Container Service for Kubernetes:Sesuaikan parameter kube-scheduler

Prasyarat

Kluster ACK Pro, ACK Edge Pro, ACK Lingjun, atau ACK Serverless Pro yang menjalankan Kubernetes versi 1.20 atau lebih baru telah dibuat. Untuk memperbarui versi Kubernetes, lakukan 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 Kube Scheduler lalu klik Configuration. Konfigurasikan parameter pada kotak dialog Kube Scheduler Parameters.

   Parameter yang tersedia bervariasi tergantung versi kube-scheduler. Untuk fitur spesifik versi, lihat Container Service for Kubernetes:kube-scheduler.

   Parameter	Deskripsi	Type	Nilai valid	Nilai default
   Enable Virtual Node-based Pod Scheduling	Menentukan apakah akan menjadwalkan Pod pada node virtual berdasarkan afinitas node dan batasan penyebaran Pod.	bool	true false	true
   podMaxBackoffSeconds	Interval backoff maksimum (dalam detik) antara upaya penjadwalan untuk Pod yang gagal. Interval antara dua upaya penjadwalan harus melebihi nilai ini.	int	[1,100000]	10
   Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling	Menentukan apakah akan mengaktifkan algoritma binpack. Untuk contoh konfigurasi, lihat Parameter binpack kustom.	bool	false true	false
   binpackPluginWeight	Bobot skor node plug-in binpack. Memerlukan pengaktifan Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling.	int	[1,100000]	100
   binpackResourceWeight	Bobot setiap resource dalam perhitungan skor node plug-in binpack. Memerlukan pengaktifan Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling.	resourceName: string resourceWeight: int	resourceName: hanya huruf, angka, titik (.), garis miring (/), dan tanda hubung (-). resourceWeight: bilangan bulat dari 1 hingga 10000.	cpu:1 memory:1
   scorePluginWeights	Bobot setiap plug-in penilaian untuk perhitungan skor node. Catatan Bobot plug-in NodeResourceFit bertentangan dengan bobot plug-in binpack. Jika Anda memilih Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling (Pods Are Evenly Distributed among Nodes When Unselected), jangan atur bobot NodeResourceFit untuk parameter ini.	plugin: string weight: int	Hanya plug-in yang tersedia dalam daftar drop-down plugin yang dapat digunakan. weight: bilangan bulat dari 1 hingga 10000.	plugin: NodeAffinity weight: 100
   percentageOfNodesToScore	Persentase node yang sesuai untuk penjadwalan Pod. Nilai default: 0. Saat diatur ke 0, 5%–50% node dinilai berdasarkan ukuran kluster.	int	[0,100]	0
   Node scoring for GPU sharing	Saat menggunakan penjadwalan GPU bersama (memerlukan AI suite), menjadwalkan Pod berakselerasi GPU ke GPU dengan permintaan memori dan komputasi yang lebih tinggi.	bool	false true	true
   Load-aware scoring during pod scheduling (loadAwareResourceWeight)	Menentukan apakah akan mengaktifkan penjadwalan berbasis beban. Memerlukan komponen ack-koordinator.	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 antara 0 hingga 100. Secara default, parameter ini dibiarkan kosong, yang berarti penyaringan node dinonaktifkan.	resourceName: cpu threshold: 80
   loadAwareResourceWeight	Parameter ini menentukan bobot resource yang digunakan untuk menghitung skor node dalam pengurutan node. Parameter ini tersedia setelah Anda memilih Specifies whether to enable load-aware node scoring during pod scheduling.	Nilainya terdiri dari bidang resourceName dan resourceWeight.	resourceName: Skema parameter resourceName diverifikasi. Nilainya hanya boleh cpu atau memory. resourceWeight: Nilai yang valid adalah bilangan bulat dari 1 hingga 100.	cpu=1 memory=1
   loadAwareAggregatedUsageAggregationType	Parameter ini menentukan jenis agregasi data untuk statistik. Nilai yang valid: avg: menghitung nilai rata-rata. p50: menghitung 50% dari statistik. p90, p95, dan p99: menghitung 90%, 95%, dan 99% dari statistik.	enum	avg p50 p90 p95 p99	avg
   preemptionAlgorithm	ACK Scheduler menentukan apakah akan mengusir Pod prioritas rendah melalui simulasi resource, dengan memprioritaskan startup cepat beban kerja prioritas tinggi. Strategi yang didukung: Default: preemption standar komunitas Kubernetes ElasticQuota: preemption resource berdasarkan ElasticQuotaTree Auto: kebijakan preemption adaptif berdasarkan spesifikasi kluster None: menonaktifkan preemption Lihat Aktifkan preemption.	enum	Default ElasticQuota Auto None	Auto
   enableReservation	Menentukan apakah akan mengaktifkan pemesanan sumber daya.	boolean	true false	false
   featureGates	Feature gate yang diaktifkan oleh penjadwal. Untuk dukungan spesifik versi, lihat dokumentasi kube-scheduler.	string	N/A	ACK menggunakan feature gate yang sama seperti Kubernetes open source.

Contoh berikut menunjukkan konfigurasi binpack sampel.

Parameter binpack kustom

Algoritma binpack vs. spread

Konfigurasikan parameter binpack kustom

Pilih Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling dan atur bobot plug-in binpack. Bobot yang lebih besar meningkatkan kemungkinan penempatan beberapa Pod pada node yang sama. Konfigurasikan nama resource dan bobotnya untuk perhitungan skor node. Bobot resource yang lebih besar memberikan pengaruh lebih besar terhadap penjadwalan Pod.

Pada tab Core Components di halaman Add-ons, temukan Kube Scheduler lalu klik Configuration untuk mengonfigurasi parameter binpack.

Jika Anda memilih Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling tanpa mengonfigurasi resourceName dan resourceWeight, pengaturan CPU dan memori default seperti di bawah ini akan digunakan untuk perhitungan skor node. Nilai defaultnya adalah resourceName cpu dengan resourceWeight 1, dan resourceName memory dengan resourceWeight 1.

Referensi

Untuk menjadwalkan Pod berdasarkan penggunaan resource aktual alih-alih jumlah yang diminta, aktifkan penjadwalan berbasis beban.