6.3. Node Tuning Operator 사용


AWS의 Red Hat OpenShift Service는 Node Tuning Operator를 지원하여 클러스터에서 노드의 성능을 개선할 수 있습니다. 노드 튜닝 구성을 생성하기 전에 사용자 정의 튜닝 사양을 생성해야 합니다.

Node Tuning Operator는 TuneD 데몬을 오케스트레이션하여 노드 수준 튜닝을 관리하고 Performance Profile 컨트롤러를 사용하여 대기 시간이 짧은 성능을 달성하는 데 도움이 됩니다. 대부분의 고성능 애플리케이션에는 일정 수준의 커널 튜닝이 필요합니다. Node Tuning Operator는 노드 수준 sysctls 사용자에게 통합 관리 인터페이스를 제공하며 사용자의 필요에 따라 지정되는 사용자 정의 튜닝을 추가할 수 있는 유연성을 제공합니다.

Operator는 AWS에서 Red Hat OpenShift Service에 대한 컨테이너화된 TuneD 데몬을 Kubernetes 데몬 세트로 관리합니다. 클러스터에서 실행되는 모든 컨테이너화된 TuneD 데몬에 사용자 정의 튜닝 사양이 데몬이 이해할 수 있는 형식으로 전달되도록 합니다. 데몬은 클러스터의 모든 노드에서 노드당 하나씩 실행됩니다.

컨테이너화된 TuneD 데몬을 통해 적용되는 노드 수준 설정은 프로필 변경을 트리거하는 이벤트 시 또는 컨테이너화된 TuneD 데몬이 종료 신호를 수신하고 처리하여 정상적으로 종료될 때 롤백됩니다.

Node Tuning Operator는 Performance Profile 컨트롤러를 사용하여 AWS 애플리케이션에서 Red Hat OpenShift Service에 대해 짧은 대기 시간 성능을 실현하기 위해 자동 튜닝을 구현합니다.

클러스터 관리자는 다음과 같은 노드 수준 설정을 정의하도록 성능 프로필을 구성합니다.

  • 커널을 kernel-rt로 업데이트합니다.
  • 하우스키핑을 위한 CPU 선택.
  • 실행 중인 워크로드를 위한 CPU 선택.

Node Tuning Operator는 버전 4.1 이상에서 AWS 설치 시 표준 Red Hat OpenShift Service의 일부입니다.

참고

이전 버전의 AWS에서 Performance Addon Operator는 OpenShift 애플리케이션에 대한 짧은 대기 시간 성능을 달성하기 위해 자동 튜닝을 구현하는 데 사용되었습니다. AWS 4.11 이상에서 Red Hat OpenShift Service는 Node Tuning Operator의 일부입니다.

6.3.1. 사용자 정의 튜닝 사양

Operator의 CR(사용자 정의 리소스)에는 두 가지 주요 섹션이 있습니다. 첫 번째 섹션인 profile:은 TuneD 프로필 및 해당 이름의 목록입니다. 두 번째인 recommend:은 프로필 선택 논리를 정의합니다.

여러 사용자 정의 튜닝 사양은 Operator의 네임스페이스에 여러 CR로 존재할 수 있습니다. 새로운 CR의 존재 또는 오래된 CR의 삭제는 Operator에서 탐지됩니다. 기존의 모든 사용자 정의 튜닝 사양이 병합되고 컨테이너화된 TuneD 데몬의 해당 오브젝트가 업데이트됩니다.

관리 상태

Operator 관리 상태는 기본 Tuned CR을 조정하여 설정됩니다. 기본적으로 Operator는 Managed 상태이며 기본 Tuned CR에는 spec.managementState 필드가 없습니다. Operator 관리 상태에 유효한 값은 다음과 같습니다.

  • Managed: 구성 리소스가 업데이트되면 Operator가 해당 피연산자를 업데이트합니다.
  • Unmanaged: Operator가 구성 리소스에 대한 변경을 무시합니다.
  • Removed: Operator가 프로비저닝한 해당 피연산자 및 리소스를 Operator가 제거합니다.

프로필 데이터

profile: 섹션에는 TuneD 프로필 및 해당 이름이 나열됩니다.

profile:
- name: tuned_profile_1
  data: |
    # TuneD profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_1 profile

    [sysctl]
    net.ipv4.ip_forward=1
    # ... other sysctl's or other TuneD daemon plugins supported by the containerized TuneD

# ...

- name: tuned_profile_n
  data: |
    # TuneD profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_n profile

    # tuned_profile_n profile settings
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권장 프로필

profile: 선택 논리는 CR의 recommend: 섹션에 의해 정의됩니다. recommend: 섹션은 선택 기준에 따라 프로필을 권장하는 항목의 목록입니다.

recommend:
<recommend-item-1>
# ...
<recommend-item-n>
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목록의 개별 항목은 다음과 같습니다.

- machineConfigLabels: 
1

    <mcLabels> 
2

  match: 
3

    <match> 
4

  priority: <priority> 
5

  profile: <tuned_profile_name> 
6

  operand: 
7

    debug: <bool> 
8

    tunedConfig:
      reapply_sysctl: <bool> 
9
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1
선택 사항입니다.
2
키/값 MachineConfig 라벨 사전입니다. 키는 고유해야 합니다.
3
생략하면 우선 순위가 높은 프로필이 먼저 일치되거나 machineConfigLabels가 설정되어 있지 않으면 프로필이 일치하는 것으로 가정합니다.
4
선택사항 목록입니다.
5
프로필 순서 지정 우선 순위입니다. 숫자가 작을수록 우선 순위가 높습니다(0이 가장 높은 우선 순위임).
6
일치에 적용할 TuneD 프로필입니다. 예를 들어 tuned_profile_1이 있습니다.
7
선택적 피연산자 구성입니다.
8
TuneD 데몬에 대해 디버깅을 켜거나 끕니다. on 또는 false 의 경우 옵션은 true 입니다. 기본값은 false입니다.
9
TuneD 데몬의 경우 reapply_sysctl 기능을 켭니다. on 및 false 의 경우 옵션은 true 입니다.

<match>는 다음과 같이 재귀적으로 정의되는 선택사항 목록입니다.

- label: <label_name> 
1

  value: <label_value> 
2

  type: <label_type> 
3

    <match> 
4
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1
노드 또는 Pod 라벨 이름입니다.
2
선택사항 노드 또는 Pod 라벨 값입니다. 생략하면 <label_name>이 있기 때문에 일치 조건을 충족합니다.
3
선택사항 오브젝트 유형(node 또는 pod)입니다. 생략하면 node라고 가정합니다.
4
선택사항 <match> 목록입니다.

<match>를 생략하지 않으면 모든 중첩 <match> 섹션도 true로 평가되어야 합니다. 생략하면 false로 가정하고 해당 <match> 섹션이 있는 프로필을 적용하지 않거나 권장하지 않습니다. 따라서 중첩(하위 <match> 섹션)은 논리 AND 연산자 역할을 합니다. 반대로 <match> 목록의 항목이 일치하면 전체 <match> 목록이 true로 평가됩니다. 따라서 이 목록이 논리 OR 연산자 역할을 합니다.

machineConfigLabels가 정의되면 지정된 recommend: 목록 항목에 대해 머신 구성 풀 기반 일치가 설정됩니다. <mcLabels>는 머신 구성의 라벨을 지정합니다. 머신 구성은 <tuned_profile_name> 프로필에 대해 커널 부팅 매개변수와 같은 호스트 설정을 적용하기 위해 자동으로 생성됩니다. 여기에는 <mcLabels>와 일치하는 머신 구성 선택기가 있는 모든 머신 구성 풀을 찾고 머신 구성 풀이 할당된 모든 노드에서 <tuned_profile_name> 프로필을 설정하는 작업이 포함됩니다. 마스터 및 작업자 역할이 모두 있는 노드를 대상으로 하려면 마스터 역할을 사용해야 합니다.

목록 항목 matchmachineConfigLabels는 논리 OR 연산자로 연결됩니다. match 항목은 단락 방식으로 먼저 평가됩니다. 따라서 true로 평가되면 machineConfigLabels 항목이 고려되지 않습니다.

중요

머신 구성 풀 기반 일치를 사용하는 경우 동일한 하드웨어 구성을 가진 노드를 동일한 머신 구성 풀로 그룹화하는 것이 좋습니다. 이 방법을 따르지 않으면 TuneD 피연산자가 동일한 머신 구성 풀을 공유하는 두 개 이상의 노드에 대해 충돌하는 커널 매개변수를 계산할 수 있습니다.

예: 노드 또는 Pod 라벨 기반 일치

- match:
  - label: tuned.openshift.io/elasticsearch
    match:
    - label: node-role.kubernetes.io/master
    - label: node-role.kubernetes.io/infra
    type: pod
  priority: 10
  profile: openshift-control-plane-es
- match:
  - label: node-role.kubernetes.io/master
  - label: node-role.kubernetes.io/infra
  priority: 20
  profile: openshift-control-plane
- priority: 30
  profile: openshift-node
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위의 CR은 컨테이너화된 TuneD 데몬의 프로필 우선 순위에 따라 recommended.conf 파일로 변환됩니다. 우선 순위가 가장 높은 프로필(10)이 openshift-control-plane-es이므로 이 프로필을 첫 번째로 고려합니다. 지정된 노드에서 실행되는 컨테이너화된 TuneD 데몬은 tuned.openshift.io/elasticsearch 라벨이 설정된 동일한 노드에서 실행되는 Pod가 있는지 확인합니다. 없는 경우 전체 <match> 섹션이 false로 평가됩니다. 라벨이 있는 Pod가 있는 경우 <match> 섹션을 true로 평가하려면 노드 라벨도 node-role.kubernetes.io/master 또는 node-role.kubernetes.io/infra여야 합니다.

우선 순위가 10인 프로필의 라벨이 일치하면 openshift-control-plane-es 프로필이 적용되고 다른 프로필은 고려되지 않습니다. 노드/Pod 라벨 조합이 일치하지 않으면 두 번째로 높은 우선 순위 프로필(openshift-control-plane)이 고려됩니다. 컨테이너화된 TuneD Pod가 node-role.kubernetes.io/master 또는 node-role.kubernetes.io/infra. 라벨이 있는 노드에서 실행되는 경우 이 프로필이 적용됩니다.

마지막으로, openshift-node 프로필은 우선 순위가 가장 낮은 30입니다. 이 프로필에는 <match> 섹션이 없으므로 항상 일치합니다. 지정된 노드에서 우선 순위가 더 높은 다른 프로필이 일치하지 않는 경우 openshift-node 프로필을 설정하는 데 catch-all 프로필 역할을 합니다.

예: 머신 구성 풀 기반 일치

apiVersion: tuned.openshift.io/v1
kind: Tuned
metadata:
  name: openshift-node-custom
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile:
  - data: |
      [main]
      summary=Custom OpenShift node profile with an additional kernel parameter
      include=openshift-node
      [bootloader]
      cmdline_openshift_node_custom=+skew_tick=1
    name: openshift-node-custom

  recommend:
  - machineConfigLabels:
      machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-custom"
    priority: 20
    profile: openshift-node-custom
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노드 재부팅을 최소화하려면 머신 구성 풀의 노드 선택기와 일치하는 라벨로 대상 노드에 라벨을 지정한 후 위의 Tuned CR을 생성하고 마지막으로 사용자 정의 머신 구성 풀을 생성합니다.

클라우드 공급자별 TuneD 프로필

이 기능을 사용하면 모든 클라우드 공급자별 노드에 AWS 클러스터의 Red Hat OpenShift Service에서 지정된 클라우드 공급자에 특별히 조정된 TuneD 프로필을 편리하게 할당할 수 있습니다. 이 작업은 노드를 머신 구성 풀에 추가하거나 노드를 그룹화하지 않고 수행할 수 있습니다.

이 기능은 <cloud-provider>://<cloud-provider-specific-id> 형식의 spec.providerID 노드 오브젝트 값을 활용하고 NTO 피연산자 컨테이너의 <cloud-provider> 값으로 /var/lib/ocp-tuned/provider 파일을 씁니다. 그런 다음 이 파일의 내용은 해당 프로필이 존재하는 경우 TuneD에서 provider-<cloud-provider > 프로필을 로드하는 데 사용됩니다.

이제 openshift -control-planeopenshift-node 프로필에서 설정을 상속하는 openshift 프로파일이 조건부 프로필 로드를 사용하여 이 기능을 사용하도록 업데이트되었습니다. NTO 및 TuneD에는 현재 클라우드 공급자별 프로필이 포함되어 있지 않습니다. 그러나 모든 Cloud 공급자별 클러스터 노드에 적용할 사용자 지정 프로필 provider-<cloud- provider>를 생성할 수 있습니다.

GCE 클라우드 공급자 프로파일의 예

apiVersion: tuned.openshift.io/v1
kind: Tuned
metadata:
  name: provider-gce
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile:
  - data: |
      [main]
      summary=GCE Cloud provider-specific profile
      # Your tuning for GCE Cloud provider goes here.
    name: provider-gce
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참고

프로필 상속으로 인해 provider-< cloud-provider > 프로필에 지정된 모든 설정은 openshift 프로필 및 해당 하위 프로필이 덮어씁니다.

6.3.2. 노드 튜닝 구성 생성

ROSA(Red Hat OpenShift Service on AWS) CLI, rosa 를 사용하여 튜닝 구성을 생성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • ROSA CLI의 최신 버전을 다운로드했습니다.
  • 최신 버전에 클러스터가 있어야 합니다.
  • 노드 튜닝용으로 구성된 사양 파일이 있습니다.

프로세스

  1. 다음 명령을 실행하여 튜닝 구성을 생성합니다.

    $ rosa create tuning-config -c <cluster_id> --name <name_of_tuning> --spec-path <path_to_spec_file>
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    spec.json 파일의 경로를 제공하거나 명령에서 오류를 반환해야 합니다.

    출력 예

    $ I: Tuning config 'sample-tuning' has been created on cluster 'cluster-example'.
    $ I: To view all tuning configs, run 'rosa list tuning-configs -c cluster-example'
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검증

  • 다음 명령을 사용하여 계정에서 적용되는 기존 튜닝 구성을 확인할 수 있습니다.

    $ rosa list tuning-configs -c <cluster_name> [-o json]
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    구성 목록에 필요한 출력 유형을 지정할 수 있습니다.

    • 출력 유형을 지정하지 않으면 튜닝 구성의 ID와 이름이 표시됩니다.

      출력 유형을 지정하지 않고 출력 예

      ID                                    NAME
      20468b8e-edc7-11ed-b0e4-0a580a800298  sample-tuning
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    • json 과 같은 출력 유형을 지정하는 경우 JSON 텍스트로 튜닝 구성이 제공됩니다.

      참고

      다음 JSON 출력에는 읽기 명확성을 위해 하드 줄 반환이 있습니다. JSON 문자열에서 줄 바꿈을 제거하지 않으면 이 JSON 출력이 유효하지 않습니다.

      JSON 출력을 지정하는 출력 예

      [
        {
          "kind": "TuningConfig",
          "id": "20468b8e-edc7-11ed-b0e4-0a580a800298",
          "href": "/api/clusters_mgmt/v1/clusters/23jbsevqb22l0m58ps39ua4trff9179e/tuning_configs/20468b8e-edc7-11ed-b0e4-0a580a800298",
          "name": "sample-tuning",
          "spec": {
            "profile": [
              {
                "data": "[main]\nsummary=Custom OpenShift profile\ninclude=openshift-node\n\n[sysctl]\nvm.dirty_ratio=\"55\"\n",
                "name": "tuned-1-profile"
              }
            ],
            "recommend": [
              {
                "priority": 20,
                "profile": "tuned-1-profile"
              }
            ]
          }
        }
      ]
      Copy to Clipboard Toggle word wrap

6.3.3. 노드 튜닝 구성 수정

ROSA(Red Hat OpenShift Service on AWS) CLI, rosa 를 사용하여 노드 튜닝 구성을 보고 업데이트할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • ROSA CLI의 최신 버전을 다운로드했습니다.
  • 최신 버전에 클러스터가 있어야 합니다.
  • 클러스터에 노드 튜닝 구성이 추가되어 있습니다.

프로세스

  1. rosa describe 명령을 사용하여 튜닝 구성을 확인합니다.

    $ rosa describe tuning-config -c <cluster_id> 
    1
    
           --name <name_of_tuning> 
    2
    
           [-o json] 
    3
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    이 사양 파일의 다음 항목은 다음과 같습니다.

    1
    노드 튜닝 구성을 적용할 클러스터의 클러스터 ID를 제공합니다.
    2
    튜닝 구성의 이름을 제공합니다.
    3
    선택적으로 출력 유형을 제공할 수 있습니다. 출력을 지정하지 않으면 튜닝 구성의 ID와 이름만 표시됩니다.

    출력 유형을 지정하지 않고 출력 예

    Name:    sample-tuning
    ID:      20468b8e-edc7-11ed-b0e4-0a580a800298
    Spec:    {
                "profile": [
                  {
                    "data": "[main]\nsummary=Custom OpenShift profile\ninclude=openshift-node\n\n[sysctl]\nvm.dirty_ratio=\"55\"\n",
                    "name": "tuned-1-profile"
                  }
                ],
                "recommend": [
                  {
                     "priority": 20,
                     "profile": "tuned-1-profile"
                  }
                ]
             }
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

    JSON 출력을 지정하는 출력 예

    {
      "kind": "TuningConfig",
      "id": "20468b8e-edc7-11ed-b0e4-0a580a800298",
      "href": "/api/clusters_mgmt/v1/clusters/23jbsevqb22l0m58ps39ua4trff9179e/tuning_configs/20468b8e-edc7-11ed-b0e4-0a580a800298",
      "name": "sample-tuning",
      "spec": {
        "profile": [
          {
            "data": "[main]\nsummary=Custom OpenShift profile\ninclude=openshift-node\n\n[sysctl]\nvm.dirty_ratio=\"55\"\n",
            "name": "tuned-1-profile"
          }
        ],
        "recommend": [
          {
            "priority": 20,
            "profile": "tuned-1-profile"
          }
        ]
      }
    }
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  2. 튜닝 구성을 확인한 후 rosa edit 명령을 사용하여 기존 구성을 편집합니다.

    $ rosa edit tuning-config -c <cluster_id> --name <name_of_tuning> --spec-path <path_to_spec_file>
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    이 명령에서는 spec.json 파일을 사용하여 구성을 편집합니다.

검증

  • rosa describe 명령을 다시 실행하여 spec.json 파일에 대한 변경 사항이 튜닝 구성에서 업데이트되었는지 확인합니다.

    $ rosa describe tuning-config -c <cluster_id> --name <name_of_tuning>
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    출력 예

    Name:  sample-tuning
    ID:    20468b8e-edc7-11ed-b0e4-0a580a800298
    Spec:  {
               "profile": [
                 {
                  "data": "[main]\nsummary=Custom OpenShift profile\ninclude=openshift-node\n\n[sysctl]\nvm.dirty_ratio=\"55\"\n",
                  "name": "tuned-2-profile"
                 }
               ],
               "recommend": [
                 {
                  "priority": 10,
                  "profile": "tuned-2-profile"
                 }
               ]
           }
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

6.3.4. 노드 튜닝 구성 삭제

ROSA(Red Hat OpenShift Service on AWS) CLI( rosa )를 사용하여 튜닝 구성을 삭제할 수 있습니다.

참고

머신 풀에서 참조되는 튜닝 구성을 삭제할 수 없습니다. 먼저 모든 머신 풀에서 튜닝 구성을 제거해야 삭제할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • ROSA CLI의 최신 버전을 다운로드했습니다.
  • 최신 버전에 클러스터가 있어야 합니다.
  • 클러스터에 삭제하려는 노드 튜닝 구성이 있습니다.

프로세스

  • 튜닝 구성을 삭제하려면 다음 명령을 실행합니다.

    $ rosa delete tuning-config -c <cluster_id> <name_of_tuning>
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    클러스터의 튜닝 구성이 삭제됨

    출력 예

    ? Are you sure you want to delete tuning config sample-tuning on cluster sample-cluster? Yes
    I: Successfully deleted tuning config 'sample-tuning' from cluster 'sample-cluster'
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