24장. 코어 시간 사용 데이터는 어떻게 계산됩니까?

다음 표에서는 Red Hat OpenShift On-Demand 제품에 사용되는 파생 측정 단위에 대한 추가 세부 정보를 제공합니다. 이러한 세부 정보에는 측정 단위의 이름 및 정의와 해당 측정 단위 중 하나와 동일한 사용 예가 포함됩니다. 또한 각 단위에 대해 샘플 Prometheus 쿼리 언어(PromQL) 쿼리가 제공됩니다. 이 예제 쿼리는 서브스크립션 서비스에서 사용량을 계산하는 전체 프로세스 세트가 아니지만 해당 프로세스 중 일부를 이해하는 데 도움이 되도록 클러스터에서 로컬로 실행할 수 있는 쿼리입니다.

sum_over_time((max by (_id) (cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:min:5m))[1h:1s])

sum_over_time((max by (_id) (cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:min:5m))[1h:1s])

group(cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:max:5m[1h:5m]) by (_id)

group(cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:max:5m[1h:5m]) by (_id)

다음 예제에서는 Red Hat OpenShift On-Demand 서브스크립션의 코어 시간 사용량을 계산하는 프로세스를 설명합니다. 이 예제를 사용하면 시간이 사용량 계산의 기본 단위 중 하나이고 샘플링이 측정의 일부로 사용되는 다른 파생 측정 단위를 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, Red Hat OpenShift AI 온 디맨드에 대한 vCPU 시간 계산은 가상 코어에 대한 측정값을 제외하고 동일한 방식으로 수행됩니다.

코어 시간에 사용량을 얻기 위해 서브스크립션 서비스는 숫자 통합을 사용합니다. 숫자 통합은 일반적으로 일련의 직사각형을 사용하여 복잡한 형태의 영역이 계산되는 "케이브" 계산으로 알려져 있습니다.

Red Hat OpenShift 모니터링 스택의 툴에는 시간 간격 동안 데이터를 집계하는 함수인 Prometheus 쿼리 언어(PromQL) 함수 sum_over_time 이 포함되어 있습니다. 이 기능은 서브스크립션 서비스에서 코어 시간 계산의 기반입니다.

sum_over_time((max by (_id) (cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:min:5m))[1h:1s])

sum_over_time((max by (_id) (cluster:usage:workload:capacity_physical_cpu_cores:min:5m))[1h:1s])

2분마다 클러스터에서는 Telemetry를 포함한 모니터링 스택 툴에 코어 크기를 보고합니다. 하이브리드 클라우드 콘솔 툴 중 하나인 Tally Engine은 매시간 5분 간격으로 이 정보를 검토합니다. 클러스터는 2분마다 모니터링 스택 툴에 보고되므로 클러스터 크기에 대해 5분 간격마다 최대 3개의 값을 포함할 수 있습니다. Tally 엔진은 전체 5분 간격을 나타내는 최소 클러스터 크기 값을 선택합니다.

다음 예제에서는 2분마다 샘플 클러스터 크기를 수집하는 방법과 5분 간격으로 가장 작은 크기를 선택하는 방법을 보여줍니다.

그림 24.1. 클러스터 크기 계산

그런 다음 각 클러스터에 대해 Tally 엔진은 선택한 값을 사용하여 5분 간격마다 사용 상자를 생성합니다. 5 분 상자의 면적은 코어의 높이 300 초입니다. 5분마다 이 코어 초 값은 저장되며 결국 코어 시간 사용량의 계정 전체 집계를 계산하는 데 사용됩니다.

다음 예제에서는 사용 상자를 만드는 데 사용되는 클러스터 크기와 시간이 있는 곡선 아래 영역을 계산하는 방법에 대한 그래픽 표현과 각 상자의 영역을 빌딩 블록으로 사용하여 일일 코어 시간 사용량 합계를 생성하는 방법을 보여줍니다.

그림 24.2. 코어 시간 계산

매일 5분별 사용 값이 추가되어 해당 날짜에 클러스터의 총 사용량을 생성합니다. 그런 다음 각 클러스터의 합계가 결합되어 계정의 모든 클러스터에 대한 일일 사용 정보를 생성합니다. 또한 코어 초는 코어 시간으로 변환됩니다.

이전 날 데이터에 대한 서브스크립션 서비스의 정기적인 24시간 업데이트 중에 사용량 기준(pay-as-you-go) 서브스크립션에 대한 코어 시간 사용 정보가 업데이트됩니다. 서브스크립션 서비스에서 계정의 일일 코어 시간 사용량은 사용량 및 사용률 그래프에 표시되며, 사용되는 추가 코어 시간은 계정에 누적된 합계를 보여줍니다. 현재 인스턴스 테이블은 계정의 각 클러스터를 나열하고 해당 클러스터에서 사용된 코어 시간의 누적 수를 표시합니다.

매달 계정의 월간 코어 시간 사용량 합계가 송장 준비 및 청구를 위해 Red Hat Marketplace에 제공됩니다. 1시간에서 vCPU 시간까지 4시간에서 vCPU 시간까지 4시간으로 제공되는 서브스크립션 유형의 경우 Red Hat Marketplace 청구 활동에 대해 서브스크립션 서비스의 코어 시간 합계는 4로 나뉩니다. 코어 시간에서 vCPU 시간으로 1시간에서 1회까지 제공되는 서브스크립션 유형의 경우 총 변환이 이루어지지 않습니다.

월별 합계가 Red Hat Marketplace로 전송되고 새 월이 시작된 후 서브스크립션 서비스 디스플레이의 사용 값은 새 현재 달의 경우 0으로 재설정됩니다. 필터링을 사용하여 1년 동안 이전 개월의 사용 데이터를 볼 수 있습니다.

코어 시간 사용에 대한 질문이 있는 경우 먼저 다음 단계를 진단 도구로 사용하십시오.

이러한 초기 문제 해결 단계에서는 클러스터 소유자를 찾고 비정상적인 사용량이 매우 높은 워크로드, 클러스터 구성 문제 또는 기타 문제로 인해 발생하는지 여부를 논의할 수 있습니다.

다음 단계를 사용한 후에도 질문이 계속 있는 경우 Red Hat 계정 팀에 문의하여 코어 시간 사용량을 파악할 수 있습니다. 청구에 대한 질문이 있는 경우 Red Hat Marketplace에 대한 지원 지침을 사용하십시오.