3.3. AWS에서 다중 아키텍처 컴퓨팅 시스템을 사용하여 클러스터 생성


다중 아키텍처 컴퓨팅 머신이 있는 AWS 클러스터를 생성하려면 먼저 다중 아키텍처 설치 프로그램 바이너리를 사용하여 단일 아키텍처 AWS 설치 프로그램 프로비저닝 클러스터를 생성해야 합니다. AWS 설치에 대한 자세한 내용은 사용자 지정을 사용하여 AWS에 클러스터 설치를 참조하세요.

단일 아키텍처 컴퓨팅 머신이 있는 현재 클러스터를 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신이 있는 클러스터로 마이그레이션할 수도 있습니다. 자세한 내용은 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신이 있는 클러스터로 마이그레이션을 참조하세요.

다중 아키텍처 클러스터를 만든 후에는 다양한 아키텍처를 가진 노드를 클러스터에 추가할 수 있습니다.

3.3.1. 클러스터 호환성 확인

클러스터에 다양한 아키텍처의 컴퓨팅 노드를 추가하려면 먼저 클러스터가 여러 아키텍처와 호환되는지 확인해야 합니다.

사전 요구 사항

  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.

프로세스

  1. OpenShift CLI( oc )에 로그인합니다.
  2. 다음 명령을 실행하여 클러스터가 아키텍처 페이로드를 사용하는지 확인할 수 있습니다.

    $ oc adm release info -o jsonpath="{ .metadata.metadata}"
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검증

  • 다음 출력이 표시되면 클러스터가 다중 아키텍처 페이로드를 사용하고 있는 것입니다.

    {
     "release.openshift.io/architecture": "multi",
     "url": "https://access.redhat.com/errata/<errata_version>"
    }
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    그런 다음 클러스터에 다중 아키텍처 컴퓨팅 노드를 추가할 수 있습니다.

  • 다음 출력이 표시되면 클러스터가 다중 아키텍처 페이로드를 사용하지 않는 것입니다.

    {
     "url": "https://access.redhat.com/errata/<errata_version>"
    }
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    중요

    클러스터가 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신을 지원하도록 클러스터를 마이그레이션하려면 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신이 있는 클러스터로 마이그레이션 의 절차를 따르세요.

3.3.2. AWS 클러스터에 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신 세트 추가

다중 아키텍처 클러스터를 만든 후에는 다양한 아키텍처를 갖춘 노드를 추가할 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 다중 아키텍처 클러스터에 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신을 추가할 수 있습니다.

  • 64비트 ARM 제어 평면 머신을 사용하고 이미 64비트 ARM 컴퓨팅 머신을 포함하는 클러스터에 64비트 x86 컴퓨팅 머신을 추가합니다. 이 경우 64비트 x86은 보조 아키텍처로 간주됩니다.
  • 64비트 x86 제어 평면 머신을 사용하고 이미 64비트 x86 컴퓨팅 머신을 포함하는 클러스터에 64비트 ARM 컴퓨팅 머신을 추가합니다. 이 경우 64비트 ARM은 보조 아키텍처로 간주됩니다.
참고

클러스터에 보조 아키텍처 노드를 추가하기 전에 Multiarch Tuning Operator를 설치하고 ClusterPodPlacementConfig 사용자 정의 리소스를 배포하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 "Multiarch Tuning Operator를 사용하여 다중 아키텍처 클러스터의 워크로드 관리"를 참조하세요.

사전 요구 사항

  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.
  • 설치 프로그램을 사용하여 다중 아키텍처 설치 프로그램 바이너리로 64비트 ARM 또는 64비트 x86 단일 아키텍처 AWS 클러스터를 생성했습니다.

프로세스

  1. OpenShift CLI( oc )에 로그인합니다.
  2. YAML 파일을 만들고 구성을 추가하여 클러스터의 64비트 ARM 또는 64비트 x86 컴퓨팅 노드를 제어하는 컴퓨팅 머신 세트를 만듭니다.

    AWS 64비트 ARM 또는 x86 컴퓨팅 노드에 대한 MachineSet 개체 예

    apiVersion: machine.openshift.io/v1beta1
    kind: MachineSet
    metadata:
      labels:
        machine.openshift.io/cluster-api-cluster: <infrastructure_id> 
    1
    
      name: <infrastructure_id>-aws-machine-set-0 
    2
    
      namespace: openshift-machine-api
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          machine.openshift.io/cluster-api-cluster: <infrastructure_id> 
    3
    
          machine.openshift.io/cluster-api-machineset: <infrastructure_id>-<role>-<zone> 
    4
    
      template:
        metadata:
          labels:
            machine.openshift.io/cluster-api-cluster: <infrastructure_id>
            machine.openshift.io/cluster-api-machine-role: <role> 
    5
    
            machine.openshift.io/cluster-api-machine-type: <role> 
    6
    
            machine.openshift.io/cluster-api-machineset: <infrastructure_id>-<role>-<zone> 
    7
    
        spec:
          metadata:
            labels:
              node-role.kubernetes.io/<role>: ""
          providerSpec:
            value:
              ami:
                id: ami-02a574449d4f4d280 
    8
    
              apiVersion: awsproviderconfig.openshift.io/v1beta1
              blockDevices:
                - ebs:
                    iops: 0
                    volumeSize: 120
                    volumeType: gp2
              credentialsSecret:
                name: aws-cloud-credentials
              deviceIndex: 0
              iamInstanceProfile:
                id: <infrastructure_id>-worker-profile 
    9
    
              instanceType: m6g.xlarge 
    10
    
              kind: AWSMachineProviderConfig
              placement:
                availabilityZone: us-east-1a 
    11
    
                region: <region> 
    12
    
              securityGroups:
                - filters:
                    - name: tag:Name
                      values:
                        - <infrastructure_id>-node 
    13
    
              subnet:
                filters:
                  - name: tag:Name
                    values:
                      - <infrastructure_id>-subnet-private-<zone>
              tags:
                - name: kubernetes.io/cluster/<infrastructure_id> 
    14
    
                  value: owned
                - name: <custom_tag_name>
                  value: <custom_tag_value>
              userDataSecret:
                name: worker-user-data
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    1 2 3 9 13 14
    클러스터를 프로비저닝할 때 설정한 클러스터 ID를 기반으로 하는 인프라 ID를 지정합니다. OpenShift CLI (oc) 패키지가 설치되어 있으면 다음 명령을 실행하여 인프라 ID를 얻을 수 있습니다.
    $ oc get -o jsonpath="{.status.infrastructureName}{'\n'}" infrastructure cluster
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    4 7
    인프라 ID, 역할 노드 레이블, 영역을 지정합니다.
    5 6
    추가할 역할 노드 레이블을 지정합니다.
    8
    노드에 대한 AWS 지역의 Red Hat Enterprise Linux CoreOS(RHCOS) Amazon Machine Image(AMI)를 지정합니다. RHCOS AMI는 머신 아키텍처와 호환되어야 합니다.
    $ oc get configmap/coreos-bootimages \
    	  -n openshift-machine-config-operator \
    	  -o jsonpath='{.data.stream}' | jq \
    	  -r '.architectures.<arch>.images.aws.regions."<region>".image'
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    10
    선택한 AMI의 CPU 아키텍처에 맞는 머신 유형을 지정합니다. 자세한 내용은 "AWS 64비트 ARM에 대한 테스트된 인스턴스 유형"을 참조하세요.
    11
    구역을 지정하세요. 예를 들어, us-east-1a . 선택한 구역에 필요한 아키텍처를 갖춘 머신이 있는지 확인하세요.
    12
    지역을 지정하세요. 예를 들어, us-east-1 . 선택한 구역에 필요한 아키텍처를 갖춘 머신이 있는지 확인하세요.
  3. 다음 명령을 실행하여 컴퓨팅 머신 세트를 만듭니다.

    $ oc create -f <file_name> 
    1
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    1
    <file_name>을 컴퓨팅 머신 세트 구성이 포함된 YAML 파일 이름으로 바꿉니다. 예: aws-arm64-machine-set-0.yaml 또는 aws-amd64-machine-set-0.yaml .

검증

  1. 다음 명령을 실행하여 컴퓨팅 머신 세트 목록을 확인합니다.

    $ oc get machineset -n openshift-machine-api
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    출력에는 사용자가 만든 머신 세트가 포함되어야 합니다.

    출력 예

    NAME                                                DESIRED  CURRENT  READY  AVAILABLE  AGE
    <infrastructure_id>-aws-machine-set-0                   2        2      2          2  10m
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  2. 다음 명령을 실행하여 노드가 준비되었고 예약 가능한지 확인할 수 있습니다.

    $ oc get nodes
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