1장. OpenShift Pipelines 성능 관리


OpenShift Pipelines 설치가 동시에 많은 작업을 실행하는 경우 성능이 저하될 수 있습니다. 속도 저하 및 파이프라인 실행 실패가 발생할 수 있습니다.

Red Hat 테스트에서는 AWS(Amazon Web Services) m6a.2xlarge 노드에서 실행되는 3-노드 OpenShift Container Platform 클러스터에서 최대 60개의 간단한 테스트 파이프라인이 상당한 실패나 지연 없이 동시에 실행되었습니다. 더 많은 파이프라인이 동시에 실행되면 실패한 파이프라인 실행 수, 파이프라인 실행의 평균 기간, Pod 생성 대기 시간, 작업 대기열 깊이 및 보류 중인 Pod 수가 증가했습니다. 이 테스트는 Red Hat OpenShift Pipelines 버전 1.13에서 수행되었으며 버전 1.12에서는 통계적으로 큰 차이가 관찰되지 않았습니다.

참고

이러한 결과는 테스트 구성에 따라 달라집니다. 구성의 성능 결과는 다를 수 있습니다.

1.1. OpenShift Pipelines 성능 개선

파이프라인 실행 속도 저하 또는 최신 실패가 발생하는 경우 다음 단계를 수행하여 OpenShift Pipelines의 성능을 개선할 수 있습니다.

  • OpenShift Pipelines가 실행되는 OpenShift Container Platform 클러스터에서 노드의 리소스 사용량을 모니터링합니다. 리소스 사용량이 높으면 노드 수를 늘립니다.
  • 고가용성 모드를 활성화합니다. 이 모드는 작업 실행 및 파이프라인 실행을 위해 Pod를 생성하고 시작하는 컨트롤러에 영향을 미칩니다. Red Hat 테스트에서 고가용성 모드는 파이프라인 실행 시간과 TaskRun 리소스 CR 생성에서 작업 실행을 실행하는 Pod 시작까지 지연을 크게 줄일 수 있었습니다. 고가용성 모드를 활성화하려면 TektonConfig CR(사용자 정의 리소스)을 다음과 같이 변경합니다.

    • pipeline.performance.disable-ha 사양을 false 로 설정합니다.
    • pipeline.performance.buckets 사양을 5 에서 10 사이의 숫자로 설정합니다.
    • pipeline.performance.replicas 사양을 2 보다 크고 pipeline.performance.buckets 설정보다 낮거나 같은 값으로 설정합니다.

      참고

      버킷 및 복제본에 대해 서로 다른 수를 시도하여 성능에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. 일반적으로 숫자가 클수록 유용합니다. CPU 및 메모리 사용률을 포함하여 노드의 리소스 소모를 모니터링합니다.

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