Container Service for Kubernetes：Sesuaikan parameter kube-scheduler

Prasyarat

Anda telah membuat ACK Managed Cluster Pro, ACK Edge Cluster Pro, ACK LINGJUN Cluster, atau ACK Serverless Cluster Pro versi 1.20 atau yang lebih baru. Untuk melakukan upgrade kluster, lihat Upgrade kluster secara manual.

Batasan

Prosedur

1. Masuk ke ACK console. Di panel navigasi kiri, klik Clusters.

2. Pada halaman Clusters, temukan kluster yang ingin Anda kelola lalu klik namanya. Di panel navigasi kiri, klik Add-ons.

3. Pada tab Core Components, temukan komponen kube-scheduler lalu klik Configure di pojok kanan bawah kartu tersebut. Pada kotak dialog yang muncul, konfigurasikan parameter-parameter tersebut.

   Fitur yang didukung dan parameter kustom bervariasi tergantung pada versi scheduler. Untuk informasi selengkapnya mengenai fitur yang didukung oleh berbagai versi scheduler, lihat kube-scheduler. Tabel berikut menjelaskan parameter kustom beserta penggunaannya.

   Item konfigurasi	Deskripsi	Tipe	Nilai (Rentang)	Nilai default
   Enable Virtual Node Scheduling	Jika diaktifkan, penjadwalan Pod pada virtual node mengikuti semantik seperti node affinity dan anti-affinity.	bool	true false	true
   podMaxBackoffSeconds	Durasi backoff maksimum dalam detik untuk Pod yang gagal dijadwalkan.	int	[1,100000]	10
   Enable Binpack Policy For Pod Scheduling	Mengaktifkan atau menonaktifkan kebijakan Binpack. Untuk contoh konfigurasi, lihat bagian Parameter kustom Binpack di bawah.	bool	false true	false
   binpackPluginWeight	Bobot plugin Binpack relatif terhadap plugin scoring lainnya. Ini memerlukan opsi Enable Binpack Policy For Pod Scheduling dipilih.	int	[1,100000]	100
   binpackResourceWeight	Bobot setiap tipe resource selama proses scoring plugin Binpack. Ini memerlukan opsi Enable Binpack Policy For Pod Scheduling dipilih.	resourceName: string resourceWeight: int	resourceName divalidasi oleh skema. Hanya boleh berisi huruf, angka, titik (.), garis miring (/), dan tanda hubung (-). resourceWeight adalah bilangan bulat dari 1 hingga 10000.	cpu:1 memory:1
   scorePluginWeights	Bobot setiap plugin selama proses scoring. Catatan Bobot plugin NodeResourceFit bertentangan dengan bobot plugin Binpack. Jika Anda memilih Enable Binpack Policy For Pod Scheduling, jangan konfigurasikan bobot untuk plugin NodeResourceFit dalam pengaturan ini.	plugin: string weight: int	plugin: Hanya plugin dari daftar publik yang didukung. weight: Bilangan bulat dari 1 hingga 10000.	plugin: NodeAffinity weight: 100
   percentageOfNodesToScore	Persentase node yang dapat dijalankan untuk dinilai selama penjadwalan. Nilai default adalah 0, yang berarti scheduler menilai persentase default node. Persentase default ini ditentukan oleh ukuran kluster dan berkisar antara 5% hingga 50%.	int	[0,100]	0
   Enable Scoring For The Shared GPU Plugin	Saat menggunakan fitur shared GPU (penjadwalan shared GPU memerlukan AI suite), scheduler memprioritaskan GPU dengan permintaan memori GPU dan daya komputasi yang lebih tinggi saat menjadwalkan Pod GPU.	bool	false true	true
   Enable Load-aware Scoring For Pod Scheduling (loadAwareResourceWeight)	Mengaktifkan penjadwalan berbasis beban. Ini memerlukan komponen ack-koordinator diinstal.	bool	false true	false
   loadAwareThreshold	Parameter ini menentukan ambang batas untuk penyaringan node.	Nilainya terdiri dari bidang resourceName dan resourceWeight.	resourceName: Nilai yang valid adalah cpu dan memory. threshold: Nilai yang valid berkisar dari 0 hingga 100. Secara default, parameter ini dibiarkan kosong, yang menonaktifkan penyaringan node.	resourceName: cpu threshold: 80
   loadAwareResourceWeight		Nilainya terdiri dari bidang resourceName dan resourceWeight.	resourceName: Skema parameter resourceName diverifikasi. Nilainya hanya boleh berupa cpu atau memory. resourceWeight: Nilai yang valid adalah bilangan bulat dari 1 hingga 100.	cpu=1 memory=1
   loadAwareAggregatedUsageAggregationType		enum	avg p50 p90 p95 p99	avg
   preemptionAlgorithm	ACK Scheduler menggunakan simulasi resource untuk menentukan apakah akan mengusir Pod prioritas rendah guna memastikan peluncuran cepat tugas prioritas tinggi. Kebijakan yang didukung adalah: Default: Mekanisme preemption default Kubernetes. ElasticQuota: Preemption berdasarkan ElasticQuotaTree. Auto: Menyesuaikan kebijakan preemption berdasarkan konfigurasi kluster. None: Dinonaktifkan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Aktifkan preemption.	enum	Default ElasticQuota Auto None	Auto
   enableReservation	Mengaktifkan fitur pemesanan sumber daya.	boolean	true false	false
   featureGates	Feature gates yang diaktifkan untuk scheduler. Untuk feature gates yang didukung tiap versi, lihat dokumentasi resmi Kubernetes untuk kube-scheduler.	string	Tidak berlaku.	Sama dengan feature gates komunitas Kubernetes.

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan parameter kustom.

Parameter kustom Binpack

Perbandingan antara kebijakan Binpack dan Spread

Gunakan parameter kustom Binpack

Anda dapat mengaktifkan kebijakan Binpack untuk penjadwalan Pod dengan mengaktifkan Enable Binpack Policy For Pod Scheduling. Anda juga dapat mengatur bobot plugin scoring Binpack relatif terhadap plugin lainnya. Bobot yang lebih tinggi meningkatkan kemungkinan Pod dijadwalkan ke node yang sama. Selain itu, Anda dapat mengonfigurasi nama dan bobot resource yang digunakan plugin Binpack untuk scoring. Bobot resource yang lebih tinggi memberikan pengaruh lebih besar terhadap keputusan penjadwalan.

Pada halaman Component Management, buka tab Core Components. Temukan komponen kube-scheduler lalu klik Configure. Pada kotak dialog, konfigurasikan parameter kustom terkait Binpack.

Jika Anda mengaktifkan Enable Binpack Policy For Pod Scheduling tetapi tidak mengonfigurasi resourceName atau resourceWeight untuk binpackResourceWeight, sistem akan menggunakan pengaturan Binpack default untuk CPU dan memory. Hal ini setara dengan konfigurasi berikut.

Referensi

Fitur penjadwalan berbasis beban memungkinkan Anda menjadwalkan Pod ke node berdasarkan penggunaan resource aktualnya, bukan berdasarkan resource yang diminta. Untuk informasi selengkapnya, lihat Gunakan penjadwalan berbasis beban.