17.2. Quota에서 관리하는 리소스
다음은 할당량으로 관리할 수 있는 컴퓨팅 리소스 및 오브젝트 유형 집합을 설명합니다.
status.phase in (Failed, Succeeded)이 True인 경우 Pod는 터미널 상태에 있습니다.
| 리소스 이름 | 설명 |
|---|---|
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터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 CPU 요청 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 메모리 요청 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 로컬 임시 스토리지 요청 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 CPU 요청 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 메모리 요청 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 임시 스토리지 요청 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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| 터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 CPU 제한 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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| 터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 메모리 제한 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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| 터미널이 아닌 상태에서 모든 Pod의 임시 스토리지 제한 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. 이 리소스는 임시 스토리지 기술 프리뷰를 활성화한 경우에만 사용할 수 있습니다. 이 기능은 기본적으로 비활성화되어 있습니다. |
| 리소스 이름 | 설명 |
|---|---|
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| 상태와 관계없이 모든 영구 볼륨 클레임의 스토리지 요청 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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| 프로젝트에 존재할 수 있는 총 영구 볼륨 클레임 수입니다. |
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| 상태와 관계없이 일치하는 스토리지 클래스가 있는 모든 영구 볼륨 클레임의 스토리지 요청 합계는 이 값을 초과할 수 없습니다. |
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| 프로젝트에 존재할 수 있는, 일치하는 스토리지 클래스가 있는 총 영구 볼륨 클레임 수입니다. |
| 리소스 이름 | 설명 |
|---|---|
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| 프로젝트에 존재할 수 있는 터미널이 아닌 상태의 총 Pod 수입니다. |
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| 프로젝트에 존재할 수 있는 총 복제 컨트롤러 수입니다. |
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| 프로젝트에 존재할 수 있는 총 리소스 할당량 수입니다. |
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| 프로젝트에 존재할 수 있는 총 서비스 수입니다. |
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| 프로젝트에 존재할 수 있는 총 시크릿 수입니다. |
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프로젝트에 존재할 수 있는 총 |
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| 프로젝트에 존재할 수 있는 총 영구 볼륨 클레임 수입니다. |
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| 프로젝트에 존재할 수 있는 총 이미지 스트림 수입니다. |
할당량을 생성하는 동안 count/<resource>.<group> 구문을 사용하여 이러한 표준 네임스페이스 리소스 유형에 대한 오브젝트 수 할당량을 구성할 수 있습니다.
$ oc create quota <name> --hard=count/<resource>.<group>=<quota> 1- 1
<resource>는 리소스 이름이고<group>은 API 그룹입니다(해당하는 경우). 리소스 및 관련 API 그룹 목록에kubectl api-resources명령을 사용합니다.
17.2.1. 확장 리소스에 대한 리소스 할당량 설정
확장 리소스에는 리소스 과다 할당이 허용되지 않으므로 할당량의 해당 확장 리소스에 requests 및 limits를 지정해야 합니다. 현재는 확장 리소스에 접두사 requests. 가 있는 할당량 항목만 허용됩니다. 다음은 GPU 리소스 nvidia.com/gpu에 대한 리소스 할당량을 설정하는 방법에 대한 예제 시나리오입니다.
프로세스
클러스터의 노드에서 사용 가능한 GPU 수를 결정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
# oc describe node ip-172-31-27-209.us-west-2.compute.internal | egrep 'Capacity|Allocatable|gpu' openshift.com/gpu-accelerator=true Capacity: nvidia.com/gpu: 2 Allocatable: nvidia.com/gpu: 2 nvidia.com/gpu 0 0이 예에서는 GPU 2개를 사용할 수 있습니다.
네임스페이스
nvidia에 할당량을 설정합니다. 이 예에서 할당량은1입니다.# cat gpu-quota.yaml apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: gpu-quota namespace: nvidia spec: hard: requests.nvidia.com/gpu: 1할당량을 생성합니다.
# oc create -f gpu-quota.yaml resourcequota/gpu-quota created
네임스페이스에 올바른 할당량이 설정되어 있는지 확인합니다.
# oc describe quota gpu-quota -n nvidia Name: gpu-quota Namespace: nvidia Resource Used Hard -------- ---- ---- requests.nvidia.com/gpu 0 1
단일 GPU를 요청하는 Pod를 실행합니다.
# oc create pod gpu-pod.yaml
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: generateName: gpu-pod- namespace: nvidia spec: restartPolicy: OnFailure containers: - name: rhel7-gpu-pod image: rhel7 env: - name: NVIDIA_VISIBLE_DEVICES value: all - name: NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES value: "compute,utility" - name: NVIDIA_REQUIRE_CUDA value: "cuda>=5.0" command: ["sleep"] args: ["infinity"] resources: limits: nvidia.com/gpu: 1Pod가 실행 중인지 확인합니다.
# oc get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE gpu-pod-s46h7 1/1 Running 0 1m
할당량
Used의 카운터가 올바른지 확인합니다.# oc describe quota gpu-quota -n nvidia Name: gpu-quota Namespace: nvidia Resource Used Hard -------- ---- ---- requests.nvidia.com/gpu 1 1
nvidia네임스페이스에서 두 번째 GPU Pod를 생성합니다. 노드에 GPU가 2개 있으므로 기술적으로 가능합니다.# oc create -f gpu-pod.yaml Error from server (Forbidden): error when creating "gpu-pod.yaml": pods "gpu-pod-f7z2w" is forbidden: exceeded quota: gpu-quota, requested: requests.nvidia.com/gpu=1, used: requests.nvidia.com/gpu=1, limited: requests.nvidia.com/gpu=1
이 허용되지 않음 오류 메시지는 할당량이 GPU 1개이고 이 Pod에서 할당량을 초과하는 두 번째 GPU를 할당하려고 했기 때문에 예상된 것입니다.
