Container Service for Kubernetes:L3キャッシュとMBAに基づいてリソースの分離を有効にする

課金

ack-koordinatorコンポーネントをインストールまたは使用する場合、料金はかかりません。 ただし、次のシナリオでは料金が請求される場合があります。

• ack-koordinatorは、インストール後にワーカーノードリソースを占有する管理対象外のコンポーネントです。 コンポーネントのインストール時に、各モジュールが要求するリソースの量を指定できます。

• 既定では、ack-koordinatorは、リソースプロファイリングや細粒度スケジューリングなどの機能のモニタリングメトリックをPrometheusメトリックとして公開します。 ack-koordinatorのPrometheusメトリクスを有効にし、PrometheusのManaged Serviceを使用する場合、これらのメトリクスはカスタムメトリクスと見なされ、料金が課金されます。 料金は、クラスターのサイズやアプリケーションの数などの要因によって異なります。 Prometheusメトリクスを有効にする前に、Prometheusのマネージドサービスの課金トピックを読んで、カスタムメトリクスの無料クォータと課金ルールについて確認することをお勧めします。 リソース使用量を監視および管理する方法の詳細については、「観察可能なデータ量と請求書の照会」をご参照ください。

ステップ1: ノードカーネルがRDTを有効にしているかどうかを確認する

L3キャッシュとMBAを使用してリソースの分離を有効にする前に、カーネルのRDT機能を有効にする必要があります。

1. 次のコマンドを実行して、カーネルのRDT機能が有効になっているかどうかを確認します。

   cat /proc/cmdline

   期待される出力:

   # Other content omitted, this example only shows the RDT part of the BOOT_IMAGE field.
   BOOT_IMAGE=... rdt=cmt,l3cat,l3cdp,mba

   出力にl3catおよびmbaオプションが含まれている場合、RDT機能は有効になります。 そうでない場合は、次のステップに進みます。

2. カーネルのRDT機能を有効にします。

   1. /etc/default/grubファイルを変更して、GRUB_CMDLINE_LINUXフィールドにRDT設定を含めます。

      # Other content omitted, this example only shows the RDT part of the GRUB_CMDLINE_LINUX field.
      GRUB_CMDLINE_LINUX="... rdt=cmt,mbmtotal,mbmlocal,l3cat,l3cdp,mba" 

      重要

      新しいRDT構成を既存の設定からスペースで区切ります。

   2. 次のコマンドを実行して、grub.cfgファイルを更新します。

      # The file path is subject to actual conditions.
      sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg

   3. 次のコマンドを実行して、ノードを再起動します。

      sudo systemctl reboot

ステップ2: L3キャッシュとMBA分離機能を使用する

カーネルのRDT機能を有効にすると、ConfigMapを使用してクラスタレベルでL3キャッシュとMBAの分離を有効にできます。 これにより、さまざまなQoSクラスポッドにL3キャッシュとMBAのリソース割り当てを設定でき、柔軟で正確なリソース管理が可能になります。 設定が完了すると、利用可能なL3キャッシュおよびMBAリソースを制限するために、ポッドYAMLファイルでQoSレベルを指定できます。

1. 次のyamlテンプレートを使用してconfigmap. YAMLファイルを作成します。

   apiVersion: v1
   kind: ConfigMap
   metadata:
     name: ack-slo-config
     namespace: kube-system
   data:
     resource-qos-config: |
       {
         "clusterStrategy": {
           "beClass": {
             "resctrlQOS": {
               "enable": true # Set to true to enable L3 cache and MBA isolation for BE-type pods.
             }
           }
         }
       }

2. ack-slo-config ConfigMapがkube-system名前空間に存在するかどうかを確認します。

   • ConfigMapが存在する場合: kubectl patchコマンドを実行してConfigMapを更新することを推奨します。 これにより、ConfigMapの他の設定の変更が回避されます。

     kubectl patch cm -n kube-system ack-slo-config --patch "$(cat configmap.yaml)"

   • 次のコマンドを実行して、ConfigMapを作成します。

     kubectl apply -f configmap.yaml

3. (オプション) ワークロードのQoSクラスに基づいてきめ細かい分離を行うには、次のYAMLテンプレートに基づいて高度なパラメーターを設定します。

   apiVersion: v1
   kind: ConfigMap
   metadata:
     name: ack-slo-config
     namespace: kube-system
   data:
     resource-qos-config: |
       {
         "clusterStrategy": {
           "lsClass": {
             "resctrlQOS": {
               "enable": true,
               "catRangeEndPercent": 100,
               "mbaPercent": 100
             }
           },
           "beClass": {
             "resctrlQOS": {
               "enable": true,
               "catRangeEndPercent": 30,
               "mbaPercent": 100
             }
           }
         }
       }

   次の表に、主要なパラメーターを示します。

   パラメーター	タイプ	有効値	説明
   enable	Boolean	true false	true: クラスタ内のワークロードのL3キャッシュとMBAを分離できます。 false: クラスタ内のワークロードのL3キャッシュとMBAの分離を無効にします。
   catRangeEndPercent	Int	[0, 100]	それぞれのQoSクラスに割り当てられたL3キャッシュの割合。 単位: % 。 LSクラスのワークロードのデフォルト値は100です。 BEクラスのワークロードのデフォルト値は30です。
   mbaPercent	Int	[0, 100]	それぞれのQoSクラスで使用できるMBAの割合。 単位: % 。 値を10の倍数に設定する必要があります。 LSクラスとBEクラスのワークロードのデフォルト値はどちらも100です。

4. 次のYAMLテンプレートを使用して、pod-demo.yamlという名前のファイルを作成します。 このファイルは、BEポッドが使用できるL3キャッシュとメモリ帯域幅を制限します。

   説明

   デプロイなどのワークロードに構成を適用するには、template.metadataフィールドでポッドに適切なアノテーションを設定します。

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: pod-demo
     labels:
       koordinator.sh/qosClass: 'BE' # Set the QoS class of the pod to BE.
   spec:
     containers:
     - name: pod-demo
       image: polinux/stress
       resources:
         requests:
           cpu: 1
           memory: "50Mi"
         limits:
           cpu: 1
           memory: "1Gi"
       command: ["stress"]
       args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "256M", "-c", "2", "--vm-hang", "1"]

5. 次のコマンドを実行して、pod-demo.yamlをクラスターにデプロイします。

   kubectl apply -f pod-demo.yaml