5.4. MCO 관련 사용자 지정 리소스 구성

사전 요구 사항

1. 구성하려는 노드 유형의 정적 MachineConfigPool CR와 연관된 라벨을 가져옵니다. 다음 중 하나를 실행합니다.

   1. Machine config pool을 표시합니다.

      $ oc describe machineconfigpool <name>

      예를 들면 다음과 같습니다.

      $ oc describe machineconfigpool worker

      출력 예

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfigPool
      metadata:
        creationTimestamp: 2019-02-08T14:52:39Z
        generation: 1
        labels:
          custom-kubelet: set-max-pods 1

      1

      라벨이 추가되면 labels 아래에 표시됩니다.

   2. 라벨이 없으면 키/값 쌍을 추가합니다.

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=set-max-pods

절차

1. 이 명령은 선택할 수 있는 사용 가능한 머신 구성 오브젝트를 표시합니다.

   $ oc get machineconfig

   기본적으로 두 개의 kubelet 관련 구성은 01-master-kubelet 및 01-worker-kubelet입니다.

2. 노드당 최대 Pod의 현재 값을 확인하려면 다음을 실행합니다.

   $ oc describe node <node_name>

   예를 들어 다음과 같습니다.

   $ oc describe node ci-ln-5grqprb-f76d1-ncnqq-worker-a-mdv94

   Allocatable 스탠자에서 value: pods: <value>를 찾습니다.

   출력 예

   Allocatable:
    attachable-volumes-aws-ebs:  25
    cpu:                         3500m
    hugepages-1Gi:               0
    hugepages-2Mi:               0
    memory:                      15341844Ki
    pods:                        250

3. 작업자 노드에서 노드당 최대 Pod 수를 설정하려면 kubelet 구성이 포함된 사용자 정의 리소스 파일을 생성합니다.

   중요

   특정 머신 구성 풀을 대상으로 하는 kubelet 구성도 종속 풀에 영향을 미칩니다. 예를 들어 작업자 노드가 포함된 풀에 대한 kubelet 구성을 생성하면 인프라 노드가 포함된 풀을 포함한 모든 하위 집합 풀에도 적용됩니다. 이를 방지하려면 작업자 노드만 포함하는 선택 표현식을 사용하여 새 머신 구성 풀을 생성하고 kubelet 구성이 이 새 풀을 대상으로 지정하도록 해야 합니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: KubeletConfig
   metadata:
     name: set-max-pods
   spec:
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods 1
     kubeletConfig:
       maxPods: 500 2

   1

   머신 구성 풀에서 레이블을 입력합니다.

   2

   kubelet 구성을 추가합니다. 이 예에서는 maxPods를 사용하여 노드당 최대 Pod를 설정합니다.

   참고

   kubelet이 API 서버와 통신하는 속도는 QPS(초당 쿼리) 및 버스트 값에 따라 달라집니다. 노드마다 실행되는 Pod 수가 제한된 경우 기본 값인 50(kubeAPIQPS인 경우) 및 100(kubeAPIBurst인 경우)이면 충분합니다. 노드에 CPU 및 메모리 리소스가 충분한 경우 kubelet QPS 및 버스트 속도를 업데이트하는 것이 좋습니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: KubeletConfig
   metadata:
     name: set-max-pods
   spec:
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods
     kubeletConfig:
       maxPods: <pod_count>
       kubeAPIBurst: <burst_rate>
       kubeAPIQPS: <QPS>

   1. 라벨을 사용하여 작업자의 머신 구성 풀을 업데이트합니다.

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=set-max-pods

   2. KubeletConfig 오브젝트를 생성합니다.

      $ oc create -f change-maxPods-cr.yaml

   3. KubeletConfig 오브젝트가 생성되었는지 확인합니다.

      $ oc get kubeletconfig

      출력 예

      NAME                AGE
      set-max-pods        15m

      클러스터의 작업자 노드 수에 따라 작업자 노드가 하나씩 재부팅될 때까지 기다립니다. 작업자 노드가 3개인 클러스터의 경우 약 10~15분이 걸릴 수 있습니다.

4. 변경 사항이 노드에 적용되었는지 확인합니다.

   1. 작업자 노드에서 maxPods 값이 변경되었는지 확인합니다.

      $ oc describe node <node_name>

   2. Allocatable 스탠자를 찾습니다.

       ...
      Allocatable:
        attachable-volumes-gce-pd:  127
        cpu:                        3500m
        ephemeral-storage:          123201474766
        hugepages-1Gi:              0
        hugepages-2Mi:              0
        memory:                     14225400Ki
        pods:                       500 1
       ...

      1

      이 예에서 pods 매개변수는 KubeletConfig 오브젝트에 설정한 값을 보고해야 합니다.

5. KubeletConfig 오브젝트에서 변경 사항을 확인합니다.

   $ oc get kubeletconfigs set-max-pods -o yaml

   다음 예와 같이 True 및 type:Success 상태가 표시되어야 합니다.

   spec:
     kubeletConfig:
       maxPods: 500
     machineConfigPoolSelector:
       matchLabels:
         custom-kubelet: set-max-pods
   status:
     conditions:
     - lastTransitionTime: "2021-06-30T17:04:07Z"
       message: Success
       status: "True"
       type: Success

1. ContainerRuntimeConfig CR의 YAML 파일을 생성합니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: ContainerRuntimeConfig
   metadata:
    name: overlay-size
   spec:
    machineConfigPoolSelector:
      matchLabels:
        pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: '' 1
    containerRuntimeConfig: 2
      pidsLimit: 2048
      logLevel: debug
      overlaySize: 8G
      logSizeMax: "-1"

   1

   수정할 머신 구성 풀의 레이블을 지정합니다.

   2

   필요에 따라 매개변수를 설정합니다.

2. ContainerRuntimeConfig CR을 생성합니다.

   $ oc create -f <file_name>.yaml

3. CR이 생성되었는지 확인합니다.

   $ oc get ContainerRuntimeConfig

   출력 예

   NAME           AGE
   overlay-size   3m19s

4. 새 containerruntime 머신 구성이 생성되었는지 확인합니다.

   $ oc get machineconfigs | grep containerrun

   출력 예

   99-worker-generated-containerruntime   2c9371fbb673b97a6fe8b1c52691999ed3a1bfc2  3.2.0  31s

5. 모두 준비 상태로 표시될 때까지 머신 구성 풀을 모니터링합니다.

   $ oc get mcp worker

   출력 예

   NAME    CONFIG               UPDATED  UPDATING  DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT  DEGRADEDMACHINECOUNT  AGE
   worker  rendered-worker-169  False    True      False     3             1                  1                    0                     9h

6. 설정이 CRI-O에 적용되었는지 확인하려면 다음을 실행합니다.

   1. 머신 구성 풀의 노드에 oc debug 세션을 열고 chroot /host를 실행합니다.

      $ oc debug node/<node_name>

      sh-4.4# chroot /host

   2. crio.conf 파일의 변경 사항을 확인합니다.

      sh-4.4# crio config | egrep 'log_level|pids_limit|log_size_max'

      출력 예

      pids_limit = 2048
      log_size_max = -1
      log_level = "debug"

   3. 'storage.conf' 파일의 변경 사항을 확인합니다.

      sh-4.4# head -n 7 /etc/containers/storage.conf

      출력 예

      [storage]
        driver = "overlay"
        runroot = "/var/run/containers/storage"
        graphroot = "/var/lib/containers/storage"
        [storage.options]
          additionalimagestores = []
          size = "8G"

절차

1. 구성 오브젝트를 생성합니다.

   $ oc apply -f overlaysize.yml

2. 새 CRI-O 구성을 작업자 노드에 적용하려면 작업자 머신 구성 풀을 편집합니다.

   $ oc edit machineconfigpool worker

3. ContainerRuntimeConfig CRD에서 설정한 matchLabels 이름을 기반으로 custom-crio 레이블을 추가합니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: MachineConfigPool
   metadata:
     creationTimestamp: "2020-07-09T15:46:34Z"
     generation: 3
     labels:
       custom-crio: overlay-size
       machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: ""

4. 변경 사항을 저장한 다음 머신 구성을 확인합니다.

   $ oc get machineconfigs

   새로운 99-worker-generated-containerruntime 및 rendered-worker-xyz 오브젝트가 생성됩니다.

   출력 예

   99-worker-generated-containerruntime  4173030d89fbf4a7a0976d1665491a4d9a6e54f1   3.2.0             7m42s
   rendered-worker-xyz                   4173030d89fbf4a7a0976d1665491a4d9a6e54f1   3.2.0             7m36s

5. 해당 오브젝트가 생성된 후 적용할 변경 사항이 있는지 머신 구성 풀을 모니터링합니다.

   $ oc get mcp worker

   작업자 노드는 UPDATING을 True로 표시하고 머신 수, 업데이트된 수 및 기타 세부 정보를 표시합니다.

   출력 예

   NAME   CONFIG              UPDATED   UPDATING   DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   worker rendered-worker-xyz False True False     3             2                   2                    0                      20h

   완료 후 작업자 노드는 UPDATING에서 다시 False로 변환되고 UPDATEDMACHINECOUNT의 수는 MACHINECOUNT의 ​​수와 일치합니다.

   출력 예

   NAME   CONFIG              UPDATED   UPDATING   DEGRADED  MACHINECOUNT  READYMACHINECOUNT  UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   worker   rendered-worker-xyz   True      False      False      3         3            3             0           20h

   작업자 머신을 보면 새로운 8GB 최대 크기 구성이 모든 작업자에 적용되는 것을 확인할 수 있습니다.

   출력 예

   head -n 7 /etc/containers/storage.conf
   [storage]
     driver = "overlay"
     runroot = "/var/run/containers/storage"
     graphroot = "/var/lib/containers/storage"
     [storage.options]
       additionalimagestores = []
       size = "8G"

   컨테이너 내부를 보면 루트 파티션이 이제 8GB가 됩니다.

   출력 예

   ~ $ df -h
   Filesystem                Size      Used Available Use% Mounted on
   overlay                   8.0G      8.0K      8.0G   0% /