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    :容量スケジューリングの操作Work with capacity scheduling

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    :容量スケジューリングの操作Work with capacity scheduling

    最終更新日:Oct 30, 2024

    Kubernetesは、ResourceQuotaオブジェクトを使用してリソースを静的に割り当てます。 この方法では、Kubernetesクラスターのリソース使用率が高くなりません。 Container Service for Kubernetes (ACK) クラスターのリソース使用率を向上させるために、Alibaba CloudはYarn容量スケジューラとKubernetesスケジューリングフレームワークに基づく容量スケジューリング機能を開発しました。 この機能は、弾性クォータグループを使用してACKクラスターのリソース要求を満たし、リソースを共有してリソースの使用率を向上させます。 このトピックでは、容量スケジューリング機能の使用方法について説明します。

    前提条件

    Kubernetes 1.20以降を実行するACK Proクラスターが作成されます。 詳細については、「ACK管理クラスターの作成」をご参照ください。

    背景情報

    クラスターが複数のユーザーによって使用されている場合、ユーザーがリソースを求めて競合する場合に備えて、各ユーザーに一定量のリソースを割り当てる必要があります。 従来の方法では、Kubernetesリソースクォータを使用して、各ユーザーに固定量のリソースを割り当てます。 これらのユーザは、異なる時間に異なる方法でリソースを使用し得る。 その結果、一部のユーザは、他のユーザに割り当てられたリソースが使用されない間に、リソース不足に遭遇し得る。 この場合、クラスタのリソース利用は減少し、かなりの量のリソースが浪費される。

    主な機能

    この問題に対処するために、Alibaba CloudはKubernetesスケジューリングフレームワークに基づく容量スケジューリング機能を提供し、リソース割り当てを最適化します。 この機能により、ACKクラスター内のリソース要求に対応し、リソースを共有することでリソース使用率を向上させることができます。 容量スケジューリング機能は、次の機能を提供します。

    • 階層リソースの割り当てをサポートします。 次の図に示すように、要件に基づいて階層的なリソースクォータを設定できます (企業内の部門のリソースクォータの作成など) 。 エラスティッククォータグループでは、各名前空間は1つのリーフにのみ属し、リーフには複数の名前空間を含めることができます。37

    • リソース割り当て間のリソース共有と再利用をサポートします。

      • 最小：使用が保証されているリソースの最小量。 クラスターのリソースが不足した場合、すべてのユーザーの最小リソースの合計量は、クラスターのリソースの合計量よりも少なくする必要があります。

      • 最大：使用できるリソースの最大量。39

      説明

      • 他のユーザーのアイドルリソースクォータは、ワークロードによって一時的に使用できます。 ただし、ワークロードで使用されるリソースの合計量は、対応するリソースクォータの最大量を超えることはできません。

      • ワークロードに割り当てられた最小量のリソースがアイドル状態の場合、他のユーザーが一時的に使用できます。 これらのリソースが必要な場合は、ワークロードによって再利用され、プリエンプトされます。

    • 複数のリソースタイプをサポートします。 CPUとメモリリソースのクォータを設定できます。 KubernetesでサポートされているGPUなどの拡張リソースのリソースクォータを設定することもできます。

    容量スケジューリングの例

    このトピックでは、ECS. sn2.13xlargeタイプ (56 vCPUおよび224 GiB) のElastic Compute Service (ecs) インスタンスを使用して、リソースクォータを設定する方法を示します。

    1. 次のコマンドを実行して、名前空間を作成します。 

      kubectl create ns namespace1
kubectl create ns namespace2
kubectl create ns namespace3
kubectl create ns namespace4

    2. 次のYAMLテンプレートを使用してエラスティッククォータグループを作成します。

      YAMLコンテンツの表示

      apiVersion: scheduling.sigs.k8s.io/v1beta1
kind: ElasticQuotaTree
metadata:
  name: elasticquotatree
  namespace: kube-system # The elastic quota group takes effect only if it is created in the kube-system namespace.
spec:
  root:
    name: root # Configure the resource quota of the root. The maximum amount of resources for the root must equal the minimum amount of resources for the root.
    max:
      cpu: 40
      memory: 40Gi
      nvidia.com/gpu: 4
    min:
      cpu: 40
      memory: 40Gi
      nvidia.com/gpu: 4
    children: # Configure resource quotas for level-2 leaves of the root.
      - name: root.a
        max:
          cpu: 40
          memory: 40Gi
          nvidia.com/gpu: 4
        min:
          cpu: 20
          memory: 20Gi
          nvidia.com/gpu: 2
        children: # Configure resource quotas for level-3 leaves of the root.
          - name: root.a.1
            namespaces: # Configure the namespace.
              - namespace1
            max:
              cpu: 20
              memory: 20Gi
              nvidia.com/gpu: 2
            min:
              cpu: 10
              memory: 10Gi
              nvidia.com/gpu: 1
          - name: root.a.2
            namespaces: # Configure the namespace.
              - namespace2
            max:
              cpu: 20
              memory: 40Gi
              nvidia.com/gpu: 2
            min:
              cpu: 10
              memory: 10Gi
              nvidia.com/gpu: 1
      - name: root.b
        max:
          cpu: 40
          memory: 40Gi
          nvidia.com/gpu: 4
        min:
          cpu: 20
          memory: 20Gi
          nvidia.com/gpu: 2
        children: # Configure resource quotas for level-3 leaves of the root.
          - name: root.b.1
            namespaces: # Configure the namespace.
              - namespace3
            max:
              cpu: 20
              memory: 20Gi
              nvidia.com/gpu: 2
            min:
              cpu: 10
              memory: 10Gi
              nvidia.com/gpu: 1
          - name: root.b.2
            namespaces: # Configure the namespace.
              - namespace4
            max:
              cpu: 20
              memory: 20Gi
              nvidia.com/gpu: 2
            min:
              cpu: 10
              memory: 10Gi
              nvidia.com/gpu: 1

      上記のYAMLテンプレートでは、名前空間は名前空間の下に設定されています。 リーフのエラスティッククォータは、子の下に設定されます。 クォータ設定は、次の要件を満たす必要があります。

      • リーフのリソースの最小量は、リーフのリソースの最大量を超えることはできません。

      • 親リーフの下のすべてのリーフの最小リソースの合計量は、親リーフの最小リソース量を超えることはできません。

      • ルートのリソースの最小量は、ルートのリソースの最大量と等しくなければなりません。 この量は、クラスターのリソースの総量を超えることはできません。

      • 各名前空間は1つのリーフのみに属します。 リーフには複数の名前空間を含めることができます。

    3. 次のコマンドを実行して、エラスティッククォータグループが作成されているかどうかを確認します。 

      kubectl get ElasticQuotaTree -n kube-system

      を取得

      期待される出力:

      NAME               AGE
elasticquotatree   68s

    4. 次のYAMLテンプレートを使用して、namespace1にデプロイを作成します。 デプロイは5つのポッドを実行し、各ポッドは5つのCPUコアを要求します。

      YAMLコンテンツの表示

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx1
  namespace: namespace1
  labels:
    app: nginx1
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx1
  template:
    metadata:
      name: nginx1
      labels:
        app: nginx1
    spec:
      containers:
      - name: nginx1
        image: nginx
        resources:
          limits:
            cpu: 5
          requests:
            cpu: 5

    5. 次のコマンドを実行して、ポッドのステータスを照会します。 

      kubectl get pods -n namespace1

      期待される出力:

      NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx1-744b889544-52dbg   1/1     Running   0          70s
nginx1-744b889544-6l4s9   1/1     Running   0          70s
nginx1-744b889544-cgzlr   1/1     Running   0          70s
nginx1-744b889544-w2gr7   1/1     Running   0          70s
nginx1-744b889544-zr5xz   0/1     Pending   0          70s

      • namespace1内のポッドのCPUリソース要求の合計が10 (min.cpu=10) を超えています。これは、root.a.1のCPUコアの最小数です。 ルートのCPUコアの最大数は40です (root.max.cpu=40) 。 したがって、これらのポッドはクラスター内のアイドルCPUコアを使用できます。 これらのポッドで使用されるCPUコアの最大数は20 (max.cpu=20) を超えることはできません。これはroot.a.1のCPUコアの最大数です。

      • namespace1内のポッドによって使用されるCPUコアの数が20 (max.cpu=20) に達すると、次にスケジュールされるポッドは保留になります。 この展開の5つのポッドのうち、4つは実行中状態であり、1つは保留状態である。

    6. 次のYAMLテンプレートを使用して、namespace2に2つ目のデプロイを作成します。 デプロイは5つのポッドを実行し、各ポッドは5つのCPUコアを要求します。

      YAMLコンテンツの表示

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx2
  namespace: namespace2
  labels:
    app: nginx2
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx2
  template:
    metadata:
      name: nginx2
      labels:
        app: nginx2
    spec:
      containers:
      - name: nginx2
        image: nginx
        resources:
          limits:
            cpu: 5
          requests:
            cpu: 5

    7. 次のコマンドを実行して、ポッドのステータスを照会します。 

      kubectl get pods -n namespace1

      期待される出力:

      NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx1-744b889544-52dbg   1/1     Running   0          111s
nginx1-744b889544-6l4s9   1/1     Running   0          111s
nginx1-744b889544-cgzlr   1/1     Running   0          111s
nginx1-744b889544-w2gr7   1/1     Running   0          111s
nginx1-744b889544-zr5xz   0/1     Pending   0          111s
      kubectl get pods -n namespace2

      期待される出力:

      NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx2-556f95449f-4gl8s   1/1     Running   0          111s
nginx2-556f95449f-crwk4   1/1     Running   0          111s
nginx2-556f95449f-gg6q2   0/1     Pending   0          111s
nginx2-556f95449f-pnz5k   1/1     Running   0          111s
nginx2-556f95449f-vjpmq   1/1     Running   0          111s

      • この配置は、nginx1配置に似ています。 namespace2内のポッドのCPUリソース要求の合計が10 (min.cpu=10) を超えています。これは、root.a.2のCPUコアの最小数です。 ルートのCPUコアの最大数は40です (root.max.cpu=40) 。 したがって、これらのポッドはクラスター内のアイドルCPUコアを使用できます。 これらのポッドで使用されるCPUコアの最大数は20 (max.cpu=20) を超えることはできません。これはroot.a.2のCPUコアの最大数です。

      • namespace2のポッドで使用されるCPUコアの数が20 (max.cpu=20) に達すると、次にスケジュールされるポッドは保留になります。 この展開の5つのポッドのうち、4つは実行中状態であり、1つは保留状態である。

      • 上記の2つのデプロイメントを作成した後、namespace1とnamespace2のポッドは40 (root.max.cpu=40) のCPUコアを使用しました。これはrootノードのCPUコアの最大数です。

    8. 次のYAMLテンプレートを使用して、namespace3に3つ目のデプロイを作成します。 このデプロイは5つのポッドを実行し、各ポッドは5つのCPUコアを要求します。

      YAMLコンテンツの表示

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx3
  namespace: namespace3
  labels:
    app: nginx3
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx3
  template:
    metadata:
      name: nginx3
      labels:
        app: nginx3
    spec:
      containers:
      - name: nginx3
        image: nginx
        resources:
          limits:
            cpu: 5
          requests:
            cpu: 5

    9. 次のコマンドを実行して、ポッドのステータスを照会します。 

      kubectl get pods -n namespace1

      期待される出力:

      NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx1-744b889544-52dbg   1/1     Running   0          6m17s
nginx1-744b889544-cgzlr   1/1     Running   0          6m17s
nginx1-744b889544-nknns   0/1     Pending   0          3m45s
nginx1-744b889544-w2gr7   1/1     Running   0          6m17s
nginx1-744b889544-zr5xz   0/1     Pending   0          6m17s
      kubectl get pods -n namespace2

      期待される出力:

      NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx2-556f95449f-crwk4   1/1     Running   0          4m22s
nginx2-556f95449f-ft42z   1/1     Running   0          4m22s
nginx2-556f95449f-gg6q2   0/1     Pending   0          4m22s
nginx2-556f95449f-hfr2g   1/1     Running   0          3m29s
nginx2-556f95449f-pvgrl   0/1     Pending   0          3m29s
      kubectl get pods -n namespace3

      期待される出力:

      NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx3-578877666-msd7f   1/1     Running   0          4m
nginx3-578877666-nfdwv   0/1     Pending   0          4m10s
nginx3-578877666-psszr   0/1     Pending   0          4m11s
nginx3-578877666-xfsss   1/1     Running   0          4m22s
nginx3-578877666-xpl2p   0/1     Pending   0          4m10s

      root.b.1のminは10に設定されます。 したがって、nginx3デプロイが作成されると、ポッドにはminリソースが必要になります。 スケジューラは、root.bに属し、root.aによって一時的に使用されるCPUコアを再要求します。 これにより、nginx3のポッドスケジューリングに最低10 (min.cpu=10) のCPUコアが確保されます。

      スケジューラは、一時的に使用された10個のCPUコアを再要求する前に、root.aのワークロードの優先度クラス、可用性、作成時間などの他の要因も考慮します。 したがって、nginx3のポッドが再利用された10 (min.cpu=10) CPUコアに基づいてスケジュールされた後、2つのポッドは実行中状態になり、他の3つは保留状態になります。

    10. 次のYAMLテンプレートを使用して、namespace4に4つ目のデプロイnginx4を作成します。 このデプロイは5つのポッドを実行し、各ポッドは5つのCPUコアを要求します。

      YAMLコンテンツの表示

      apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx4
  namespace: namespace4
  labels:
    app: nginx4
spec:
  replicas: 5
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx4
  template:
    metadata:
      name: nginx4
      labels:
        app: nginx4
    spec:
      containers:
      - name: nginx4
        image: nginx
        resources:
          limits:
            cpu: 5
          requests:
            cpu: 5

    11. 次のコマンドを実行して、ポッドのステータスを照会します。 

      kubectl get pods -n namespace1

      期待される出力:

      NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx1-744b889544-cgzlr   1/1     Running   0          8m20s
nginx1-744b889544-cwx8l   0/1     Pending   0          55s
nginx1-744b889544-gjkx2   0/1     Pending   0          55s
nginx1-744b889544-nknns   0/1     Pending   0          5m48s
nginx1-744b889544-zr5xz   1/1     Running   0          8m20s
      kubectl get pods -n namespace2

      期待される出力:

      NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx2-556f95449f-cglpv   0/1     Pending   0          3m45s
nginx2-556f95449f-crwk4   1/1     Running   0          9m31s
nginx2-556f95449f-gg6q2   1/1     Running   0          9m31s
nginx2-556f95449f-pvgrl   0/1     Pending   0          8m38s
nginx2-556f95449f-zv8wn   0/1     Pending   0          3m45s
      kubectl get pods -n namespace3

      期待される出力:

      NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx3-578877666-msd7f   1/1     Running   0          8m46s
nginx3-578877666-nfdwv   0/1     Pending   0          8m56s
nginx3-578877666-psszr   0/1     Pending   0          8m57s
nginx3-578877666-xfsss   1/1     Running   0          9m8s
nginx3-578877666-xpl2p   0/1     Pending   0          8m56s
      kubectl get pods -n namespace4

      期待される出力:

      nginx4-754b767f45-g9954   1/1     Running   0          4m32s
nginx4-754b767f45-j4v7v   0/1     Pending   0          4m32s
nginx4-754b767f45-jk2t7   0/1     Pending   0          4m32s
nginx4-754b767f45-nhzpf   0/1     Pending   0          4m32s
nginx4-754b767f45-tv5jj   1/1     Running   0          4m32s

      同様に、root.b.2のminは10に設定されます。 したがって、nginx4が作成されると、ポッドにはminリソースが必要になります。 スケジューラは、root.bに属し、root.aによって一時的に使用されるCPUコアを再要求します。 これにより、nginx4のポッドスケジューリングに対して、最低10 (min.cpu=10) のCPUコアが確保されます。

      スケジューラは、一時的に使用された10個のCPUコアを再要求する前に、root.aのワークロードの優先度クラス、可用性、作成時間などの他の要素も考慮します。 したがって、nginx4のポッドが再利用された10 (min.cpu=10) CPUコアに基づいてスケジュールされた後、2つのポッドは実行状態になり、他の3つは保留状態になります。

      4つのデプロイメントがすべて作成されると、各名前空間のすべてのポッドは、リソースクォータに対して保証された最小量のリソースで実行されます。

    関連ドキュメント

    • kube-schedulerのリリースノートの詳細については、「kube-scheduler」をご参照ください。

    • ACKは、kube-schedulerフレームワークに基づいて開発されたギャングスケジューリング機能をサポートしています。 ギャングスケジューリングは、相関ポッドのグループが同時にスケジュールされることを保証する。 スケジューリング要件が満たされない場合、どのポッドもスケジューリングされません。 Gangスケジューリングは、All-or-Nothingシナリオでのジョブスケジューリングのソリューションを提供します。 Gangスケジューリングは、SparkやHadoopジョブなど、すべてのビッグデータコンピューティングジョブのリソースを同時にスケジュールまたは共有する必要がある分散アプリケーションに適しています。 詳細については、「ギャングスケジューリングの操作」をご参照ください。