Container Service for Kubernetes：Memulai

Prioritas sumber daya dan QoS

Prioritas sumber daya dan Kelas Kualitas Layanan (QoS) adalah konsep utama dari fitur colocation berbasis tujuan tingkat layanan (SLO) yang disediakan oleh ACK.

Tabel berikut menjelaskan prioritas sumber daya yang digunakan dalam ACK.

Kelas QoS menggambarkan sensitivitas sumber daya aplikasi. Pod yang ditugaskan ke kelas QoS berbeda beroperasi pada tingkat performa yang berbeda untuk memenuhi SLO yang berbeda. Kelas QoS yang berbeda sesuai dengan parameter isolasi sumber daya yang berbeda. Ketika sumber daya pada node tidak mencukupi, sumber daya akan dialokasikan terlebih dahulu ke pod dengan kelas QoS prioritas tinggi. Tabel berikut menjelaskan kelas QoS yang digunakan dalam ACK.

Kelola kebijakan colocation

ACK menyediakan ConfigMap yang dapat digunakan untuk mengelola kebijakan colocation dari ack-koordinator. Untuk mengaktifkan semua kebijakan colocation dari ack-koordinator, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Buat file bernama configmap.yaml berdasarkan isi ConfigMap berikut:

   # Contoh ConfigMap ack-slo-config. 
   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
         }
       }

   Tabel berikut menjelaskan parameter yang menentukan kebijakan colocation yang berbeda dalam contoh sebelumnya.

   Parameter	Deskripsi
   colocation-config	Ketika kebijakan ini ditentukan, ack-slo-config mengumpulkan data pemantauan waktu nyata tentang beban node dan kemudian menganalisis data pemantauan untuk mengidentifikasi sumber daya yang dapat dioverkomit. Jika sumber daya dialokasikan ke pod tetapi tidak digunakan, sumber daya tersebut dapat dioverkomit. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Overkomitmen sumber daya dinamis.
   resource-qos-config	Ketika kebijakan ini ditentukan, ack-slo-config mengelola berbagai jenis sumber daya secara halus dan memastikan bahwa sumber daya lebih disukai dialokasikan ke pod dengan kelas QoS prioritas tinggi. Untuk informasi lebih lanjut, lihat CPU QoS, Memory QoS untuk kontainer, dan Isolasi sumber daya berdasarkan cache L3 dan MBA.
   resource-threshold-config	Ketika kebijakan ini ditentukan, ack-slo-config secara dinamis membatasi sumber daya yang dapat digunakan oleh pod dengan kelas QoS prioritas rendah berdasarkan watermark pemanfaatan sumber daya node. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Batas sumber daya elastis.

2. Jalankan perintah berikut untuk membuat ConfigMap:

   kubectl apply -f configmap.yaml

Terapkan aplikasi

1. Buat file bernama nginx-ls-pod.yaml dan salin konten berikut ke file tersebut:

   Tetapkan kelas QoS aplikasi sensitif latensi ke LS. Dalam contoh ini, koordinator.sh/qosClass: LS ditentukan di bagian labels dalam konfigurasi pod yang dibuat untuk aplikasi NGINX.

   # Contoh file nginx-ls-pod.yaml. 
   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 # Port yang digunakan untuk melakukan uji stres. 
             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. Buat file bernama ffmpeg-be-pod.yaml dan salin konten berikut ke file tersebut:

   Tetapkan kelas QoS aplikasi intensif sumber daya ke BE dan konfigurasikan overkomitmen sumber daya dengan menentukan parameter kubernetes.io/batch-cpu dan kubernetes.io/batch-memory. Dalam contoh ini, koordinator.sh/qosClass: BE ditentukan di bagian labels dalam konfigurasi pod yang dibuat untuk aplikasi transkoding.

   # Contoh file ffmpeg-be-pod.yaml. 
   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. Jalankan perintah berikut untuk menerapkan pod untuk aplikasi sensitif latensi dan aplikasi intensif sumber daya:

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

Apa yang harus dilakukan selanjutnya

Setelah aplikasi diterapkan, Anda dapat menggunakan fitur colocation yang disediakan oleh ACK. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Kolokasi layanan online dan aplikasi transkoding video.