3.2. 自动化控制器 pod 容器的大小建议

从概述部分查看 图 1.1 “自动化控制器架构”，您会注意到 control pod 包含 4 个容器：

这些容器在 Ansible 自动化控制器中执行一个唯一功能，了解资源配置如何影响控制 pod 至关重要。默认情况下，Red Hat OpenShift 提供了适用于最小测试安装的低值，但不建议在生产环境中运行 Ansible Automation Platform。

Ansible Automation Platform 的 Red Hat OpenShift 默认值是：

默认情况下，Red Hat OpenShift 不会配置任何最大资源限值，并将尝试分配 Ansible Automation Platform 控制 pod 请求的所有可能资源。此配置可能会导致资源不足，并影响在 Red Hat OpenShift 集群上运行的其他应用程序。

要演示控制 Pod 中容器的资源请求和限值的起点，我将使用以下假设：

在调整控制 pod 中的容器大小时，务必要考虑具体工作负载。虽然我进行了性能测试，它们为这个参考环境提供特定建议，但这些建议可能不适用于所有类型的工作负载。

作为起点，我决定利用 性能集合 playbook，特别是 chatty_tasks.yml。

性能基准包括：

chatty_tasks 作业模板使用 ansible.builtin.debug 模块来生成每个主机的一组调试消息，并生成必要的清单。通过使用 ansible.builtin.debug 模块，我可以在不引入任何其他开销的情况下获得自动化控制器性能的准确表示。

作业模板使用指定的并发级别执行，范围从 10 到 50，表示作业模板的同时调用数量。

以下 资源请求和资源限制 是性能基准的结果，可用作使用类似资源的 Red Hat OpenShift 集群运行 AAP 的起始基准。

spec:
...
  ee_resource_requirements:
    limits:
      cpu: 500m
      memory: 400Mi
    requests:
      cpu: 100m
      memory: 400Mi
  task_resource_requirements:
    limits:
      cpu: 4000m
      memory: 8Gi
    requests:
      cpu: 1000m
      memory: 8Gi
  web_resource_requirements:
    limits:
      cpu: 2000m
      memory: 1.5Gi
    requests:
      cpu: 500m
      memory: 1.5Gi
  redis_resource_requirements:
    limits:
      cpu: 500m
      memory: 1.5Gi
    requests:
      cpu: 250m
      memory: 1.5Gi