7.5. カスタム特性とリソースクラスの宣言

手順

1. /home/stack/templates/ に provider.yaml という名前のファイルを作成します。

2. リソースプロバイダーを設定するには、provider.yaml ファイルに次の設定を追加します。

   meta:
     schema_version: '1.0'
   providers:
     - identification:
         uuid: <node_uuid>

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   • <node_uuid> をノードの UUID に置き換えます (例: '5213b75d-9260-42a6-b236-f39b0fd10561')。あるいは、name プロパティーを使用してリソースプロバイダーを指定することもできます (name: 'EXAMPLE_RESOURCE_PROVIDER')。

3. リソースプロバイダー用に使用可能なカスタムリソースクラスを設定するには、次の設定を provider.yaml ファイルに追加します。

   meta:
     schema_version: '1.0'
   providers:
     - identification:
         uuid: <node_uuid>
       inventories:
         additional:
           - CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS:
               total: <total_available>
               reserved: <reserved>
               min_unit: <min_unit>
               max_unit: <max_unit>
               step_size: <step_size>
               allocation_ratio: <allocation_ratio>

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   • CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS をリソースクラスの名前に置き換えます。カスタムリソースクラスは接頭辞 CUSTOM_ で始まり、A から Z までの文字、0 から 9 までの数字、およびアンダースコア "_" だけを使用する必要があります。
   • <total_available> は、このリソースプロバイダーで使用可能な CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS の数に置き換えます。
   • &lt ;reserved&gt; は、このリソースプロバイダー用に予約されている CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS の数に置き換えます。
   • <min_unit> は、単一インスタンスが消費できるリソースの最小単位に置き換えます。
   • <max_unit> は、単一インスタンスが消費できるリソースの最大単位に置き換えます。
   • &lt ;step_size> は、消費量のインクリメント数に置き換えます。
   • & lt;allocation_ratio& gt; をリソースの割り当て比率を設定する値に置き換えます。過剰割り当てを防ぐには 1.0 に設定します。リソースの可用性を物理ハードウェアより多くするには、1.0 より大きい値に設定します。

4. リソースプロバイダー用に使用可能な特性を設定するには、provider.yaml ファイルに次の設定を追加します。

   meta:
     schema_version: '1.0'
   providers:
     - identification:
         uuid: <node_uuid>
       inventories:
         additional:
         ...
       traits:
         additional:
           - 'CUSTOM_EXAMPLE_TRAIT'

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   • CUSTOM_EXAMPLE_TRAIT を特性の名前に置き換えます。カスタムの特性は接頭辞 CUSTOM_ で始まり、A から Z までの文字、0 から 9 までの数字、およびアンダースコア "_" だけを使用する必要があります。

     provider.yaml ファイルの例

     次の例では、リソースプロバイダーの 1 つのカスタムリソースクラスと 1 つのカスタム特性を宣言します。

     meta:
       schema_version: 1.0
     providers:
       - identification:
           uuid: $COMPUTE_NODE
         inventories:
           additional:
             CUSTOM_LLC:
               # Describing LLC on this Compute node
               total: 22 

     1

     
               reserved: 2 

     2

     
               min_unit: 1 

     3

     
               max_unit: 11 

     4

     
               step_size: 1 

     5

     
               allocation_ratio: 1.0 

     6

     
         traits:
             additional:
                 # This Compute node enables support for P-state control
                 - CUSTOM_P_STATE_ENABLED

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     1

     このハイパーバイザーには 22 ユニットの最終レベルキャッシュ (LLC) があります。

     2

     LLC のユニットのうち 2 つはホスト用に予約されています。

     3 4

     min_unit および max_unit の値は、単一の仮想マシンが消費できるリソースのユニット数を定義します。

     5

     ステップサイズは消費量の増分を定義します。

     6

     割り当て比率は、リソースの過剰割り当てを設定します。

5. provider.yaml ファイルを保存して閉じます。

6. provider.yaml ファイルを他の環境ファイルとともにスタックに追加し、オーバークラウドをデプロイします。

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
   -e [your environment files] \
   -e /home/stack/templates/provider.yaml

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手順

1. Controller ロールおよび Compute ロール、およびオーバークラウドに必要なその他のロールを含む、roles_data_custom_traits.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)$ openstack overcloud roles \
    generate -o /home/stack/templates/roles_data_roles_data_custom_traits.yaml \
    Compute:Compute Controller

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2. 以下の設定例を使用して、リソースプロバイダーで利用可能なカスタムリソースクラスおよび特性を設定します。

   次の例では、ComputeGpu ロールのカスタムリソースクラスとカスタム特性を宣言します。

    ##########################
     # GPU configuration #
     ##########################
   
     ComputeGpuParameters:
       NovaVGPUTypesDeviceAddressesMapping: {'nvidia-319': ['0000:82:00.0'],
                                             'nvidia-320': ['0000:04:00.0']}
       CustomProviderInventories:
         - name: computegpu-0.localdomain_pci_0000_04_00_0
           traits:
             - CUSTOM_NVIDIA_12
         - name: computegpu-0.localdomain_pci_0000_82_00_0
           traits:
             - CUSTOM_NVIDIA_11
         - name: computegpu-1.localdomain_pci_0000_04_00_0
           traits:
             - CUSTOM_NVIDIA_12
         - name: computegpu-1.localdomain_pci_0000_82_00_0
           traits:
             - CUSTOM_NVIDIA_11
         - uuid: $COMPUTE_NODE
           inventories:
             CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS:
               total: 100 

   1

   
               reserved: 0 

   2

   
               min_unit: 1 

   3

   
               max_unit: 10 

   4

   
               step_size: 1 

   5

   
               allocation_ratio: 1.0 

   6

   
             CUSTOM_ANOTHER_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS:
               total: 100
           traits:
           # This Compute node enables support for P-state and C-state control
             - CUSTOM_P_STATE_ENABLED
             - CUSTOM_C_STATE_ENABLED

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   • CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS をリソースクラスの名前に置き換えます。カスタムリソースクラスは接頭辞 CUSTOM_ で始まり、A から Z までの文字、0 から 9 までの数字、およびアンダースコア "_" だけを使用する必要があります。
   • <1> total は、このリソースプロバイダーで使用可能な CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS の数です。
   • <2> は、このリソースプロバイダー用に予約されている CUSTOM_EXAMPLE_RESOURCE_CLASS の数です。
   • <3> min_unit は、単一インスタンスが消費できるリソースの最小単位です。
   • <4> max_unit は、単一インスタンスが消費できるリソースの最大単位です。
   • <5> step_size は消費量の増分数です。
   • <6> allocation_ratio は、リソースの過剰割り当てを設定します。allocation_ratio を 1.0 に設定すると、過剰割り当ては許可されません。ただし、allocation_ration が 1.0 より大きい場合、使用可能なリソースの合計は物理的に存在するリソースよりも多くなります。
3. ロールファイルを保存して閉じます。

4. その他の環境ファイルと共にロールファイルをスタックに追加して、オーバークラウドをデプロイします。

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
   -e [your environment files] \
   -e /home/stack/templates/roles_data_roles_data_custom_traits.yaml

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