Red Hat Summit第24章 コア時間使用量の算出方法
2021 年に新しい従量課金制のオンデマンド型サブスクリプションタイプが導入された結果、ソケットまたはコアの測定単位に加えて、サブスクリプションサービスに新しいタイプの測定単位が導入されました。これらの新しい測定単位は、派生単位として機能する複合単位で、つまり、測定単位は他の基本単位をもとに計算されます。
現時点では、サブスクリプションサービスの新しい派生単位は、時間の基本単位を追加するため、これらの新しい単位は一定期間の消費量を測定しています。時間ベース単位は、特定の製品に適した基本単位と組み合わせることができ、消費するリソースのタイプに応じて製品を計測する派生単位になります。
さらに、これらの時間ベースの単位のサブセットの場合には、使用状況データは、直接カウントするのではなく、頻繁に行われる時間ベースのデータのサンプリングから取得されます。一部には、必要な測定単位と、その測定単位の使用状況データを収集する Red Hat OpenShift モニタリングスタックツールの機能で、特定の製品またはサービスにサンプリング方法が使用される場合があります。
サブスクリプションサービスがタイムスタンプを使用する時間ベースのメトリックでサブスクリプションの使用状況を追跡する場合には、使用されるメトリックと、これらのメトリックに適用される測定単位は、これらの製品のサブスクリプションの条件に基づいて行われます。次のリストは、サンプリングを使用して使用状況データを収集する時間ベースのメトリックの例を示しています。
- Red Hat OpenShift Container Platform On-Demand の使用量は、コア時間の派生測定単位 1 つで測定されます。コア時間 とは、1 つのコア (サブスクリプション条件で定義されている) における合計 1 時間の計算活動を、使用するメーターの粒度に合わせて測定した単位です。
- Red Hat OpenShift Dedicated On-Demand は、2 つの測定単位で測定されます (どちらも派生測定単位)。これは、コンピュートマシンのワークロードの使用状況を追跡するコア時間で測定され、インスタンス時間でインスタンスの可用性をコントロールプレーンマシン (以前は Red Hat OpenShift の以前のバージョンでマスターマシン) でコントロールプレーンの使用状況として追跡します。インスタンス時間 は、Red Hat サービスインスタンスの可用性で、その利用可能な間に顧客のワークロードを受け入れて実行できます。Red Hat OpenShift Dedicated On-Demand の場合、インスタンス時間は、すべてのアクティブなクラスターの可用性を時間単位で合計して測定されます。
- Red Hat OpenShift AI (RHOAI) オンデマンドの使用量および Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes (RHACS) オンデマンドの使用量は、仮想 CPU 時間の単一の派生測定単位で測定されます。vCPU 時間 とは、1 つの仮想コア (サブスクリプション条件で定義) における合計 1 時間のクラスターサイズを、使用するメーターの粒度に合わせて測定した単位です。
24.1. Red Hat OpenShift オンデマンドサブスクリプションの例
Red Hat OpenShift オンデマンドサブスクリプションの以下の情報には、適用可能な測定単位の説明、サブスクリプションサービスと他の Hybrid Cloud Console、モニタリングスタックツールがコア時間の使用状況の計算に使用する手順の詳細シナリオ、コア時間の使用状況をサブスクリプションサービスでレポートする方法を理解するための追加情報が含まれます。この情報を使用して、サブスクリプションサービスが、サンプリングも使用する時間ベースの測定単位の使用状況を計算する方法について、基本原則を理解するときに役立てることができます。
24.1.1. Red Hat OpenShift オンデマンドサブスクリプションの測定単位
以下の表は、Red Hat OpenShift オンデマンド製品に使用される測定の派生単位に関する追加情報を示しています。これらの詳細には、測定ユニットの名前と定義、その測定単位のいずれかに相当する使用例が含まれます。さらに、各ユニットに Prometheus クエリー言語 (PromQL) のクエリーのサンプルが提供されます。このクエリー例は、サブスクリプションサービスで使用量を計算する完全なプロセスではありませんが、このクエリーはクラスターのローカルで実行できるので、これらのプロセスの一部を理解するのに役立ちます。
| 測定の単位 | 定義 | 例 |
|---|---|---|
| コア時間 | 使用するメーターの粒度に合わせて測定した 1 つのコアにおける合計 1 時間の計算活動 (サブスクリプションの条件で定義されている)。 | Red Hat OpenShift Container Platform オンデマンドおよび Red Hat OpenShift Dedicated オンデマンドワークロードの使用の場合:
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クラスターのローカルで実行できるコア時間ベースの PromQL クエリー: sum_over_time((max by (_id) (cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:min:5m))[1h:1s]) | ||
| インスタンス時間 (クラスター時間単位) | Red Hat サービスインスタンスの可用性。この期間にお客様のワークロードを受け入れて実行できます。 | Red Hat OpenShift Dedicated オンデマンドコントロールプレーンの使用の場合 (クラスター時間のコンテキスト):
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クラスターのローカルで実行できるインスタンス時間ベースの PromQL クエリー: group(cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:max:5m[1h:5m]) by (_id) | ||
24.1.2. コア時間の使用量の計算例
次の例では、Red Hat OpenShift オンデマンドサブスクリプションのコア時間の使用量を計算するプロセスを説明します。この例を使用すると、他の派生測定単位を理解するのに役立ちます。ここで、時間は使用量計算の基本単位の 1 つであり、サンプリングは測定の一部として使用されます。たとえば、Red Hat OpenShift AI オンデマンドの vCPU 時間の計算は、測定が仮想コア用であることを除いて、同じ方法で行われます。
コア時間での使用量を得るために、サブスクリプションサービスでは数値統合を行っています。数値積分は、一般的に "曲線下面積" の計算としても知られており、複雑な形状の面積を、一連の長方形の面積を使用して計算します。
Red Hat OpenShift モニタリングスタックのツールには、Prometheus クエリー言語 (PromQL) の関数である sum_over_time が含まれており、これはある時間間隔のデータを集約する関数です。この機能は、サブスクリプションサービスにおけるコア時間計算の基盤です。
sum_over_time((max by (_id) (cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:min:5m))[1h:1s])
この PromQL クエリーをクラスター内のローカルで実行すると、クラスターサイズや使用状況のスナップショットを含む結果が表示されます。
2 分ごとに、クラスターは Telemetry などの監視スタックツールにコア数でサイズを報告します。Hybrid Cloud Console ツールの 1 つ (Tally engine) は、1 時間ごとに 5 分間隔でこの情報を確認します。クラスターは 2 分ごとにモニタリングスタックツールにレポートするため、間隔が 5 分の場合には最大 3 つのクラスターサイズの値が含まれます。Tally エンジンは、5 分間隔を表現するために最小のクラスターサイズの値を選択します。
以下は、2 分ごとにサンプルのクラスターサイズを収集し、間隔が 5 分の場合は最小サイズが選択される例です。
図24.1 クラスターサイズの算出
そして、各クラスターに対して、Tally エンジンは選択された値を使用して、5 分間隔で使用量のボックスを作成します。5 分ボックスの面積は、コアの高さの 300 秒倍です。5 分ボックスごとに、このコア秒数の値が保存され、最終的にはアカウント全体のコア時間使用量の日次集計に使用されます。
次の例では、曲線下面積を計算する方法をグラフで示しています。クラスターのサイズと時間を使用して使用量のボックスを作成し、各ボックスの面積を設定要素として、1 日のコア時間の使用量の合計を作成しています。
図24.2 コア時間の算出
毎日、各 5 分間の使用量が加算され、その日のクラスターの総使用量が算出されます。その後、各クラスターの合計値を組み合わせて、アカウント内の全クラスターの日次使用量情報を作成します。また、コア秒をコア時間に換算しています。
前日のデータを用いた 24 時間の定期的なサブスクリプションサービスの更新の際に、従量制サブスクリプションのコア時間の利用情報が更新されます。サブスクリプションサービスでは、アカウントの 1 日のコア時間使用量が使用量および利用率グラフに表示され、追加の使用されたコア時間情報がアカウントの累積値として表示されます。また、現在のインスタンステーブルには、アカウント内の各クラスターがリスト表示され、そのクラスターで使用されたコア時間の累積数が表示されます。
サブスクリプションサービスインターフェイスに表示される、アカウントおよび個々のクラスターのコア時間の使用量データは、表示目的で小数点以下 2 桁に端数処理されます。しかし、サブスクリプションサービスの計算に使用され、Red Hat Marketplace の課金サービスに提供されるデータは、ミリコアレベルであり、小数点以下 6 桁に端数処理されます。
毎月、アカウントの月間コア時間使用量の合計が、Red Hat Marketplace に提供され、請求書の作成と請求が行われます。コア時間と vCPU 時間が 4 対 1 の関係で提供されているサブスクリプションタイプの場合、Red Hat Marketplace の請求アクティビティーでは、サブスクリプションサービスのコア時間の合計が 4 で割られます。コア時間と vCPU 時間が 1 対 1 の関係で提供されているサブスクリプションタイプでは、合計での変換は行われません。
月間合計が Red Hat Marketplace に送信され、新しい月が始まると、サブスクリプションサービスの使用状況の値は、新しい現在の月に対して 0 にリセットされます。フィルタリングを使用して、1 年というスパンで前月の使用状況データを見ることができます。
24.1.3. コア時間の利用に関する疑問の解消
コア時間の使用状況について疑問がある場合は、まず以下の手順を診断ツールとしてご利用ください。
サブスクリプションサービスでは、現在のインスタンステーブルの各クラスターの今月の累積合計を確認します。クラスターの設定と導入方法を理解した上で、異常な使用状況を示すクラスターを探します。
注記現在のインスタンステーブルには、クラスターごとに最新の月次累積合計のスナップショットが表示されます。現在、この情報は 1 日に数回更新されます。この値は、各月の初めに 0 にリセットされます。
- そして、毎日のコア時間の合計と、使用量と利用率のグラフの傾向を確認します。異常な使用を示すデータのある日はないか、見てください。前のステップで見つけたクラスターの異常な使用状況が、この日に対応している可能性があります。
これらの初期トラブルシューティングの手順から、クラスターの所有者を見つけて、異常な使用状況が極端に高いワークロードによるものなのか、クラスターの設定に問題があるのか、あるいはその他の問題なのかを話し合うことができるかもしれません。
これらの手順を使用しても疑問が残る場合は、Red Hat アカウントチームに連絡して、コア時間の使用状況を把握することができます。請求に関する質問については、Red Hat Marketplace のサポート手順を参照してください。
