3.4. GCP에서 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신이 있는 클러스터 생성


다중 아키텍처 컴퓨팅 머신이 있는 Google Cloud Platform(GCP) 클러스터를 만들려면 먼저 다중 아키텍처 설치 프로그램 바이너리를 사용하여 단일 아키텍처 GCP 설치 프로그램 프로비저닝 클러스터를 만들어야 합니다. AWS 설치에 대한 자세한 내용은 사용자 지정을 사용하여 GCP에 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.

참고

현재 GCP의 64비트 ARM 머신에서는 보안 부팅이 지원되지 않습니다.

3.4.1. 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.

3.4.2. GCP 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 x86 또는 64비트 ARM 단일 아키텍처 GCP 클러스터를 만들었습니다.

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.

    GCP 64비트 ARM 또는 64비트 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>-w-a
      namespace: openshift-machine-api
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          machine.openshift.io/cluster-api-cluster: <infrastructure_id>
          machine.openshift.io/cluster-api-machineset: <infrastructure_id>-w-a
      template:
        metadata:
          creationTimestamp: null
          labels:
            machine.openshift.io/cluster-api-cluster: <infrastructure_id>
            machine.openshift.io/cluster-api-machine-role: <role> 
    2
    
            machine.openshift.io/cluster-api-machine-type: <role>
            machine.openshift.io/cluster-api-machineset: <infrastructure_id>-w-a
        spec:
          metadata:
            labels:
              node-role.kubernetes.io/<role>: ""
          providerSpec:
            value:
              apiVersion: gcpprovider.openshift.io/v1beta1
              canIPForward: false
              credentialsSecret:
                name: gcp-cloud-credentials
              deletionProtection: false
              disks:
              - autoDelete: true
                boot: true
                image: <path_to_image> 
    3
    
                labels: null
                sizeGb: 128
                type: pd-ssd
              gcpMetadata: 
    4
    
              - key: <custom_metadata_key>
                value: <custom_metadata_value>
              kind: GCPMachineProviderSpec
              machineType: n1-standard-4 
    5
    
              metadata:
                creationTimestamp: null
              networkInterfaces:
              - network: <infrastructure_id>-network
                subnetwork: <infrastructure_id>-worker-subnet
              projectID: <project_name> 
    6
    
              region: us-central1 
    7
    
              serviceAccounts:
              - email: <infrastructure_id>-w@<project_name>.iam.gserviceaccount.com
                scopes:
                - https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
              tags:
                - <infrastructure_id>-worker
              userDataSecret:
                name: worker-user-data
              zone: us-central1-a
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    1
    클러스터를 프로비저닝할 때 설정한 클러스터 ID를 기반으로 하는 인프라 ID를 지정합니다. 다음 명령을 실행하여 인프라 ID를 가져올 수 있습니다.
    $ oc get -o jsonpath='{.status.infrastructureName}{"\n"}' infrastructure cluster
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    2
    추가할 역할 노드 레이블을 지정합니다.
    3
    현재 컴퓨팅 머신 세트에서 사용되는 이미지의 경로를 지정합니다. 이미지 경로에 프로젝트와 이미지 이름이 필요합니다.

    프로젝트와 이미지 이름에 액세스하려면 다음 명령을 실행하세요.

    $ oc get configmap/coreos-bootimages \
      -n openshift-machine-config-operator \
      -o jsonpath='{.data.stream}' | jq \
      -r '.architectures.aarch64.images.gcp'
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    출력 예

      "gcp": {
        "release": "415.92.202309142014-0",
        "project": "rhcos-cloud",
        "name": "rhcos-415-92-202309142014-0-gcp-aarch64"
      }
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    출력에서 프로젝트이름 매개변수를 사용하여 머신 세트의 이미지 필드에 대한 경로를 만듭니다. 이미지 경로는 다음 형식을 따라야 합니다.

    $ projects/<project>/global/images/<image_name>
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    4
    선택 사항: key:value 쌍 형식으로 사용자 지정 메타데이터를 지정합니다. 예를 들어 사용자 정의 메타데이터를 설정하는 방법에 대한 사용 사례는 GCP 문서를 참조하세요.
    5
    선택한 OS 이미지의 CPU 아키텍처에 맞는 머신 유형을 지정합니다. 자세한 내용은 "64비트 ARM 인프라에서 GCP에 대해 테스트된 인스턴스 유형"을 참조하세요.
    6
    클러스터에 사용하는 GCP 프로젝트의 이름을 지정합니다.
    7
    지역을 지정하세요. 예를 들어, us-central1 . 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: gcp-arm64-machine-set-0.yaml 또는 gcp-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>-gcp-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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