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17장. 성능 프로필을 사용하여 짧은 대기 시간을 실현하도록 노드 튜닝

클러스터 성능 프로필을 사용하여 짧은 대기 시간을 위해 노드를 조정합니다. 인프라 및 애플리케이션 컨테이너의 CPU를 제한하고, 대규모 페이지, 하이퍼 스레딩을 구성하고, 대기 시간에 민감한 프로세스를 위해 CPU 파티션을 구성할 수 있습니다.

17.1. 성능 프로파일 작성
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PPC(Performance Profile Creator) 툴을 사용하여 클러스터 성능 프로필을 생성할 수 있습니다. PPC는 Node Tuning Operator의 기능입니다.

PPC는 사용자 제공 구성과 클러스터에 대한 정보를 결합하여 하드웨어, 토폴로지 및 사용 사례에 적합한 성능 프로필을 생성합니다.

참고

성능 프로필은 클러스터가 기본 하드웨어 리소스에 직접 액세스할 수 있는 베어 메탈 환경에만 적용됩니다. 단일 노드 OpenShift 및 다중 노드 클러스터 모두에 대해 성능 프로필을 구성할 수 있습니다.

다음은 클러스터에서 성능 프로필을 생성하고 적용하기 위한 고급 워크플로입니다.

  • 성능 구성으로 대상으로 지정할 노드의 MCP(머신 구성 풀)를 생성합니다. 단일 노드 OpenShift 클러스터에서는 클러스터에 노드가 하나뿐이므로 마스터 MCP를 사용해야 합니다.
  • must-gather 명령을 사용하여 클러스터에 대한 정보를 수집합니다.

  • PPC 툴을 사용하여 다음 방법 중 하나를 사용하여 성능 프로필을 생성합니다.

    • Podman을 사용하여 PPC 툴을 실행합니다.
    • 래퍼 스크립트를 사용하여 PPC 툴을 실행합니다.
  • 사용 사례에 대한 성능 프로필을 구성하고 클러스터에 성능 프로필을 적용합니다.

17.1.1. 성능 프로파일 작성툴 정보
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PPC(Performance Profile Creator)는 노드 튜닝 연산자와 함께 제공되는 명령줄 도구로, 클러스터의 성능 프로필을 만드는 데 도움이 됩니다.

처음에는 PPC 도구를 사용하여 다음 정보를 포함하여 클러스터의 주요 성능 구성을 표시하기 위해 반드시 수집해야 하는 데이터를 처리할 수 있습니다.

  • 할당된 CPU ID를 사용한 NUMA 셀 분할
  • 하이퍼스레딩 노드 구성

이 정보를 사용하여 성능 프로필을 구성할 수 있습니다.

PPC 실행

PPC 도구에 성능 구성 인수를 지정하여 하드웨어, 토폴로지 및 사용 사례에 적합한 제안된 성능 프로필을 생성합니다.

다음 방법 중 하나를 사용하여 PPC를 실행할 수 있습니다.

  • Podman을 사용하여 PPC를 실행하세요
  • 래퍼 스크립트를 사용하여 PPC를 실행합니다.
참고

래퍼 스크립트를 사용하면 보다 세부적인 Podman 작업 중 일부를 실행 가능한 스크립트로 추상화할 수 있습니다. 예를 들어, 래퍼 스크립트는 필요한 컨테이너 이미지를 끌어와 실행하고, 컨테이너에 디렉터리를 마운트하고, Podman을 통해 컨테이너에 직접 매개변수를 제공하는 등의 작업을 처리합니다. 두 방법 모두 같은 결과를 얻습니다.

17.1.2. 성능 조정을 위한 대상 노드에 대한 머신 구성 풀 생성
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다중 노드 클러스터의 경우 성능 프로필로 구성하려는 대상 노드를 식별하기 위해 MCP(머신 구성 풀)를 정의할 수 있습니다.

단일 노드 OpenShift 클러스터에서는 클러스터에 노드가 하나만 있으므로 마스터 MCP를 사용해야 합니다. 단일 노드 OpenShift 클러스터의 경우 별도의 MCP를 만들 필요가 없습니다.

사전 요구 사항

  • 클러스터 관리자 역할 액세스 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.

프로세스

  1. 다음 명령을 실행하여 구성할 대상 노드에 레이블을 지정합니다. 

    $ oc label node <node_name> node-role.kubernetes.io/worker-cnf=""
    1
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    1
    <node_name>을 노드 이름으로 바꾸세요. 이 예제에서는 worker-cnf 레이블을 적용합니다.

  2. 대상 노드를 포함하는 MachineConfigPool 리소스를 만듭니다.

    1. MachineConfigPool 리소스를 정의하는 YAML 파일을 만듭니다.

      mcp-worker-cnf.yaml 파일 예시

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
kind: MachineConfigPool
metadata:
  name: worker-cnf
      1 
      
  labels:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
      2 
      
spec:
  machineConfigSelector:
    matchExpressions:
      - {
           key: machineconfiguration.openshift.io/role,
           operator: In,
           values: [worker, worker-cnf],
        }
  paused: false
  nodeSelector:
    matchLabels:
      node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
      3
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      1
      MachineConfigPool 리소스의 이름을 지정합니다.
      2
      머신 구성 풀에 대한 고유한 레이블을 지정합니다.
      3
      정의한 대상 레이블이 있는 노드를 지정합니다.

    2. 다음 명령을 실행하여 MachineConfigPool 리소스를 적용합니다. 

      $ oc apply -f mcp-worker-cnf.yaml
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      출력 예

      machineconfigpool.machineconfiguration.openshift.io/worker-cnf created
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검증

  • 다음 명령을 실행하여 클러스터의 머신 구성 풀을 확인하세요. 

    $ oc get mcp
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    출력 예

    NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
master       rendered-master-58433c7c3c1b4ed5ffef95234d451490       True      False      False      3              3                   3                     0                      6h46m
worker       rendered-worker-168f52b168f151e4f853259729b6azc4       True      False      False      2              2                   2                     0                      6h46m
worker-cnf   rendered-worker-cnf-168f52b168f151e4f853259729b6azc4   True      False      False      1              1                   1                     0                      73s
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17.1.3. PPC에 대한 클러스터에 대한 데이터 수집
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PPC(Performance Profile creator) 툴에는 must-gather 데이터가 필요합니다. 클러스터 관리자로서 must-gather 명령을 실행하여 클러스터에 대한 정보를 캡처합니다.

사전 요구 사항

  • cluster-admin 역할의 사용자로 클러스터에 액세스할 수 있어야 합니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.
  • 성능 프로필로 구성하려는 대상 MCP를 식별했습니다.

프로세스

  1. must-gather 데이터를 저장하려는 디렉터리로 이동합니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 클러스터 정보를 수집합니다. 

    $ oc adm must-gather
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    이 명령은 로컬 디렉토리에 must-gather 데이터가 포함된 폴더를 다음과 유사한 이름 형식으로 생성합니다: must-gather.local.1971646453781853027 .

  3. 선택 사항: must-gather 디렉토리에서 압축 파일을 만듭니다. 

    $ tar cvaf must-gather.tar.gz <must_gather_folder>
    1
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    1
    필수 수집 데이터 폴더의 이름으로 바꿉니다.
    참고

    Performance Profile Creator 래퍼 스크립트를 실행하는 경우 압축 출력이 필요합니다.

17.1.4. Podman을 사용하여 성능 프로필 생성기 실행
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클러스터 관리자는 Podman을 Performance Profile Creator(PPC)와 함께 사용하여 성능 프로필을 만들 수 있습니다.

PPC 인수에 대한 자세한 내용은 "성능 프로필 생성자 인수" 섹션을 참조하세요.

중요

PPC는 클러스터에서 수집해야 하는 데이터를 사용하여 성능 프로필을 작성합니다. 성능 구성을 위한 노드의 레이블을 다시 지정하는 등 클러스터를 변경하는 경우 PPC를 다시 실행하기 전에 반드시 수집해야 하는 데이터를 다시 만들어야 합니다.

사전 요구 사항

  • cluster-admin 역할의 사용자로 클러스터에 액세스할 수 있어야 합니다.
  • 클러스터가 베어 메탈 하드웨어에 설치되어 있어야 합니다.
  • podman 과 OpenShift CLI( oc )를 설치했습니다.
  • 노드 튜닝 운영자 이미지에 액세스합니다.
  • 구성을 위한 대상 노드가 포함된 머신 구성 풀을 식별했습니다.
  • 클러스터에 필요한 필수 데이터에 액세스할 수 있습니다.

프로세스

  1. 다음 명령을 실행하여 머신 구성 풀을 확인하세요. 

    $ oc get mcp
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    출력 예

    NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
master       rendered-master-58433c8c3c0b4ed5feef95434d455490       True      False      False      3              3                   3                     0                      8h
worker       rendered-worker-668f56a164f151e4a853229729b6adc4       True      False      False      2              2                   2                     0                      8h
worker-cnf   rendered-worker-cnf-668f56a164f151e4a853229729b6adc4   True      False      False      1              1                   1                     0                      79m
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  2. 다음 명령을 실행하여 Podman을 사용하여 registry.redhat.io 에 인증합니다. 

    $ podman login registry.redhat.io
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    Username: <user_name>
Password: <password>
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  3. 선택 사항: 다음 명령을 실행하여 PPC 도구에 대한 도움말을 표시합니다. 

    $ podman run --rm --entrypoint performance-profile-creator registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.19 -h
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    출력 예

    A tool that automates creation of Performance Profiles

Available Commands:
  completion  Generate the autocompletion script for the specified shell
  help        Help about any command
  info        requires --must-gather-dir-path, ignores other arguments. [Valid values: log,json]

Usage:
  performance-profile-creator [flags]
performance-profile-creator [command]

Flags:
      --disable-ht                        Disable Hyperthreading
      --enable-hardware-tuning            Enable setting maximum cpu frequencies
  -h, --help                              help for performance-profile-creator
      --mcp-name string                   MCP name corresponding to the target machines (required)
      --must-gather-dir-path string       Must gather directory path (default "must-gather")
      --offlined-cpu-count int            Number of offlined CPUs
      --per-pod-power-management          Enable Per Pod Power Management
      --power-consumption-mode string     The power consumption mode.  [Valid values: default, low-latency, ultra-low-latency] (default "default")
      --profile-name string               Name of the performance profile to be created (default "performance")
      --reserved-cpu-count int            Number of reserved CPUs (required)
      --rt-kernel                         Enable Real Time Kernel (required)
      --split-reserved-cpus-across-numa   Split the Reserved CPUs across NUMA nodes
      --topology-manager-policy string    Kubelet Topology Manager Policy of the performance profile to be created. [Valid values: single-numa-node, best-effort, restricted] (default "restricted")
      --user-level-networking             Run with User level Networking(DPDK) enabled

Use "performance-profile-creator [command] --help" for more information about a command.
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  4. 클러스터에 대한 정보를 표시하려면 다음 명령을 실행하여 log 인수와 함께 PPC 도구를 실행합니다. 

    $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v <path_to_must_gather>:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.19 info --must-gather-dir-path /must-gather
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    • --entrypoint performance-profile-creator는 성능 프로필 생성기를 podman 에 대한 새로운 진입점으로 정의합니다.

    • -v <path_to_must_gather>는 다음 구성 요소 중 하나에 대한 경로를 지정합니다.

      • 반드시 수집해야 하는 데이터가 들어 있는 디렉토리입니다.

      • must-gather 압축 해제된 .tar 파일이 들어 있는 기존 디렉토리입니다.

        출력 예

        level=info msg="Nodes names targeted by master pool are: "
level=info msg="Nodes names targeted by worker-cnf pool are: host2.example.com "
level=info msg="Nodes names targeted by worker pool are: host.example.com host1.example.com "
level=info msg="Cluster info:"
level=info msg="MCP 'master' nodes:"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker' nodes:"
level=info msg="Node: host.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="Node: host1.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker-cnf' nodes:"
level=info msg="Node: host2.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
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  5. 다음 명령을 실행하여 성능 프로필을 만듭니다. 이 예제에서는 샘플 PPC 인수와 값을 사용합니다. 

    $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v <path_to_must_gather>:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.19 --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=1 --rt-kernel=true --split-reserved-cpus-across-numa=false --must-gather-dir-path /must-gather --power-consumption-mode=ultra-low-latency --offlined-cpu-count=1 > my-performance-profile.yaml
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    • -v <path_to_must_gather>는 다음 구성 요소 중 하나에 대한 경로를 지정합니다.

      • 반드시 수집해야 하는 데이터가 들어 있는 디렉토리입니다.
      • must-gather 압축 해제된 .tar 파일이 들어 있는 디렉토리입니다.
    • --mcp-name=worker-cnf는 worker-cnf 머신 구성 풀을 지정합니다.
    • --reserved-cpu-count=1은 예약된 CPU 하나를 지정합니다.
    • --rt-kernel=true는 실시간 커널을 활성화합니다.
    • --split-reserved-cpus-across-numa=false는 예약된 CPU가 NUMA 노드에 분할되는 것을 비활성화합니다.
    • --power-consumption-mode=ultra-low-latency는 전력 소비가 증가하는 대신 최소한의 대기 시간을 지정합니다.

    • --offlined-cpu-count=1은 오프라인 CPU 하나를 지정합니다.

      참고

      이 예제의 mcp-name 인수는 oc get mcp 명령의 출력에 따라 worker-cnf로 설정됩니다. 단일 노드 OpenShift의 경우 --mcp-name=master 를 사용합니다.

      출력 예

      level=info msg="Nodes targeted by worker-cnf MCP are: [worker-2]"
level=info msg="NUMA cell(s): 1"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="1 reserved CPUs allocated: 0 "
level=info msg="2 isolated CPUs allocated: 2-3"
level=info msg="Additional Kernel Args based on configuration: []"
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  6. 다음 명령을 실행하여 생성된 YAML 파일을 검토하세요. 

    $ cat my-performance-profile.yaml
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    출력 예

    ---
apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: performance
spec:
  cpu:
    isolated: 2-3
    offlined: "1"
    reserved: "0"
  machineConfigPoolSelector:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
  net:
    userLevelNetworking: false
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
  numa:
    topologyPolicy: restricted
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    highPowerConsumption: true
    perPodPowerManagement: false
    realTime: true
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  7. 생성된 프로필을 적용합니다. 

    $ oc apply -f my-performance-profile.yaml
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    출력 예

    performanceprofile.performance.openshift.io/performance created
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17.1.5. Performance Profile Creator 래퍼 스크립트 실행
링크 복사

래퍼 스크립트는 PPC(Performance Profile Creator) 도구를 사용하여 성능 프로필을 만드는 과정을 단순화합니다. 스크립트는 필요한 컨테이너 이미지를 끌어오고 실행하고, 컨테이너에 디렉터리를 마운트하고, Podman을 통해 컨테이너에 직접 매개변수를 제공하는 등의 작업을 처리합니다.

성능 프로필 생성자 인수에 대한 자세한 내용은 "성능 프로필 생성자 인수" 섹션을 참조하세요.

중요

PPC는 클러스터에서 수집해야 하는 데이터를 사용하여 성능 프로필을 작성합니다. 성능 구성을 위한 노드의 레이블을 다시 지정하는 등 클러스터를 변경하는 경우 PPC를 다시 실행하기 전에 반드시 수집해야 하는 데이터를 다시 만들어야 합니다.

사전 요구 사항

  • cluster-admin 역할의 사용자로 클러스터에 액세스할 수 있어야 합니다.
  • 클러스터가 베어 메탈 하드웨어에 설치되어 있어야 합니다.
  • podman 과 OpenShift CLI( oc )를 설치했습니다.
  • 노드 튜닝 운영자 이미지에 액세스합니다.
  • 구성을 위한 대상 노드가 포함된 머신 구성 풀을 식별했습니다.
  • must-gather tarball에 액세스합니다.

프로세스

  1. 예를 들어 다음과 같이 run-perf-profile-creator.sh라는 이름의 파일을 로컬 시스템에 생성합니다 

    $ vi run-perf-profile-creator.sh
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  2. 다음 코드를 파일에 붙여넣습니다. 

    #!/bin/bash

readonly CONTAINER_RUNTIME=${CONTAINER_RUNTIME:-podman}
readonly CURRENT_SCRIPT=$(basename "$0")
readonly CMD="${CONTAINER_RUNTIME} run --entrypoint performance-profile-creator"
readonly IMG_EXISTS_CMD="${CONTAINER_RUNTIME} image exists"
readonly IMG_PULL_CMD="${CONTAINER_RUNTIME} image pull"
readonly MUST_GATHER_VOL="/must-gather"

NTO_IMG="registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.19"
MG_TARBALL=""
DATA_DIR=""

usage() {
  print "Wrapper usage:"
  print "  ${CURRENT_SCRIPT} [-h] [-p image][-t path] -- [performance-profile-creator flags]"
  print ""
  print "Options:"
  print "   -h                 help for ${CURRENT_SCRIPT}"
  print "   -p                 Node Tuning Operator image"
  print "   -t                 path to a must-gather tarball"

  ${IMG_EXISTS_CMD} "${NTO_IMG}" && ${CMD} "${NTO_IMG}" -h
}

function cleanup {
  [ -d "${DATA_DIR}" ] && rm -rf "${DATA_DIR}"
}
trap cleanup EXIT

exit_error() {
  print "error: $*"
  usage
  exit 1
}

print() {
  echo  "$*" >&2
}

check_requirements() {
  ${IMG_EXISTS_CMD} "${NTO_IMG}" || ${IMG_PULL_CMD} "${NTO_IMG}" || \
      exit_error "Node Tuning Operator image not found"

  [ -n "${MG_TARBALL}" ] || exit_error "Must-gather tarball file path is mandatory"
  [ -f "${MG_TARBALL}" ] || exit_error "Must-gather tarball file not found"

  DATA_DIR=$(mktemp -d -t "${CURRENT_SCRIPT}XXXX") || exit_error "Cannot create the data directory"
  tar -zxf "${MG_TARBALL}" --directory "${DATA_DIR}" || exit_error "Cannot decompress the must-gather tarball"
  chmod a+rx "${DATA_DIR}"

  return 0
}

main() {
  while getopts ':hp:t:' OPT; do
    case "${OPT}" in
      h)
        usage
        exit 0
        ;;
      p)
        NTO_IMG="${OPTARG}"
        ;;
      t)
        MG_TARBALL="${OPTARG}"
        ;;
      ?)
        exit_error "invalid argument: ${OPTARG}"
        ;;
    esac
  done
  shift $((OPTIND - 1))

  check_requirements || exit 1

  ${CMD} -v "${DATA_DIR}:${MUST_GATHER_VOL}:z" "${NTO_IMG}" "$@" --must-gather-dir-path "${MUST_GATHER_VOL}"
  echo "" 1>&2
}

main "$@"
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  3. 이 스크립트에 모든 사용자에 대한 실행 권한을 추가합니다. 

    $ chmod a+x run-perf-profile-creator.sh
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  4. 다음 명령을 실행하여 Podman을 사용하여 registry.redhat.io 에 인증합니다. 

    $ podman login registry.redhat.io
    Copy to Clipboard Toggle word wrap 
    Username: <user_name>
Password: <password>
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  5. 선택 사항: 다음 명령을 실행하여 PPC 도구에 대한 도움말을 표시합니다. 

    $ ./run-perf-profile-creator.sh -h
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    출력 예

    Wrapper usage:
  run-perf-profile-creator.sh [-h] [-p image][-t path] -- [performance-profile-creator flags]

Options:
   -h                 help for run-perf-profile-creator.sh
   -p                 Node Tuning Operator image
   -t                 path to a must-gather tarball
A tool that automates creation of Performance Profiles

Usage:
  performance-profile-creator [flags]

Flags:
      --disable-ht                        Disable Hyperthreading
  -h, --help                              help for performance-profile-creator
      --info string                       Show cluster information; requires --must-gather-dir-path, ignore the other arguments. [Valid values: log, json] (default "log")
      --mcp-name string                   MCP name corresponding to the target machines (required)
      --must-gather-dir-path string       Must gather directory path (default "must-gather")
      --offlined-cpu-count int            Number of offlined CPUs
      --per-pod-power-management          Enable Per Pod Power Management
      --power-consumption-mode string     The power consumption mode.  [Valid values: default, low-latency, ultra-low-latency] (default "default")
      --profile-name string               Name of the performance profile to be created (default "performance")
      --reserved-cpu-count int            Number of reserved CPUs (required)
      --rt-kernel                         Enable Real Time Kernel (required)
      --split-reserved-cpus-across-numa   Split the Reserved CPUs across NUMA nodes
      --topology-manager-policy string    Kubelet Topology Manager Policy of the performance profile to be created. [Valid values: single-numa-node, best-effort, restricted] (default "restricted")
      --user-level-networking             Run with User level Networking(DPDK) enabled
      --enable-hardware-tuning            Enable setting maximum CPU frequencies
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    참고

    -p 옵션을 사용하여 Node Tuning Operator 이미지의 경로를 설정할 수 있습니다. 경로를 설정하지 않으면 래퍼 스크립트는 기본 이미지인 registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.19 를 사용합니다.

  6. 클러스터에 대한 정보를 표시하려면 다음 명령을 실행하여 log 인수와 함께 PPC 도구를 실행합니다. 

    $ ./run-perf-profile-creator.sh -t /<path_to_must_gather_dir>/must-gather.tar.gz -- --info=log
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    • -t /<path_to_must_gather_dir>/must-gather.tar.gz는 must-gather tarball이 들어 있는 디렉토리의 경로를 지정합니다. 이것은 래퍼 스크립트의 필수 인수입니다.

      출력 예

      level=info msg="Cluster info:"
level=info msg="MCP 'master' nodes:"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker' nodes:"
level=info msg="Node: host.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="Node: host1.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker-cnf' nodes:"
level=info msg="Node: host2.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
      Copy to Clipboard Toggle word wrap

  7. 다음 명령을 실행하여 성능 프로필을 만듭니다. 

    $ ./run-perf-profile-creator.sh -t /path-to-must-gather/must-gather.tar.gz -- --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=1 --rt-kernel=true --split-reserved-cpus-across-numa=false --power-consumption-mode=ultra-low-latency --offlined-cpu-count=1 > my-performance-profile.yaml
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    이 예제에서는 샘플 PPC 인수와 값을 사용합니다.

    • --mcp-name=worker-cnf는 worker-cnf 머신 구성 풀을 지정합니다.
    • --reserved-cpu-count=1은 예약된 CPU 하나를 지정합니다.
    • --rt-kernel=true는 실시간 커널을 활성화합니다.
    • --split-reserved-cpus-across-numa=false는 예약된 CPU가 NUMA 노드에 분할되는 것을 비활성화합니다.
    • --power-consumption-mode=ultra-low-latency는 전력 소비가 증가하는 대신 최소한의 대기 시간을 지정합니다.

    • --offlined-cpu-count=1은 오프라인 CPU 하나를 지정합니다.

      참고

      이 예제의 mcp-name 인수는 oc get mcp 명령의 출력에 따라 worker-cnf로 설정됩니다. 단일 노드 OpenShift의 경우 --mcp-name=master 를 사용합니다.

  8. 다음 명령을 실행하여 생성된 YAML 파일을 검토하세요. 

    $ cat my-performance-profile.yaml
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    출력 예

    ---
apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: performance
spec:
  cpu:
    isolated: 2-3
    offlined: "1"
    reserved: "0"
  machineConfigPoolSelector:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
  numa:
    topologyPolicy: restricted
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    highPowerConsumption: true
    perPodPowerManagement: false
    realTime: true
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  9. 생성된 프로필을 적용합니다. 

    $ oc apply -f my-performance-profile.yaml
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    출력 예

    performanceprofile.performance.openshift.io/performance created
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17.1.6. Performance Profile Creator 인수
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Expand
표 17.1. 필수 성능 프로필 생성자 인수
인수설명

mcp-name

MCP의 이름입니다. 예를 들어, 대상 머신에 해당하는 worker-cnf입니다 .

must-gather-dir-path

수집해야 할 디렉토리의 경로입니다.

이 인수는 Podman을 사용하여 PPC 도구를 실행하는 경우에만 필요합니다. 래퍼 스크립트와 함께 PPC를 사용하는 경우 이 인수를 사용하지 마세요. 대신, 래퍼 스크립트에 -t 옵션을 사용하여 must-gather tarball의 디렉토리 경로를 지정하세요.

reserved-cpu-count

예약된 CPU 수입니다. 0보다 큰 자연수를 사용하세요.

rt-kernel

실시간 커널을 활성화합니다.

가능한 값: true 또는 false.

Expand
표 17.2. 선택적 성능 프로필 생성자 인수
인수설명

disable-ht

하이퍼스레딩을 비활성화합니다.

가능한 값: true 또는 false.

기본값: false

주의

이 인수를 true 로 설정하면 BIOS에서 하이퍼스레딩을 비활성화할 수 없습니다. 하이퍼스레딩을 비활성화하려면 커널 명령줄 인수를 사용합니다.

하드웨어 튜닝 활성화

최대 CPU 주파수 설정을 활성화합니다.

이 기능을 활성화하려면 다음 두 필드 모두에 대해 격리되고 예약된 CPU에서 실행되는 애플리케이션의 최대 주파수를 설정하세요.

  • spec.hardwareTuning.isolatedCpuFreq
  • spec.hardwareTuning.reservedCpuFreq

이는 고급 기능입니다. 하드웨어 튜닝을 구성하는 경우 생성된 PerformanceProfile에 주파수 설정을 지정하는 방법에 대한 경고와 지침이 포함됩니다.

info

이는 클러스터 정보를 캡처합니다. 이 인수에는 must-gather-dir-path 인수도 필요합니다. 다른 인수가 설정되면 무시됩니다.

가능한 값은 다음과 같습니다.

  • log
  • JSON

기본값: log.

offlined-cpu-count

오프라인된 CPU의 수.

참고

0보다 큰 자연수를 사용하세요. 충분한 논리적 프로세서가 오프라인 상태가 되지 않으면 오류 메시지가 기록됩니다. 메시지는 다음과 같습니다. 

Error: failed to compute the reserved and isolated CPUs: please ensure that reserved-cpu-count plus offlined-cpu-count should be in the range [0,1]
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Error: failed to compute the reserved and isolated CPUs: please specify the offlined CPU count in the range [0,1]
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power-consumption-mode

전력 소비 모드입니다.

가능한 값은 다음과 같습니다.

  • 기본값 : CPU 분할을 통해서만 달성되는 성능입니다.
  • low-latency : 지연 시간을 개선하기 위한 강화된 조치입니다.
  • 초저지연 : 전력 관리를 희생하고도 최적의 지연 시간을 우선시합니다.

기본값: default.

per-pod-power-management

포드별 전원 관리를 활성화합니다. 초저지연 시간을 전력 소모 모드로 구성한 경우 이 인수를 사용할 수 없습니다.

가능한 값: true 또는 false.

기본값: false

profile-name

생성할 성능 프로파일의 이름입니다.

기본값: performance.

split-reserved-cpus-across-numa

NUMA 노드에서 예약된 CPU를 분할합니다.

가능한 값: true 또는 false.

기본값: false

topology-manager-policy

생성할 성능 프로필의 Kubelet Topology Manager 정책입니다.

가능한 값은 다음과 같습니다.

  • single-numa-node
  • best-effort
  • restricted

기본값: restricted.

user-level-networking

DPDK(사용자 수준 네트워킹)가 활성화된 상태에서 실행합니다.

가능한 값: true 또는 false.

기본값: false

17.1.7. 성능 프로필 참조
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다음 참조 성능 프로필을 기반으로 사용하여 고유한 사용자 지정 프로필을 개발할 수 있습니다.

RHOSP(Red Hat OpenStack Platform)에서 OVS-DPDK(Data Plane Development Kit)를 사용하여 Open vSwitch를 사용하는 클러스터의 머신 성능을 최대화하려면 성능 프로필을 사용할 수 있습니다.

다음 성능 프로필 템플릿을 사용하여 배포에 대한 프로필을 생성할 수 있습니다.

OVS-DPDK를 사용하는 클러스터의 성능 프로필 템플릿

apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: cnf-performanceprofile
spec:
  additionalKernelArgs:
    - nmi_watchdog=0
    - audit=0
    - mce=off
    - processor.max_cstate=1
    - idle=poll
    - intel_idle.max_cstate=0
    - default_hugepagesz=1GB
    - hugepagesz=1G
    - intel_iommu=on
  cpu:
    isolated: <CPU_ISOLATED>
    reserved: <CPU_RESERVED>
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: 1G
    pages:
      - count: <HUGEPAGES_COUNT>
        node: 0
        size: 1G
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker: ''
  realTimeKernel:
    enabled: false
    globallyDisableIrqLoadBalancing: true
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CPU_ISOLATED,CPU_RESERVED 및 HUGEPAGES_COUNT 키에 대한 구성에 적합한 값을 삽입합니다.

17.1.7.2. Telco RAN DU 참조 성능 프로파일
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다음 성능 프로필은 상용 하드웨어에서 OpenShift Container Platform 클러스터에 대한 노드 수준 성능 설정을 구성하여 Telco RAN DU 워크로드를 호스팅합니다.

Telco RAN DU 참조 성능 프로파일

apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  # if you change this name make sure the 'include' line in TunedPerformancePatch.yaml
  # matches this name: include=openshift-node-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  # Also in file 'validatorCRs/informDuValidator.yaml':
  # name: 50-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  name: openshift-node-performance-profile
  annotations:
    ran.openshift.io/reference-configuration: "ran-du.redhat.com"
spec:
  additionalKernelArgs:
    - "rcupdate.rcu_normal_after_boot=0"
    - "efi=runtime"
    - "vfio_pci.enable_sriov=1"
    - "vfio_pci.disable_idle_d3=1"
    - "module_blacklist=irdma"
  cpu:
    isolated: $isolated
    reserved: $reserved
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: $defaultHugepagesSize
    pages:
      - size: $size
        count: $count
        node: $node
  machineConfigPoolSelector:
    pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/$mcp: ""
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/$mcp: ''
  numa:
    topologyPolicy: "restricted"
  # To use the standard (non-realtime) kernel, set enabled to false
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    # WorkloadHints defines the set of upper level flags for different type of workloads.
    # See https://github.com/openshift/cluster-node-tuning-operator/blob/master/docs/performanceprofile/performance_profile.md#workloadhints
    # for detailed descriptions of each item.
    # The configuration below is set for a low latency, performance mode.
    realTime: true
    highPowerConsumption: false
    perPodPowerManagement: false
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17.1.7.3. Telco 코어 참조 성능 프로파일
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다음 성능 프로필은 상용 하드웨어에서 OpenShift Container Platform 클러스터에 대한 노드 수준 성능 설정을 구성하여 통신 핵심 워크로드를 호스팅합니다.

Telco 코어 참조 성능 프로파일

apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  # if you change this name make sure the 'include' line in TunedPerformancePatch.yaml
  # matches this name: include=openshift-node-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  # Also in file 'validatorCRs/informDuValidator.yaml':
  # name: 50-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  name: openshift-node-performance-profile
  annotations:
    ran.openshift.io/reference-configuration: "ran-du.redhat.com"
spec:
  additionalKernelArgs:
    - "rcupdate.rcu_normal_after_boot=0"
    - "efi=runtime"
    - "vfio_pci.enable_sriov=1"
    - "vfio_pci.disable_idle_d3=1"
    - "module_blacklist=irdma"
  cpu:
    isolated: $isolated
    reserved: $reserved
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: $defaultHugepagesSize
    pages:
      - size: $size
        count: $count
        node: $node
  machineConfigPoolSelector:
    pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/$mcp: ""
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/$mcp: ''
  numa:
    topologyPolicy: "restricted"
  # To use the standard (non-realtime) kernel, set enabled to false
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    # WorkloadHints defines the set of upper level flags for different type of workloads.
    # See https://github.com/openshift/cluster-node-tuning-operator/blob/master/docs/performanceprofile/performance_profile.md#workloadhints
    # for detailed descriptions of each item.
    # The configuration below is set for a low latency, performance mode.
    realTime: true
    highPowerConsumption: false
    perPodPowerManagement: false
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