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Orchestrationは、cpu_alarm_high しきい値の定義に基づいて、インスタンスを自動的にスケーリングできます。CPU が使用する値が threshold パラメーターで定義される値に達すると、別のインスタンスを起動して負荷分散を行います。上記の template.yaml ファイルの しきい 値は 80% に設定されます。

手順

  1. インスタンスにログオンし、複数の dd コマンドを実行してロードを生成します。 

    $ ssh -i ~/mykey.pem cirros@192.168.122.8
$ sudo dd if=/dev/zero of=/dev/null &
$ sudo dd if=/dev/zero of=/dev/null &
$ sudo dd if=/dev/zero of=/dev/null &
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  2. cirros インスタンスで CPU が 100% 使用されていることが予想されます。アラームがトリガーされていることを確認します。 

    $ openstack alarm list
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------+----------+---------+
| alarm_id                             | type                                       | name                                | state | severity | enabled |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------+----------+---------+
| 022f707d-46cc-4d39-a0b2-afd2fc7ab86a | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | example-cpu_alarm_high-odj77qpbld7j | alarm | low      | True    |
| 46ed2c50-e05a-44d8-b6f6-f1ebd83af913 | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | example-cpu_alarm_low-m37jvnm56x2t  | ok    | low      | True    |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------+----------+---------+
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  3. 約 60 秒後に、Orchestrationは別のインスタンスを開始し、グループに追加します。これを確認するには、以下のコマンドを入力します。 

    $ openstack server list
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+---------------------------------------+
| ID                                   | Name                                                  | Status | Task State | Power State | Networks                              |
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+---------------------------------------+
| 477ee1af-096c-477c-9a3f-b95b0e2d4ab5 | ex-3gax-4urpikl5koff-yrxk3zxzfmpf-server-2hde4tp4trnk | ACTIVE | -          | Running     | internal1=10.10.10.13, 192.168.122.17 |
| e1524f65-5be6-49e4-8501-e5e5d812c612 | ex-3gax-5f3a4og5cwn2-png47w3u2vjd-server-vaajhuv4mj3j | ACTIVE | -          | Running     | internal1=10.10.10.9, 192.168.122.8   |
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+---------------------------------------+
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  4. 短期間に、Orchestration がインスタンス 3 つに自動的にスケーリングされていることを確認します。この設定は最大 3 つのインスタンスに設定されるため、それ以上のインスタンスをスケーリングすることはできません。以下のコマンドを使用して、Orchestration が 3 つのインスタンスに再度スケーリングされたことを確認します。 

    $ openstack server list
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+---------------------------------------+
| ID                                   | Name                                                  | Status | Task State | Power State | Networks                              |
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+---------------------------------------+
| 477ee1af-096c-477c-9a3f-b95b0e2d4ab5 | ex-3gax-4urpikl5koff-yrxk3zxzfmpf-server-2hde4tp4trnk | ACTIVE | -          | Running     | internal1=10.10.10.13, 192.168.122.17 |
| e1524f65-5be6-49e4-8501-e5e5d812c612 | ex-3gax-5f3a4og5cwn2-png47w3u2vjd-server-vaajhuv4mj3j | ACTIVE | -          | Running     | internal1=10.10.10.9, 192.168.122.8   |
| 6c88179e-c368-453d-a01a-555eae8cd77a | ex-3gax-fvxz3tr63j4o-36fhftuja3bw-server-rhl4sqkjuy5p | ACTIVE | -          | Running     | internal1=10.10.10.5, 192.168.122.5   |
+--------------------------------------+-------------------------------------------------------+--------+------------+-------------+---------------------------------------+
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2.2.2. インスタンスの自動スケーリング
リンクのコピー

オーケストレーションは、cpu_gitops_low のしきい値に基づいてインスタンスを自動的にスケールダウンできます。この例では、CPU 使用率が 5% 未満の場合、インスタンスはスケールダウンします。

手順

  1. 実行中の dd プロセスを終了し、Orchestration が開始してインスタンスをスケールダウンします。 

    $ killall dd
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  2. dd プロセスを停止すると、cpu_gitops_low イベント がトリガーされます。これにより、Orchestrationは自動的にスケールダウンを開始し、インスタンスを削除します。対応するアラームがトリガーされていることを確認します。 

    $ openstack alarm list
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------+----------+---------+
| alarm_id                             | type                                       | name                                | state | severity | enabled |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------+----------+---------+
| 022f707d-46cc-4d39-a0b2-afd2fc7ab86a | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | example-cpu_alarm_high-odj77qpbld7j | ok    | low      | True    |
| 46ed2c50-e05a-44d8-b6f6-f1ebd83af913 | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | example-cpu_alarm_low-m37jvnm56x2t  | alarm | low      | True    |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+-------------------------------------+-------+----------+---------+
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    数分後に、Orchestration は、scaleup_group 定義の min_size パラメーターで定義されている最小値に、インスタンスの数を継続的に減らします。このシナリオでは、min_size パラメーターは 1 に設定されています。

2.2.3. 設定のトラブルシューティング
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環境が適切に機能していない場合は、ログファイルと履歴レコードでエラーを確認できます。

  1. 状態遷移に関する情報を表示するには、スタックイベントレコードを一覧表示します。 

    $ openstack stack event list example
2017-03-06 11:12:43Z [example]: CREATE_IN_PROGRESS  Stack CREATE started
2017-03-06 11:12:43Z [example.scaleup_group]: CREATE_IN_PROGRESS  state changed
2017-03-06 11:13:04Z [example.scaleup_group]: CREATE_COMPLETE  state changed
2017-03-06 11:13:04Z [example.scaledown_policy]: CREATE_IN_PROGRESS  state changed
2017-03-06 11:13:05Z [example.scaleup_policy]: CREATE_IN_PROGRESS  state changed
2017-03-06 11:13:05Z [example.scaledown_policy]: CREATE_COMPLETE  state changed
2017-03-06 11:13:05Z [example.scaleup_policy]: CREATE_COMPLETE  state changed
2017-03-06 11:13:05Z [example.cpu_alarm_low]: CREATE_IN_PROGRESS  state changed
2017-03-06 11:13:05Z [example.cpu_alarm_high]: CREATE_IN_PROGRESS  state changed
2017-03-06 11:13:06Z [example.cpu_alarm_low]: CREATE_COMPLETE  state changed
2017-03-06 11:13:07Z [example.cpu_alarm_high]: CREATE_COMPLETE  state changed
2017-03-06 11:13:07Z [example]: CREATE_COMPLETE  Stack CREATE completed successfully
2017-03-06 11:19:34Z [example.scaleup_policy]: SIGNAL_COMPLETE  alarm state changed from alarm to alarm (Remaining as alarm due to 1 samples outside threshold, most recent: 95.4080102993)
2017-03-06 11:25:43Z [example.scaleup_policy]: SIGNAL_COMPLETE  alarm state changed from alarm to alarm (Remaining as alarm due to 1 samples outside threshold, most recent: 95.8869217299)
2017-03-06 11:33:25Z [example.scaledown_policy]: SIGNAL_COMPLETE  alarm state changed from ok to alarm (Transition to alarm due to 1 samples outside threshold, most recent: 2.73931707966)
2017-03-06 11:39:15Z [example.scaledown_policy]: SIGNAL_COMPLETE  alarm state changed from alarm to alarm (Remaining as alarm due to 1 samples outside threshold, most recent: 2.78110858552)
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  2. アラーム履歴ログを読み取るには、以下を実行します。 

    $ openstack alarm-history show 022f707d-46cc-4d39-a0b2-afd2fc7ab86a
+----------------------------+------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------+
| timestamp                  | type             | detail                                                                                              | event_id                             |
+----------------------------+------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------+
| 2017-03-06T11:32:35.510000 | state transition | {"transition_reason": "Transition to ok due to 1 samples inside threshold, most recent:             | 25e0e70b-3eda-466e-abac-42d9cf67e704 |
|                            |                  | 2.73931707966", "state": "ok"}                                                                      |                                      |
| 2017-03-06T11:17:35.403000 | state transition | {"transition_reason": "Transition to alarm due to 1 samples outside threshold, most recent:         | 8322f62c-0d0a-4dc0-9279-435510f81039 |
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+----------------------------+------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------------------------------
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  3. 既存のスタック用に heat が収集するスケールアウトまたはスケールダウン操作の記録を確認するには、awk コマンドを使用して heat-engine.log を解析します。 

    $ awk '/Stack UPDATE started/,/Stack CREATE completed successfully/ {print $0}' /var/log/containers/heat/heat-engine.log
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  4. aodh 関連の情報を表示するには、evaluator.log を調べます。 

    $ grep -i alarm /var/log/containers/aodh/evaluator.log | grep -i transition
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