2장. 권장 성능 및 확장성 사례
2.1. 컨트롤 플레인 권장 사례
이 주제에서는 OpenShift Container Platform의 컨트롤 플레인에 대한 성능 및 확장성 관련 권장 사례를 제공합니다.
2.1.1. 클러스터 스케일링에 대한 권장 사례
이 섹션의 지침은 클라우드 공급자 통합을 통한 설치에만 관련이 있습니다.
다음 모범 사례를 적용하여 OpenShift Container Platform 클러스터의 작업자 머신 수를 스케일링하십시오. 작업자 머신 세트에 정의된 복제본 수를 늘리거나 줄여 작업자 머신을 스케일링합니다.
노드 수가 많아지도록 클러스터를 확장하는 경우 다음을 수행합니다.
- 고가용성을 위해 모든 사용 가능한 영역으로 노드를 분산합니다.
- 한 번에 확장하는 머신 수가 25~50개를 넘지 않도록 합니다.
- 주기적인 공급자 용량 제약 조건을 완화하는 데 도움이 되도록 유사한 크기의 대체 인스턴스 유형을 사용하여 사용 가능한 각 영역에 새 컴퓨팅 머신 세트를 생성하는 것이 좋습니다. 예를 들어 AWS에서 m5.large 및 m5d.large를 사용합니다.
클라우드 제공자는 API 서비스 할당량을 구현할 수 있습니다. 따라서 점진적으로 클러스터를 스케일링하십시오.
컴퓨팅 머신 세트의 복제본이 한 번에 모두 더 높은 숫자로 설정된 경우 컨트롤러가 머신을 생성하지 못할 수 있습니다. OpenShift Container Platform이 배포된 클라우드 플랫폼에서 처리할 수 있는 요청 수는 프로세스에 영향을 미칩니다. 컨트롤러는 상태를 사용하여 머신을 생성하고, 점검하고, 업데이트하는 동안 더 많이 쿼리하기 시작합니다. OpenShift Container Platform이 배포된 클라우드 플랫폼에는 API 요청 제한이 있습니다. 과도한 쿼리로 인해 클라우드 플랫폼 제한으로 인해 머신 생성이 실패할 수 있습니다.
노드 수가 많아지도록 스케일링하는 경우 머신 상태 점검을 활성화하십시오. 실패가 발생하면 상태 점검에서 상태를 모니터링하고 비정상 머신을 자동으로 복구합니다.
대규모 및 밀도가 높은 클러스터의 노드 수를 줄이는 경우 프로세스가 종료되는 노드에서 실행되는 오브젝트를 병렬로 드레이닝하거나 제거해야 하므로 많은 시간이 걸릴 수 있습니다. 또한 제거할 개체가 너무 많으면 클라이언트 요청 처리에 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 초당 기본 클라이언트 쿼리(QPS) 및 버스트 비율은 현재 각각 5 및 10 으로 설정됩니다. 이러한 값은 OpenShift Container Platform에서 수정할 수 없습니다.
2.1.2. 컨트롤 플레인 노드 크기 조정
컨트롤 플레인 노드 리소스 요구사항은 클러스터의 노드 및 오브젝트 수에 따라 달라집니다. 다음 컨트롤 플레인 노드 크기 권장 사항은 컨트롤 플레인 밀도 중심 테스트 또는 Cluster-density 의 결과를 기반으로 합니다. 이 테스트에서는 지정된 수의 네임스페이스에서 다음 오브젝트를 생성합니다.
- 이미지 스트림 한 개
- 빌드 1개
-
5 배포:
절전상태의 Pod 복제본 2개, 시크릿 4개, 구성 맵 4개, Downward API 볼륨 1개 - 서비스 5개, 이전 배포 중 하나의 TCP/8080 및 TCP/8443 포트를 가리킵니다.
- 이전 서비스 중 첫 번째를 가리키는 경로 1개
- 2048 임의의 문자열을 포함하는 10개의 보안
- 2048 임의 문자열 문자가 포함된 구성 맵 10개
| 작업자 노드 수 | cluster-density(네임스페이스) | CPU 코어 수 | 메모리(GB) |
|---|---|---|---|
| 24 | 500 | 4 | 16 |
| 120 | 1000 | 8 | 32 |
| 252 | 4000 | 16하지만 OVN-Kubernetes 네트워크 플러그인을 사용하는 경우 24개 | OVN-Kubernetes 네트워크 플러그인을 사용하는 경우 64이지만 128 |
| 501 그러나 OVN-Kubernetes 네트워크 플러그인에서는 테스트되지 않았습니다. | 4000 | 16 | 96 |
위의 표의 데이터는 AWS 상단에서 실행되는 OpenShift Container Platform을 기반으로 하며 r5.4xlarge 인스턴스를 control-plane 노드로 사용하고 m5.2xlarge 인스턴스를 작업자 노드로 사용합니다.
3개의 컨트롤 플레인 노드가 있는 대규모 및 밀도가 높은 클러스터에서는 노드 중 하나가 중지, 재부팅 또는 실패할 때 CPU 및 메모리 사용량이 증가합니다. 전원, 네트워크, 기본 인프라 또는 비용 절감을 위해 클러스터를 종료한 후 클러스터를 다시 시작하는 의도적인 사례로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 나머지 두 컨트롤 플레인 노드는 고가용성이 되기 위해 부하를 처리하여 리소스 사용량을 늘려야 합니다. 이는 컨트롤 플레인 노드가 직렬로 연결, 드레이닝, 재부팅되어 운영 체제 업데이트를 적용하고 컨트롤 플레인 Operator 업데이트를 적용하기 때문에 업그레이드 중에도 이 문제가 발생할 수 있습니다. 단계적 오류를 방지하려면 컨트롤 플레인 노드의 전체 CPU 및 메모리 사용량을 리소스 사용량 급증을 처리할 수 있는 사용 가능한 모든 용량의 60%로 유지합니다. 리소스 부족으로 인한 다운타임을 방지하기 위해 컨트롤 플레인 노드에서 CPU 및 메모리를 늘립니다.
노드 크기 조정은 클러스터의 노드 수와 개체 수에 따라 달라집니다. 또한 클러스터에서 개체가 현재 생성되는지에 따라 달라집니다. 개체 생성 중에 컨트롤 플레인은 개체가 running 단계에 있을 때보다 리소스 사용량 측면에서 더 활성화됩니다.
OLM(Operator Lifecycle Manager)은 컨트롤 플레인 노드에서 실행되며, 메모리 공간은 OLM이 클러스터에서 관리해야 하는 네임스페이스 및 사용자 설치된 Operator 수에 따라 다릅니다. OOM이 종료되지 않도록 컨트를 플레인 노드의 크기를 적절하게 조정해야 합니다. 다음 데이터 지점은 클러스터 최대값 테스트 결과를 기반으로 합니다.
| 네임스페이스 수 | 유휴 상태의 OLM 메모리(GB) | 5명의 사용자 operator가 설치된 OLM 메모리(GB) |
|---|---|---|
| 500 | 0.823 | 1.7 |
| 1000 | 1.2 | 2.5 |
| 1500 | 1.7 | 3.2 |
| 2000 | 2 | 4.4 |
| 3000 | 2.7 | 5.6 |
| 4000 | 3.8 | 7.6 |
| 5000 | 4.2 | 9.02 |
| 6000 | 5.8 | 11.3 |
| 7000 | 6.6 | 12.9 |
| 8000 | 6.9 | 14.8 |
| 9000 | 8 | 17.7 |
| 10,000 | 9.9 | 21.6 |
실행 중인 OpenShift Container Platform 4.13 클러스터에서만 컨트롤 플레인 노드 크기를 수정할 수 있습니다.
- 사용자 프로비저닝 설치 방법으로 설치된 클러스터입니다.
- 설치 관리자 프로비저닝 인프라 설치 방법으로 설치된 AWS 클러스터
- 컨트롤 플레인 머신 세트를 사용하여 컨트롤 플레인 시스템을 관리하는 클러스터입니다.
다른 모든 구성의 경우 총 노드 수를 추정하고 설치 중에 제안된 컨트롤 플레인 노드 크기를 사용해야 합니다.
권장 사항은 OpenShift SDN이 있는 OpenShift Container Platform 클러스터에서 네트워크 플러그인으로 캡처된 데이터 포인트를 기반으로 합니다.
OpenShift Container Platform 3.11 및 이전 버전과 비교하면 OpenShift Container Platform 4.13에서는 기본적으로 CPU 코어의 절반(500밀리코어)이 시스템에 의해 예약되어 있습니다. 이러한 점을 고려하여 크기가 결정됩니다.
2.1.2.1. 컨트롤 플레인 머신에 더 큰 Amazon Web Services 인스턴스 유형 선택
AWS(Amazon Web Services) 클러스터의 컨트롤 플레인 시스템에 더 많은 리소스가 필요한 경우 사용할 컨트롤 플레인 시스템의 더 큰 AWS 인스턴스 유형을 선택할 수 있습니다.
컨트롤 플레인 머신 세트를 사용하는 클러스터의 절차는 컨트롤 플레인 머신 세트를 사용하지 않는 클러스터의 절차와 다릅니다.
클러스터에서 ControlPlaneMachineSet CR의 상태에 대해 확신이 있는 경우 CR 상태를 확인할 수 있습니다.
2.1.2.1.1. 컨트롤 플레인 머신 세트를 사용하여 Amazon Web Services 인스턴스 유형 변경
컨트롤 플레인 머신 세트 CR(사용자 정의 리소스)에서 사양을 업데이트하여 컨트롤 플레인 시스템이 사용하는 AWS(Amazon Web Services) 인스턴스 유형을 변경할 수 있습니다.
사전 요구 사항
- AWS 클러스터는 컨트롤 플레인 머신 세트를 사용합니다.
절차
다음 명령을 실행하여 컨트롤 플레인 머신 세트 CR을 편집합니다.
$ oc --namespace openshift-machine-api edit controlplanemachineset.machine.openshift.io cluster
providerSpec필드 아래에 다음 행을 편집합니다.providerSpec: value: ... instanceType: <compatible_aws_instance_type> 1- 1
- 이전 선택과 동일한 기본으로 더 큰 AWS 인스턴스 유형을 지정합니다. 예를 들어
m6i.xlarge를m6i.2xlarge또는m6i.4xlarge로 변경할 수 있습니다.
변경 사항을 저장하십시오.
-
기본
RollingUpdate업데이트 전략을 사용하는 클러스터의 경우 Operator는 변경 사항을 컨트롤 플레인 구성에 자동으로 전파합니다. -
OnDelete업데이트 전략을 사용하도록 구성된 클러스터의 경우 컨트롤 플레인 시스템을 수동으로 교체해야 합니다.
-
기본
2.1.2.1.2. AWS 콘솔을 사용하여 Amazon Web Services 인스턴스 유형 변경
컨트롤 플레인 시스템이 AWS 콘솔에서 인스턴스 유형을 업데이트하여 사용하는 AWS(Amazon Web Services) 인스턴스 유형을 변경할 수 있습니다.
사전 요구 사항
- 클러스터의 EC2 인스턴스를 수정하는 데 필요한 권한을 사용하여 AWS 콘솔에 액세스할 수 있습니다.
-
cluster-admin역할의 사용자로 OpenShift Container Platform 클러스터에 액세스할 수 있습니다.
절차
- AWS 콘솔을 열고 컨트롤 플레인 시스템의 인스턴스를 가져옵니다.
컨트롤 플레인 시스템 인스턴스 하나를 선택합니다.
- 선택한 컨트롤 플레인 시스템의 경우 etcd 스냅샷을 생성하여 etcd 데이터를 백업하십시오. 자세한 내용은 "Backing up etcd"를 참조하십시오.
- AWS 콘솔에서 컨트롤 플레인 머신 인스턴스를 중지합니다.
-
중지된 인스턴스를 선택하고 작업
인스턴스 설정 인스턴스 유형 변경을 클릭합니다. -
인스턴스를 더 큰 유형으로 변경하여 유형이 이전 선택 기준과 동일한지 확인하고 변경 사항을 적용합니다. 예를 들어
m6i.xlarge를m6i.2xlarge또는m6i.4xlarge로 변경할 수 있습니다. - 인스턴스를 시작합니다.
-
OpenShift Container Platform 클러스터에 인스턴스에 대한 해당
Machine오브젝트가 있는 경우 AWS 콘솔에 설정된 인스턴스 유형과 일치하도록 오브젝트의 인스턴스 유형을 업데이트합니다.
- 각 컨트롤 플레인 시스템에 대해 이 프로세스를 반복합니다.
추가 리소스
