Container Service for Kubernetes:入門ガイド

リソースの優先度とQoS

リソース優先度およびサービス品質 (QoS) クラスは、ACKによって提供されるサービスレベル目標 (SLO) 認識コロケーション機能の重要な概念である。

次の表に、ACKで使用されるリソースの優先度を示します。

QoSクラスは、アプリケーションのリソース感度を記述する。 異なるQoSクラスが割り当てられたポッドは、異なるSLOを満たすために異なる性能レベルで動作する。 異なるQoSクラスは、異なるリソース分離パラメータに対応する。 ノード上のリソースが不十分な場合、優先度の高いQoSクラスを有するポッドにリソースを割り当てることが好ましい。 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。

   # Example of the ack-slo-config ConfigMap. 
   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
         }
       }

   次の表では、前述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について説明します。

   パラメーター	説明
   collocation-config	このポリシーが指定されている場合、ack-slo-configは、ノードの負荷に関するリアルタイムのモニタリングデータを収集し、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。 リソースがポッドに割り当てられているが使用されていない場合、リソースはオーバーコミットされる可能性があります。 詳細については、「動的リソースのオーバーコミットメント」をご参照ください。
   リソース-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きめ細かく管理し、優先度の高いQoSクラスを持つポッドにリソースが割り当てられることを保証します。 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に基づくリソースの分離」をご参照ください。
   resource-threshold-config	このポリシーが指定されている場合、ack-slo-configは、ノードのリソース使用率透かしに基づいて、優先度の低いQoSクラスを持つポッド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、「Elastic resource limit」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。

   レイテンシに敏感な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ポッドの構成のlabelsセクションで、koordinator.sh/qosClass: LSが指定されています。

   # Example of the nginx-ls-pod.yaml file. 
   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     labels:
       koordinator.sh/qosClass: LS
       app: nginx
     name: nginx
   spec:
     containers:
       - image: 'koordinatorsh/nginx:v1.18-koord-exmaple'
         imagePullPolicy: IfNotPresent
         name: nginx
         ports:
           - containerPort: 8000
             hostPort: 8000 # The port that is used to perform stress tests. 
             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オーバーコミットメントを設定します。 この例では、koordinator.sh/qosClass: BEが、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ポッドの設定のlabelsセクションで指定されています。

   # Example of the ffmpeg-be-pod.yaml file. 
   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:
             # Unit: millicores. 
             kubernetes.io/batch-cpu: "70k"
             kubernetes.io/batch-memory: "22Gi"
           requests:
             # Unit: millicores. 
             kubernetes.io/batch-cpu: "70k"
             kubernetes.io/batch-memory: "22Gi"

3. 次のコマンドを実行して、遅延に敏感な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ポッドをデプロイします。

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

次のステップ

アプリケーションのデプロイ後、ACKで提供され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コード変換アプリケーションの連携」をご参照ください。