ハイパーコンバージドインフラストラクチャーガイド

手順

1. アンダークラウドに stack ユーザーとしてログインします。

2. stackrc ファイルを取得します。

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

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3. オーバークラウドに使用するその他のロールに加えて ComputeHCI ロールが含まれる新たなカスタムロールデータファイルを生成します。以下の例では、ロールデータファイル roles_data_hci.yaml を生成します。これには、Controller、ComputeHCI、Compute、および CephStorage ロールが含まれます。

   (undercloud)$ openstack overcloud roles \
    generate -o /home/stack/templates/roles_data_hci.yaml \
     Controller ComputeHCI Compute CephStorage

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   注記

   生成されたカスタムロールデータファイルの ComputeHCI ロール用にリスト表示されるネットワークには、Compute サービスと Storage サービスの両方に必要なネットワークが含まれます。以下に例を示します。

   - name: ComputeHCI
     description: |
       Compute node role hosting Ceph OSD
     tags:
       - compute
     networks:
       InternalApi:
         subnet: internal_api_subnet
       Tenant:
         subnet: tenant_subnet
       Storage:
         subnet: storage_subnet
       StorageMgmt:
         subnet: storage_mgmt_subnet

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4. network_data.yaml ファイルのローカルコピーを作成し、コンポーザブルネットワークをオーバークラウドに追加します。network_data.yaml ファイルは、デフォルトのネットワーク環境ファイル /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/environments/* と対話し、ComputeHCI ロール用に定義したネットワークをハイパーコンバージドノードに関連付けます。詳しい情報は、オーバークラウドの高度なカスタマイズの カスタムコンポーザブルネットワークの追加 を参照してください。
5. Red Hat Ceph Storage のパフォーマンスを向上させるには、network_data.yaml のローカルコピーでジャンボフレーム用に Storage および StorageMgmt ネットワーク両方の MTU 設定を 9000 に更新します。詳細は、Configuring MTU Settings in Director および Configuring jumbo frames を参照してください。

6. ハイパーコンバージドノード向けの computeHCI オーバークラウドフレーバーを作成します。

   (undercloud)$ openstack flavor create --id auto \
    --ram <ram_size_mb> --disk <disk_size_gb> \
    --vcpus <no_vcpus> computeHCI

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   • <ram_size_mb> をベアメタルノードの RAM (MB 単位) に置き換えます。
   • <disk_size_gb> をベアメタルノード上のディスク容量 (GB 単位) に置き換えます。
   • <no_vcpus> をベアメタルノードの CPU 数に置き換えます。
   注記

   これらの属性は、インスタンスのスケジューリングには使用されません。ただし Compute スケジューラーは、ディスク容量を使用してルートパーティションのサイズを決定します。

7. ノードリストを取得して UUID を把握します。

   (undercloud)$ openstack baremetal node list

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8. ハイパーコンバージドとして指定する各ベアメタルノードに、カスタムの HCI リソースクラスをタグ付けします。

   (undercloud)$ openstack baremetal node set \
    --resource-class baremetal.HCI <node>

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   <node> をベアメタルノードの ID に置き換えてください。

9. computeHCI フレーバーをカスタムの HCI リソースクラスに関連付けます。

   (undercloud)$ openstack flavor set \
   --property resources:CUSTOM_BAREMETAL_HCI=1 \
   computeHCI

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   Bare Metal サービスノードのリソースクラスに対応するカスタムリソースクラスの名前を指定するには、リソースクラスを大文字に変換し、すべての句読点をアンダースコアに置き換え、CUSTOM_ の接頭辞を追加します。

   注記

   フレーバーが要求できるのは、ベアメタルリソースクラスの 1 つのインスタンスだけです。

10. 以下のフレーバー属性を設定して、Compute スケジューラーがインスタンスのスケジューリングにベアメタルフレーバー属性を使用するのを防ぎます。

    (undercloud)$ openstack flavor set \
     --property resources:VCPU=0 \
     --property resources:MEMORY_MB=0 \
     --property resources:DISK_GB=0 computeHCI

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11. 以下のパラメーターを node-info.yaml ファイルに追加して、ハイパーコンバージドノードおよびコントローラーノードの数およびハイパーコンバージドおよびコントローラーに指定するノード用に使用するフレーバーを指定します。

    parameter_defaults:
      OvercloudComputeHCIFlavor: computeHCI
      ComputeHCICount: 3
      OvercloudControlFlavor: baremetal
      ControllerCount: 3

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手順

1. (オプション) Compute 環境ファイルに以下のパラメーターを追加して、自動生成される Compute 設定を上書きします。

   parameter_defaults:
     ComputeHCIParameters:
       NovaReservedHostMemory: <ram>
       NovaCPUAllocationRatio: <ratio>

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   • <ram> を、ハイパーコンバージドノード上で Ceph OSD サービスおよびインスタンスのオーバーヘッド用に確保する RAM 容量 (MB 単位) に置き換えます。

   • <ratio> を、インスタンスをデプロイするコンピュートノードを選択する際に Compute スケジューラーが使用すべき比率に置き換えます。

     自動生成される Compute 設定についての詳細は、Compute サービス用に確保する CPU およびメモリーリソースの自動生成プロセス を参照してください。

2. Red Hat Ceph Storage 用にメモリーリソースを確保するには、/home/stack/templates/storage-container-config.yaml で is_hci を true に設定します。

   parameter_defaults:
     CephAnsibleExtraConfig:
       is_hci: true

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   この設定により、ceph-ansible は Red Hat Ceph Storage 用のメモリーリソースを確保することができ、HCI デプロイメントの osd_memory_target パラメーター設定を自動的に調整することで、Ceph OSD によるメモリー増大を低減することができます。

   警告

   Red Hat では、ceph_osd_docker_memory_limit パラメーターを直接上書きすることは推奨しません。

   注記

   FileStore または BlueStore どちらのバックエンドが使用されていても、ceph-ansible 3.2 では、ceph_osd_docker_memory_limit は Ansible の検出したホストの最大メモリーに自動的に設定されます。

3. (オプション) デフォルトでは、ceph-ansible は Ceph OSD ごとに 1 つの仮想 CPU を確保します。Ceph OSD ごとに複数の CPU が必要な場合は、以下の設定を /home/stack/templates/storage-container-config.yaml に追加します。

   parameter_defaults:
     CephAnsibleExtraConfig:
       ceph_osd_docker_cpu_limit: <cpu_limit>

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   <cpu_limit> を各 Ceph OSD 用に確保する CPU 数に置き換えます。

   ハードウェアおよびワークロードに基づいて CPU リソースを調整する方法の詳細は、Red Hat Ceph Storage Hardware Selection Guide を参照してください。

4. (オプション) 以下のパラメーターを Ceph 環境ファイルに追加することで、Ceph OSD の削除時に Red Hat Ceph Storage のバックフィルとリカバリーの操作の優先度を低くします。

   parameter_defaults:
     CephConfigOverrides:
       osd_recovery_op_priority: <priority_value>
       osd_recovery_max_active: <no_active_recovery_requests>
       osd_max_backfills: <max_no_backfills>

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   • <priority_value> を、OSD クライアント OP の優先度と相対的に、リカバリーの操作の優先度に置き換えます。
   • <no_active_recovery_requests> を、1 OSD あたりの 1 回にアクティブなリカバリー要求の件数に置き換えます。

   • <max_no_backfills> を、単一の OSD との間で許容されるバックフィルの最大数に置き換えます。

     デフォルトの Red Hat Ceph Storage のバックフィルおよびリカバリーオプションに関する詳細は、Red Hat Ceph Storage のバックフィルとリカバリーの操作 を参照してください。

手順

1. HCI ノード上の Ceph OSD サービスを無効にして、リバランスします。HCI ノードまたは Red Hat Ceph Storage ノードを削除する際に、director は Red Hat Ceph Storage クラスターを自的にリバランスしないので、このステップが必要となります。
2. HCI ノードからインスタンスを移行します。詳細については、インスタンス作成のための Compute サービスの設定の コンピュートノード間の仮想マシンインスタンスの移行 を参照してください。
3. オーバークラウドからコンピュートノードを削除します。詳しくは、コンピュートノードの削除 を参照してください。