Container Service for Kubernetes:クイックスタート

リソース優先度と QoS

リソース優先度と Quality of Service (QoS) クラスは、ACK が提供するサービスレベル目標 (SLO) を意識したコロケーション機能の基本概念です。

次の表に、ACK で使用されるリソース優先度を示します。

QoS クラスは、アプリケーションのリソース感度を記述します。異なる QoS クラスが割り当てられた Pod は、異なる SLO を満たすために異なるパフォーマンスレベルで実行されます。異なる QoS クラスは、異なるリソース分離パラメーターに対応します。ノード上のリソースが不足している場合、リソースは優先的に高優先度の QoS クラスを持つ Pod に割り当てられます。次の表に、ACK で使用される QoS クラスを示します。

コロケーションポリシーの管理

ACK は、ack-koordinator のコロケーションポリシーを管理するために使用できる ConfigMap を提供します。ack-koordinator のすべてのコロケーションポリシーを有効にするには、次の手順を実行します：

1. 次の ConfigMap コンテンツに基づいて、configmap.yaml という名前のファイルを作成します：

   # ack-slo-config ConfigMap の例。
   apiVersion: v1
   kind: ConfigMap
   metadata:
     name: ack-slo-config
     namespace: kube-system
   data:
     colocation-config: |-
       {
         "enable": true
       }
     resource-qos-config: |-
       {
         "clusterStrategy": {
           "lsClass": {
             "cpuQOS": {
               "enable": true
             },
             "memoryQOS": {
               "enable": true
             },
             "resctrlQOS": {
               "enable": true
             }
           },
           "beClass": {
             "cpuQOS": {
               "enable": true
             },
             "memoryQOS": {
               "enable": true
             },
             "resctrlQOS": {
               "enable": true
             }
           }
         }
       }
     resource-threshold-config: |-
       {
         "clusterStrategy": {
           "enable": true
         }
       }

   次の表に、上記の例に含まれるさまざまなコロケーションポリシーを指定するパラメーターを示します。

   パラメーター	説明
   colocation-config	このポリシーが指定されると、ack-slo-config はノードの負荷に関するリアルタイムモニタリングデータを収集し、そのモニタリングデータを分析してオーバーコミット可能なリソースを特定します。リソースが Pod に割り当てられているが使用されていない場合、そのリソースはオーバーコミット可能です。詳細については、「動的リソースオーバーコミット」をご参照ください。
   resource-qos-config	このポリシーが指定されると、ack-slo-config はさまざまなタイプのリソースを詳細に管理し、リソースが高優先度の QoS クラスを持つ Pod に優先的に割り当てられるようにします。詳細については、「CPU QoS」、「コンテナーのメモリ QoS」、および「L3 キャッシュと MBA に基づくリソース分離」をご参照ください。
   resource-threshold-config	このポリシーが指定されると、ack-slo-config はノードのリソース使用率のウォーターマークに基づいて、低優先度の QoS クラスを持つ Pod が使用できるリソースを動的に制限します。詳細については、「弾性的なリソース制限」をご参照ください。

2. 次のコマンドを実行して ConfigMap を作成します：

   kubectl apply -f configmap.yaml

アプリケーションのデプロイ

1. nginx-ls-pod.yaml という名前のファイルを作成し、次の内容をファイルにコピーします。

   高遅延感度アプリケーションの QoS クラスを LS に設定します。この例では、NGINX アプリケーション用に作成された Pod の設定の labels セクションで koordinator.sh/qosClass: LS が指定されています。

   ---
   # Nginx アプリケーション設定
   apiVersion: v1
   data:
     config: |-
       user  nginx;
       worker_processes  80;  # Nginx ワーカープロセスの数。同時実行性に影響します。
   
       events {
           worker_connections  1024;  # デフォルト値は 1024 です。
       }
   
       http {
           server {
               listen  8000;
   
               gzip off;
               gzip_min_length 32;
               gzip_http_version 1.0;
               gzip_comp_level 3;
               gzip_types *;
           }
       }
   
       #daemon off;
   kind: ConfigMap
   metadata:
     name: nginx-conf
   
   ---
   # nginx-ls-pod のマニフェスト。
   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     labels:
       koordinator.sh/qosClass: LS
       app: nginx
     name: nginx
   spec:
     containers:
       - image: anolis-registry.cn-zhangjiakou.cr.aliyuncs.com/openanolis/nginx:1.14.1-8.6
         imagePullPolicy: IfNotPresent
         name: nginx
         ports:
           - containerPort: 8000
             hostPort: 8000 # 負荷テストのリクエストを受信するホストポート。
             protocol: TCP
         resources:
           limits:
             cpu: '8'
             memory: 1Gi
           requests:
             cpu: '8'
             memory: 1Gi
         volumeMounts:
           - mountPath: /apps/nginx/conf
             name: config
     hostNetwork: true
     restartPolicy: Never
     volumes:
       - configMap:
           items:
             - key: config
               path: nginx.conf
           name: nginx-conf
         name: config

2. ffmpeg-be-pod.yaml という名前のファイルを作成し、次の内容をファイルにコピーします：

   リソース集約型アプリケーションの QoS クラスを BE に設定し、kubernetes.io/batch-cpu および kubernetes.io/batch-memory パラメーターを指定してリソースのオーバーコミットを設定します。この例では、トランスコーディングアプリケーション用に作成された Pod の設定の labels セクションで koordinator.sh/qosClass: BE が指定されています。

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     labels:
       koordinator.sh/qosClass: BE
     name: be-ffmpeg
   spec:
     containers:
       - command:
           - start-ffmpeg.sh
           - '30'
           - '2'
           - /apps/ffmpeg/input/HD2-h264.ts
           - /apps/ffmpeg/
         image: 'registry.cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/acs/ffmpeg-4-4-1-for-slo-test:v0.1'
         imagePullPolicy: Always
         name: ffmpeg
         resources:
           limits:
             # 単位：ミリコア。
             kubernetes.io/batch-cpu: "70k"
             kubernetes.io/batch-memory: "22Gi"
           requests:
             # 単位：ミリコア。
             kubernetes.io/batch-cpu: "70k"
             kubernetes.io/batch-memory: "22Gi"

3. 次のコマンドを実行して、高遅延感度アプリケーションとリソース集約型アプリケーションの Pod をデプロイします：

   kubectl apply -f nginx-ls-pod.yaml
   kubectl apply -f ffmpeg-be-pod.yaml

次のステップ

アプリケーションがデプロイされた後、ACK が提供するコロケーション機能を使用できます。詳細については、「オンラインサービスとビデオトランスコーディングアプリケーションのコロケーション」をご参照ください。