3장. 성능을 위해 컴퓨팅 노드 구성

절차

1. stack 사용자로 언더클라우드에 로그인합니다.

2. stackrc 파일을 소싱합니다.

   [stack@director ~]$ source ~/stackrc

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3. Controller,Compute 및 Compute CPUPinning 역할이 포함된 roles_data_cpu_pinning.yaml 이라는 새 역할 데이터 파일을 생성합니다.

   (undercloud)$ openstack overcloud roles \
    generate -o /home/stack/templates/roles_data_cpu_pinning.yaml \
    Compute:ComputeCPUPinning Compute Controller

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4. roles_data_cpu_pinning.yaml 을 열고 다음 매개변수 및 섹션을 편집하거나 추가합니다.

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   섹션/패랜드	현재 값	새 값
   역할 설명	역할: 컴퓨팅	역할: ComputeCPUPinning
   역할 이름	name: 컴퓨팅	name: ComputeCPUPinning
   description	기본 컴퓨팅 노드 역할	CPU 고정 컴퓨팅 노드 역할
   HostnameFormatDefault	%stackname%-novacompute-%index%	%stackname%-novacomputepinning-%index%
   deprecated_nic_config_name	compute.yaml	compute-cpu-pinning.yaml

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5. 노드 정의 템플릿 node. json 또는 node. yaml에 추가하여 오버클라우드의 CPU 고정 컴퓨팅 노드를 등록합니다. 자세한 내용은 Director 설치 및 사용 가이드 의 오버클라우드용 노드 등록을 참조하십시오.

6. 노드 하드웨어를 검사합니다.

   (undercloud)$ openstack overcloud node introspect \
    --all-manageable --provide

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   자세한 내용은 Director 설치 및 사용 가이드 의 베어 메탈 노드 하드웨어 인벤토리 생성을 참조하십시오.

7. CPU 고정 Compute 노드에 대해 compute-cpu-pinning overcloud 플레이버를 생성합니다.

   (undercloud)$ openstack flavor create --id auto \
    --ram <ram_size_mb> --disk <disk_size_gb> \
    --vcpus <no_vcpus> compute-cpu-pinning

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   • <ram_size_mb> 를 베어 메탈 노드의 RAM(MB)으로 바꿉니다.
   • <disk_size_gb> 를 베어 메탈 노드의 디스크 크기(GB)로 바꿉니다.

   • <no_vcpus> 를 베어 메탈 노드의 CPU 수로 바꿉니다.

     참고

     이러한 속성은 인스턴스를 예약하는 데 사용되지 않습니다. 그러나 계산 스케줄러는 디스크 크기를 사용하여 루트 파티션 크기를 결정합니다.

8. 노드 목록을 검색하여 UUID를 확인합니다.

   (undercloud)$ openstack baremetal node list

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9. 사용자 정의 CPU 고정 리소스 클래스를 사용하여 CPU 고정을 지정할 각 베어 메탈 노드에 태그를 지정합니다.

   (undercloud)$ openstack baremetal node set \
    --resource-class baremetal.CPU-PINNING <node>

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   <node> 를 베어 메탈 노드의 ID로 바꿉니다.

10. compute-cpu-pinning 플레이버를 사용자 지정 CPU 고정 리소스 클래스와 연결합니다.

    (undercloud)$ openstack flavor set \
     --property resources:CUSTOM_BAREMETAL_CPU_PINNING=1 \
     compute-cpu-pinning

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    베어 메탈 서비스 노드의 리소스 클래스에 해당하는 사용자 지정 리소스 클래스의 이름을 확인하려면 리소스 클래스를 대문자로 변환하려면 각 문장 부호 표시를 밑줄로 바꾸고 접두사는 CUSTOM_ 로 바꿉니다.

    참고

    플레이버는 베어 메탈 리소스 클래스의 인스턴스 하나만 요청할 수 있습니다.

11. Compute 스케줄러가 베어 메탈 플레이버 속성을 사용하여 인스턴스를 예약하지 못하도록 다음 플레이버 속성을 설정합니다.

    (undercloud)$ openstack flavor set \
     --property resources:VCPU=0 \
     --property resources:MEMORY_MB=0 \
     --property resources:DISK_GB=0 compute-cpu-pinning

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12. 선택 사항: ComputeCPUPinning 역할의 네트워크 토폴로지가 Compute 역할의 네트워크 토폴로지와 다른 경우 사용자 지정 네트워크 인터페이스 템플릿을 생성합니다. 자세한 내용은 Advanced Overcloud Customization 가이드의 Custom network interface templates 를 참조하십시오.

    ComputeCPUPinning 역할의 네트워크 토폴로지가 Compute 역할과 동일한 경우 compute.yaml 에 정의된 기본 네트워크 토폴로지를 사용할 수 있습니다.

13. network-environment.yaml 파일에서 ComputeCPUPinning 역할의 Net::SoftwareConfig 를 등록합니다.

    resource_registry:
      OS::TripleO::Compute::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/compute.yaml
      OS::TripleO::ComputeCPUPinning::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/<cpu_pinning_net_top>.yaml
      OS::TripleO::Controller::Net::SoftwareConfig: /home/stack/templates/nic-configs/controller.yaml

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    <cpu_pinning_net_top> 을 ComputeCPUPinning 역할의 네트워크 토폴로지가 포함된 파일 이름으로 바꿉니다(예: 기본 네트워크 토폴로지를 사용하려면 compute.yaml ).

14. 다음 매개변수를 node-info.yaml 파일에 추가하여 CPU 고정 컴퓨팅 노드 수와 CPU 고정 지정된 컴퓨팅 노드에 사용할 플레이버를 지정합니다.

    parameter_defaults:
      OvercloudComputeCPUPinningFlavor: compute-cpu-pinning
      ComputeCPUPinningCount: 3

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15. 역할이 생성되었는지 확인하려면 다음 명령을 입력합니다.

    (undercloud)$ openstack baremetal node list --long -c "UUID" \
     -c "Instance UUID" -c "Resource Class" -c "Provisioning State" \
     -c "Power State" -c "Last Error" -c "Fault" -c "Name" -f json

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    출력 예:

    [
      {
        "Fault": null,
        "Instance UUID": "e8e60d37-d7c7-4210-acf7-f04b245582ea",
        "Last Error": null,
        "Name": "compute-0",
        "Power State": "power on",
        "Provisioning State": "active",
        "Resource Class": "baremetal.CPU-PINNING",
        "UUID": "b5a9ac58-63a7-49ba-b4ad-33d84000ccb4"
      },
      {
        "Fault": null,
        "Instance UUID": "3ec34c0b-c4f5-4535-9bd3-8a1649d2e1bd",
        "Last Error": null,
        "Name": "compute-1",
        "Power State": "power on",
        "Provisioning State": "active",
        "Resource Class": "compute",
        "UUID": "432e7f86-8da2-44a6-9b14-dfacdf611366"
      },
      {
        "Fault": null,
        "Instance UUID": "4992c2da-adde-41b3-bef1-3a5b8e356fc0",
        "Last Error": null,
        "Name": "controller-0",
        "Power State": "power on",
        "Provisioning State": "active",
        "Resource Class": "controller",
        "UUID": "474c2fc8-b884-4377-b6d7-781082a3a9c0"
      }
    ]

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절차

1. 환경 파일을 만들어 고정된 인스턴스, 유동 인스턴스 및 호스트 프로세스(예: cpu_pinning.yaml )의 코어를 예약하도록 컴퓨팅 노드를 구성합니다.

2. NUMA 사용 가능한 Compute 노드에 NUMA 토폴로지를 사용하여 인스턴스를 예약하려면 아직 없는 경우 Compute 환경 파일의 NovaSchedulerDefaultFilter 매개변수에 NUMATopology Filter를 추가합니다.

   parameter_defaults:
     NovaSchedulerDefaultFilters: ['AvailabilityZoneFilter','ComputeFilter','ComputeCapabilitiesFilter','ImagePropertiesFilter','ServerGroupAntiAffinityFilter','ServerGroupAffinityFilter','PciPassthroughFilter','NUMATopologyFilter']

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   NUMATopologyFilter 에 대한 자세한 내용은 Compute Scheduler filters를 참조하십시오.

3. 전용 인스턴스의 물리적 CPU 코어를 예약하려면 cpu_pinning.yaml에 다음 구성을 추가합니다.

   parameter_defaults:
     ComputeCPUPinningParameters:
       NovaComputeCpuDedicatedSet: 1,3,5,7

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4. 공유 인스턴스의 물리적 CPU 코어를 예약하려면 cpu_pinning.yaml에 다음 구성을 추가합니다.

   parameter_defaults:
     ComputeCPUPinningParameters:
       ...
       NovaComputeCpuSharedSet: 2,6

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5. 호스트 프로세스에 예약할 RAM 크기를 지정하려면 cpu_pinning.yaml에 다음 설정을 추가합니다.

   parameter_defaults:
     ComputeCPUPinningParameters:
       ...
       NovaReservedHostMemory: <ram>

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   <ram> 을 MB로 예약할 RAM 양으로 바꿉니다.

6. 호스트 프로세스가 인스턴스에 예약된 CPU 코어에서 실행되지 않도록 하려면 IsolCpusList 매개변수를 인스턴스에 예약한 CPU 코어로 설정합니다.

   parameter_defaults:
     ComputeCPUPinningParameters:
       ...
       IsolCpusList: 1-3,5-7

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   쉼표로 구분된 CPU 인덱스의 목록 또는 범위를 사용하여 IsolCpusList 매개변수 값을 지정합니다.

7. 다른 환경 파일을 사용하여 스택에 새 역할 및 환경 파일을 추가하고 오버클라우드를 배포합니다.

   (undercloud)$ openstack overcloud deploy --templates \
     -e [your environment files] \
     -r /home/stack/templates/roles_data_cpu_pinning.yaml \
     -e /home/stack/templates/network-environment.yaml \
     -e /home/stack/templates/cpu_pinning.yaml \
     -e /home/stack/templates/node-info.yaml

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절차

1. overcloudrc 파일을 소싱합니다.

   (undercloud)$ source ~/overcloudrc

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2. CPU 고정이 필요한 인스턴스의 플레이버를 생성합니다.

   (overcloud)$ openstack flavor create --ram <size_mb> \
    --disk <size_gb> --vcpus <no_reserved_vcpus> pinned_cpus

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3. 고정된 CPU를 요청하려면 플레이버의 hw:cpu_policy 속성을 전용으로 설정합니다.

   (overcloud)$ openstack flavor set \
    --property hw:cpu_policy=dedicated pinned_cpus

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4. 스레드 시블링에 각 vCPU를 배치하려면 다음을 요구 하도록 플레이버의 hw:cpu_thread_policy 속성을 설정합니다.

   (overcloud)$ openstack flavor set \
    --property hw:cpu_thread_policy=require pinned_cpus

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   참고
   • 호스트에 SMT 아키텍처 또는 사용 가능한 스레드 스레딩이 충분한 CPU 코어가 없는 경우 예약에 실패합니다. 이를 방지하려면 require 대신 hw:cpu_thread_policy 를 prefer 로 설정합니다. prefer 정책은 사용 가능한 경우 스레드를 사용하도록 하는 기본 정책입니다.
   • hw:cpu_thread_policy=isolate 을 사용하는 경우 SMT를 비활성화하거나 SMT를 지원하지 않는 플랫폼을 사용해야 합니다.

검증

1. 플레이버가 전용 CPU가 있는 인스턴스를 생성하는지 확인하려면 새 플레이버를 사용하여 인스턴스를 시작합니다.

   (overcloud)$ openstack server create --flavor pinned_cpus \
    --image <image> pinned_cpu_instance

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2. 새 인스턴스의 올바른 배치를 확인하려면 다음 명령을 입력하고 출력에 OS-EXT-SRV-ATTR:hypervisor_hostname 을 확인합니다.

   (overcloud)$ openstack server show pinned_cpu_instance

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절차

1. overcloudrc 파일을 소싱합니다.

   (undercloud)$ source ~/overcloudrc

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2. CPU 고정이 필요하지 않은 인스턴스의 플레이버를 생성합니다.

   (overcloud)$ openstack flavor create --ram <size_mb> \
    --disk <size_gb> --vcpus <no_reserved_vcpus> floating_cpus

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3. 유동 CPU를 요청하려면 플레이버의 hw:cpu_policy 속성을 shared 로 설정합니다.

   (overcloud)$ openstack flavor set \
    --property hw:cpu_policy=shared floating_cpus

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검증

1. 플레이버가 공유 CPU를 사용하는 인스턴스를 생성하는지 확인하려면 새 플레이버를 사용하여 인스턴스를 시작합니다.

   (overcloud)$ openstack server create --flavor floating_cpus \
    --image <image> floating_cpu_instance

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2. 새 인스턴스의 올바른 배치를 확인하려면 다음 명령을 입력하고 출력에 OS-EXT-SRV-ATTR:hypervisor_hostname 을 확인합니다.

   (overcloud)$ openstack server show floating_cpu_instance

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