6장. 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신으로 클러스터 관리


여러 아키텍처가 있는 노드가 있는 클러스터를 관리하려면 클러스터를 모니터링하고 워크로드를 관리할 때 노드 아키텍처를 고려해야 합니다. 이를 위해서는 다중 아키텍처 클러스터에서 워크로드를 예약할 때 고려해야 할 추가 고려 사항을 고려해야 합니다.

다른 아키텍처를 사용하는 컴퓨팅 노드를 사용하여 클러스터에 워크로드를 배포하는 경우 Pod 아키텍처를 기본 노드의 아키텍처와 조정해야 합니다. 또한 기본 노드 아키텍처에 따라 특정 리소스에 대한 추가 구성이 필요할 수도 있습니다.

Multiarch Tuning Operator를 사용하여 다중 아키텍처 컴퓨팅 머신이 있는 클러스터에서 워크로드의 아키텍처 인식 스케줄링을 활성화할 수 있습니다. Multiarch Tuning Operator는 생성 시 Pod에서 지원할 수 있는 아키텍처를 기반으로 Pod 사양에서 추가 스케줄러 서술자를 구현합니다.

Multiarch Tuning Operator에 대한 자세한 내용은 Multiarch Tuning Operator를 사용하여 다중 아키텍처 클러스터에서 워크로드 관리를 참조하십시오.

6.1.1. 다중 아키텍처 노드 워크로드 배포 샘플

아키텍처를 기반으로 하는 적절한 노드에 워크로드를 예약하는 것은 다른 노드 특성을 기반으로 하는 스케줄링과 동일한 방식으로 작동합니다.

nodeAffinity 를 사용하여 특정 아키텍처로 노드 예약

이미지에서 지원하는 노드 세트에서만 워크로드를 예약할 수 있습니다. Pod의 템플릿 사양에 spec.affinity.nodeAffinity 필드를 설정할 수 있습니다.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata: # ...
spec:
   # ...
  template:
     # ...
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: kubernetes.io/arch
                operator: In
                values: 
1

                - amd64
                - arm64
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1
지원되는 아키텍처를 지정합니다. 유효한 값에는 amd64,arm64 또는 두 값이 모두 포함됩니다.
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