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Container Compute Service:ACS Pod インスタンスの概要

最終更新日:Feb 24, 2026

現代のクラウドコンピューティングおよびコンテナ化環境において、Pod は Kubernetes における最小デプロイ単位であり、通常 1 つ以上のコンテナーを含みます。Pod に割り当てられるコンピュートクラスおよび計算能力は、アプリケーションのパフォーマンスとリソース使用効率に直接影響します。Container Compute Service (ACS) では、多様なビジネス要件に対応するため、複数のコンピュートクラスおよびそれに対応する計算能力を提供しています。本トピックでは、ACS Pod の前提条件、制限事項、および主要機能(セキュリティ隔離、CPU・メモリ・GPU リソース構成、イメージプル、ストレージ、ネットワーク、ログ収集など)について説明します。

コンピュートタイプの定義

ACS では、コスト効率に優れた CPU および GPU コンテナコンピュートタイプを提供しています。各コンピュートタイプは異なるリソース構成を備え、特定のビジネスシナリオに適しています。

コンピュートタイプ

ラベル

特徴

汎用(デフォルト)

general-purpose

ステートレスなマイクロサービスアプリケーション、Java Web アプリケーション、および計算集約型タスクなど、ほとんどの用途に適しています。

コンピュート最適化インスタンス

performance

CPU ベースの AI/ML トレーニングおよび推論、高性能コンピューティング(HPC)バッチ処理など、パフォーマンス集約型のビジネスシナリオに適しています。

GPU タイプ

gpu

AI/HPC などのヘテロジニアスコンピューティングシナリオ、たとえばシングル GPU およびマルチ GPU 推論、GPU 並列計算に適しています。

高性能ネットワーク GPU(gpu-hpn)

gpu-hpn

AI/HPC などのヘテロジニアスコンピューティングシナリオ、たとえば GPU 分散トレーニング、分散推論、GPU 高性能コンピューティングに適しています。

Pod のコンピュートタイプは、alibabacloud.com/compute-class ラベルを使用して指定します。以下の Nginx アプリケーションのオーケストレーション例では、コンピュートタイプとして汎用 general-purpose、GPU gpu、高性能ネットワーク GPU gpu-hpn をそれぞれ指定しています。

汎用

apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
        alibabacloud.com/compute-class: general-purpose 
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs-sample/nginx:latest

GPU インスタンスタイプ

apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
        # コンピュートクラスを gpu タイプとして指定
        alibabacloud.com/compute-class: "gpu"
        # GPU モデルを example-model として指定。必要に応じて T4 などを記入。
        alibabacloud.com/gpu-model-series: "example-model"
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs-sample/nginx:latest
        resources:
          limits:
            cpu: 4
            memory: "8Gi"
            nvidia.com/gpu: "1" # GPU 数量を指定。必要に応じてリソースラベルと数量を記入。
          requests:
            cpu: 4
            memory: "8Gi"
            nvidia.com/gpu: "1" # GPU 数量を指定。必要に応じてリソースラベルと数量を記入。
説明

サポートされている GPU モデルおよび仕様については、「アクセラレーテッドコンピューティングインスタンスタイプ仕様表」をご参照ください。

高性能ネットワーク GPU

apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
        # コンピュートクラスを gpu-hpn タイプとして指定
        alibabacloud.com/compute-class: "gpu-hpn"
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs-sample/nginx:latest
        resources:
          limits:
            cpu: 4
            memory: "8Gi"
            nvidia.com/gpu: "1" # GPU 数量を指定。必要に応じてリソースラベルと数量を記入。
          requests:
            cpu: 4
            memory: "8Gi"
            nvidia.com/gpu: "1" # GPU 数量を指定。必要に応じてリソースラベルと数量を記入。
説明

ACS で高性能ネットワーク GPU を使用するには、事前に「GPU-HPN 容量予約」を作成する必要があります。

コンピューティングパワー品質の定義

ACS では現在、2 種類の計算能力 Quality of Service(QoS)タイプをサポートしています。各 QoS タイプは異なるリソース保証を提供し、特定のビジネスシナリオにマッチします。

計算能力 QoS

ラベル

特徴

代表的なシナリオ

デフォルト

default

  • 若干の計算能力の変動があります。

  • 強制的なインスタンスエビクションは発生しません。インスタンス障害はホットマイグレーションまたはユーザーによるエビクション通知によって解決されます。

  • マイクロサービスアプリケーション

  • Web アプリケーション

  • 計算集約型タスク

BestEffort

best-effort

  • 若干の計算能力の変動があります。

  • 強制的なインスタンスのプリエンプションおよびエビクションが発生する可能性があります。エビクションの 5 分前にイベント通知が届きます。

  • ビッグデータコンピューティング

  • 音声・映像トランスコード

  • バッチ処理タスク

Pod の計算能力 QoS は、alibabacloud.com/compute-qos ラベルを使用して指定します。以下の Nginx アプリケーションのオーケストレーション例では、計算能力 QoS をデフォルト default として指定しています。

apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
        alibabacloud.com/compute-qos: default
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs-sample/nginx:latest 
説明
  • ACS の計算能力 QoS 定義は、Kubernetes ネイティブの QoS タイプとは異なります。現在、デフォルト計算能力 QoS クラスは Kubernetes の Guaranteed QoS クラスにマッピングされています。

  • BestEffort インスタンスは動的在庫を使用します。本番環境では、BestEffort インスタンスの在庫がある場合に優先的に使用し、BestEffort インスタンスの在庫が不足している場合は自動的にデフォルト QoS クラスにフォールバックします。詳細については、「カスタムリソーススケジューリングポリシー」をご参照ください。

コンピュートタイプと計算能力 QoS のマッピング

コンピュートタイプ(ラベル)

サポートされる計算能力 QoS(ラベル)

汎用(general-purpose)

デフォルト(default)、BestEffort(best-effort)

コンピュート最適化インスタンス

デフォルト(default)、BestEffort(best-effort)

GPU(gpu)

デフォルト(default)、BestEffort(best-effort)

高性能ネットワーク GPU(gpu-hpn)

デフォルト(default)

CPU ブランドの指定

汎用およびコンピュート最適化インスタンスのコンピュートタイプでは、Intel および AMD の CPU をサポートしています。

Pod に alibabacloud.com/cpu-vendors アノテーションを追加するか、ワークロードの Pod テンプレート内に alibabacloud.com/cpu-vendors アノテーションを定義することで、CPU ベンダーを指定できます。現在、AMD CPU を指定するには、チケットを送信してホワイトリストサポートを有効化する必要があります。汎用およびパフォーマンス強化以外のコンピュートタイプに対してこのアノテーションを指定すると、「CPU ベンダーの指定はサポートされていません」というエラーが返されます。このアノテーションでサポートされる値は以下のとおりです。

キー

説明

alibabacloud.com/cpu-vendors

intel(デフォルト)

Intel を CPU ブランドとして指定します。指定しない場合、デフォルト値は "intel" になります。

amd

AMD を CPU ブランドとして指定します。

intel,amd

Intel または AMD を CPU ブランドとして指定します。システムは在庫状況に基づいて適切な CPU ブランドのインスタンスを作成します。複数の値を指定する場合、カスタム順序付けはサポートされません。

インスタンス作成後、Pod の YAML 内の alibabacloud.com/cpu-vendor ラベルの値を確認することで、実際に使用された CPU ブランドを確認できます。

以下の Nginx アプリケーションのオーケストレーション例では、CPU ブランドを amd として指定しています。

apiVersion: apps/v1 
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
        alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
        alibabacloud.com/compute-qos: default
      annotations:
        alibabacloud.com/cpu-vendors: amd
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs-sample/nginx:latest 
警告

ACS システムタグ(alibabacloud.com/compute-classalibabacloud.com/compute-qosalibabacloud.com/cpu-vendor など)をワークロードの matchLabels としてフィルターラベルに使用しないでください。これらのラベルはシステムによって変更される可能性があり、コントローラーが頻繁に Pod を再作成してアプリケーションの安定性に影響を与える恐れがあります。

主要機能

機能

説明

セキュリティ隔離

安全かつ信頼性の高いサーバーレスコンテナーランタイム環境として、各 ACS Pod インスタンスは軽量サンドボックスコンテナー技術により基盤レイヤーで強力に隔離されています。インスタンス同士が互いに影響を及ぼすことはありません。また、スケジューリング時に可能な限り異なる物理マシンに分散配置され、高可用性をさらに確保しています。

CPU/メモリ/GPU/EphemeralStorage リソース仕様構成

  • CPU、メモリ、EphemeralStorage、GPU のコンテナーリソースリクエストの指定:標準的な Kubernetes の方法で、個々のコンテナーに対してリソースリクエスト(resources.requests)を設定します。ACS Pod のリソースは、Pod 内のすべてのコンテナーに必要なリソースの合計です。ACS は自動的に Pod 仕様を正規化します。

  • CPU、メモリ、EphemeralStorage、GPU のコンテナーリソース制限の指定:標準的な Kubernetes の方法で、個々のコンテナーに対してリソース使用量(resources.limits)を制限します。指定しない場合、単一コンテナーのデフォルトリソース制限は、正規化された Pod の全コンテナーのリソース合計となります。

イメージ

デフォルトでは、ACS Pod が再起動されるたびに、Pod に関連付けられた VPC を介してリモートレジストリからコンテナイメージをプルします。イメージがパブリックイメージの場合、VPC に NAT ゲートウェイを設定する必要があります。イメージプル時間を VPC ネットワーク経由で短縮するために、コンテナイメージは Alibaba Cloud Container Registry (ACR) に保存することを推奨します。また、ACR の非公開イメージについては、ご利用の利便性のために ACS が「ACR イメージのパスワード不要プル機能」を提供しています。

ストレージ

ACS では、クラウドディスク、NAS、OSS、CPFS の 4 種類の永続ストレージをサポートしています。

  • クラウドディスク

  • NAS

    • 静的プロビジョニングされた NAS ボリュームを使用して、容量型 NAS および超高速型 NAS ファイルシステムをボリュームとしてマウントできます。動的プロビジョニングされた NAS ボリュームを使用する場合、デフォルトで容量型 NAS ファイルシステムがマウントされます。詳細については、「詳細説明」をご参照ください。

    • PV の作成を動的および静的にサポートしています。詳細については、「NAS ボリュームの概要」をご参照ください。

  • OSS

  • CPFS

ネットワーク

ACS Pod はデフォルトで独立した Pod IP を使用し、vSwitch 上の 1 つの Elastic Network Interface(ENI)を占有します。

ACS クラスター環境では、以下のように Pod を接続します。

ログ収集

Pod 上で直接環境変数を設定し、stdout またはファイルログを収集し、Alibaba Cloud Simple Log Service(SLS)に送信します。

リソース仕様

警告

ACS クラスターでは、GPU および GPU-HPN コンピュート Pod の仕様は送信時に自動的に正規化されます。たとえば、GPU コンピュート Pod は一律で Guaranteed QoS(リクエスト = 制限)に正規化されます。ACK クラスターや ACK One クラスターなどの他のチャネルを通じて ACS GPU 計算能力をエラスティックに使用する場合、Pod メタデータにはリソース仕様の正規化が反映されません。送信前後で Pod の QoS が変更されないようにしてください(たとえば、GPU コンピュートタイプは送信時に Guaranteed QoS を維持する必要があります)。これにより、Pod ステータス更新の失敗を防げます。

汎用コンピュートタイプ

汎用コンピュートタイプ

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ネットワーク帯域幅(送信 + 受信)(Gbits/s)

ストレージ

0.25

0.5, 1, 2

N/A

0.08

最大 30 GiB までのストレージは無料です。30 GiB を超えるストレージについては、超過分に対して課金されます。最大サポート構成は 512 GiB です。

追加のストレージスペースが必要な場合は、NAS などの永続ボリュームをマウントして拡張してください。

0.5

1~4

1

0.08

1

1~8

0.1

1.5

2~12

1

2

2~16

2.5

3~20

1.5

3

3~24

3.5

4~28

4

4~32

4.5

5~36

5

5~40

5.5

6~44

6

6~48

6.5

7~52

2.5

7

7~56

7.5

8~60

8

8~64

8.5

9~68

9

9~72

9.5

10~76

10

10~80

10.5

11~84

11

11~88

11.5

12~92

12

12~96

12.5

13~100

3

13

13~104

13.5

14~108

14

14~112

14.5

15~116

15

15~120

15.5

16~124

16

16~128

24

24, 48, 96, 192

N/A

4.5

32

32, 64, 128, 256

N/A

6

48

48, 96, 192, 384

N/A

12.5

64

64, 128, 256, 512

N/A

20

パフォーマンス計算タイプ

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ネットワーク帯域幅(送信 + 受信)(Gbits/s)

ストレージ

0.25

0.5, 1, 2

N/A

0.1

最大 30 GiB までのストレージは無料です。30 GiB を超えるストレージについては、超過分に対して課金されます。最大サポート構成は 512 GiB です。

追加のストレージスペースが必要な場合は、NAS などの永続ボリュームをマウントして拡張してください。

0.5

1~4

1

0.5

1

1~8

1.5

2~12

2

2~16

1.5

2.5

3~20

3

3~24

3.5

4~28

4

4~32

2

4.5

5~36

5

5~40

5.5

6~44

6

6~48

2.5

6.5

7~52

7

7~56

7.5

8~60

8

8~64

3

8.5

9~68

9

9~72

9.5

10~76

10

10~80

3.5

10.5

11~84

11

11~88

11.5

12~92

12

12~96

4

12.5

13~100

13

13~104

13.5

14~108

14

14~112

4.5

14.5

15~116

15

15~120

15.5

16~124

16

16~128

6

24

24, 48, 96, 192

N/A

8

32

32, 64, 128, 256

N/A

10

48

48, 96, 192, 384

N/A

16

64

64, 128, 256, 512

N/A

25

重要

16 vCPU 以上または 128 GiB 以上のメモリを搭載する ACS Pod を使用するには、チケットを送信して承認をリクエストしてください。

リソースリクエストまたは制限を指定しない場合(つまり、.resources.requests.resources.limits も設定しない場合)、単一 Pod のデフォルトリソースは 2 vCPU および 4 GiB メモリになります。

ACS は自動的に Pod 仕様を正規化します。すべてのコンテナーにわたる .resources.requests または .resources.limits の最大累積値を計算し、サポートされている仕様の中で最も近いものに正規化します。正規化された仕様は alibabacloud.com/pod-use-spec アノテーションに表示されます。上方正規化が発生した場合、ACS はコンテナーの .resources.requests または .resources.limits を調整して、支払済みリソースを完全に活用できるようにします。

ACS Pod 仕様正規化ロジック

たとえば、.resources.requests または .resources.limits の累積値が 2 vCPU および 3.5 GiB メモリの場合、ACS は起動時に Pod の仕様を自動的に 2 vCPU および 4 GiB メモリに正規化します。追加リソースは最初のコンテナーに適用され、Pod には alibabacloud.com/pod-use-spec=2-4Gi アノテーションが付与されます。リソース宣言の例を以下に示します。

apiVersion: v1 
kind: Pod
metadata:
  labels:
    app: nginx
    alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
    alibabacloud.com/compute-qos: default
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: anolis-registry.cn-zhangjiakou.cr.aliyuncs.com/openanolis/nginx:1.14.1-8.6
    ports:
    - containerPort: 80
    resources:
      requests:
        cpu: 2 # CPU を 2 vCPU として宣言
        memory: "3.5Gi" # メモリを 3.5 GiB として宣言
        ephemeral-storage: "30Gi" # ストレージスペースを 30 GiB として宣言

正規化後のリソース宣言:

apiVersion: v1 
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    alibabacloud.com/pod-use-spec: "2-4Gi"
  labels:
    app: nginx
    alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
    alibabacloud.com/compute-qos: default
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: anolis-registry.cn-zhangjiakou.cr.aliyuncs.com/openanolis/nginx:1.14.1-8.6
    ports:
    - containerPort: 80
    resources:
      requests:
        cpu: 2 # CPU を 2 vCPU として宣言
        memory: "4Gi" # メモリを 4 GiB として宣言
        ephemeral-storage: "30Gi" # ストレージスペースを 30 GiB として宣言

アノテーションを使用した Pod 仕様の指定

適用範囲

  • 汎用およびコンピュート最適化インスタンス CPU Pod のみをサポートします。

  • アノテーションでサポートされる最大仕様は 64 vCPU/512 GiB で、「汎用コンピュートタイプ仕様」と一致します。

使用方法

Quality of Service(QoS)Burstable.resources.limits > .resources.requests)に設定されたワークロードの場合、alibabacloud.com/pod-required-spec: "X-YGi" アノテーションを使用して、対象となる Pod リソース仕様を宣言します。フォーマットは必ず <CPU>-<Memory> である必要があります。ここで、CPU はコア数で指定し(例:「2」は 2 vCPU を意味します)、メモリは GiB 単位で指定します(例:「4Gi」は 4 GiB を意味します)。詳細なスナップおよび使用ルールは以下のとおりです。

  1. リソース仕様フォーマットが無効な場合(たとえば、単位が欠落している、Mi を使用している、順序が逆になっているなど)、Pod の作成は失敗します。

  2. アノテーションを設定してもコンテナーの .resources が定義されていない場合、システムはアノテーションに厳密に従って正規化を行い、デフォルト仕様(例:2 vCPU/4 GiB)に戻ることはありません。

  3. アノテーションで宣言された値が、すべてのコンテナーの .resources.requests の合計よりも小さい場合、Pod の作成は失敗します。

  4. アノテーションで宣言された値が、すべてのコンテナーの .resources.limits の合計を超える場合、システムはアノテーションで宣言された値を Pod の対象正規化仕様として使用します。

    マルチコンテナー Pod では、最初のコンテナーがプライマリコンテナーとして指定されます。アノテーションで宣言された値と limits の合計(宣言値-現在の limits 合計)との差分は、まずプライマリコンテナーの .resources.limits(必要に応じて .resources.requests も調整)に割り当てられ、全体の Pod リソースを対象仕様に合わせます。

使用例

たとえば、alibabacloud.com/pod-required-spec: "2-4Gi" を設定し、コンテナーの .resources.requests または .resources.limits の累積値が 1 vCPU および 2 GiB メモリの場合、ACS は起動時に Pod の仕様を自動的に 2 vCPU および 4 GiB メモリに正規化します。追加リソースは最初のコンテナーに適用され、Pod には alibabacloud.com/pod-use-spec=2-4Gi アノテーションが付与されます。

リソース宣言の例を以下に示します。

ここでは、.resources.limits.memory は 3.5 GiB です。
apiVersion: v1 
kind: Pod
metadata:
  labels:
    app: nginx
    alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
    alibabacloud.com/compute-qos: default
  annotations:
    alibabacloud.com/pod-required-spec: "2-4Gi"
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: anolis-registry.cn-zhangjiakou.cr.aliyuncs.com/openanolis/nginx:1.14.1-8.6
    ports:
    - containerPort: 80
    resources:
      requests:
        cpu: 1 # CPU を 1 vCPU として宣言
        memory: "2Gi" # メモリを 2 GiB として宣言
        ephemeral-storage: "30Gi" # ストレージスペースを 30 GiB として宣言
      limits:
        cpu: 2 # CPU を 2 vCPU として宣言
        memory: "3.5Gi" # メモリを 3.5 GiB として宣言
        ephemeral-storage: "30Gi" # ストレージスペースを 30 GiB として宣言

正規化後のリソース宣言:

ここでは、.resources.limits.memory は 3.5 GiB から 4 GiB に正規化されています。
apiVersion: v1 
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    alibabacloud.com/pod-required-spec: "2-4Gi"
    alibabacloud.com/pod-use-spec: "2-4Gi"
  labels:
    app: nginx
    alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
    alibabacloud.com/compute-qos: default
  name: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: anolis-registry.cn-zhangjiakou.cr.aliyuncs.com/openanolis/nginx:1.14.1-8.6
    ports:
    - containerPort: 80
    resources:
      requests:
        cpu: 1 # CPU を 1 vCPU として宣言
        memory: "2Gi" # メモリを 2 GiB として宣言
        ephemeral-storage: "30Gi" # ストレージスペースを 30 GiB として宣言
      limits:
        cpu: 2 # CPU を 2 vCPU として宣言
        memory: "4Gi" # メモリを 4 GiB として宣言
        ephemeral-storage: "30Gi" # ストレージスペースを 30 GiB として宣言

アクセラレーテッドコンピュートタイプ

ACS でサポートされている GPU カードタイプは以下のとおりです。仕様はカードタイプによって異なります。正確な仕様マッピングを取得するには、チケットを送信してください。

GU8TF

GPU(カード)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ストレージ(GiB)

1(96 GiB GPU メモリ)

2

2 ~ 16

1

30 ~ 256

4

4 ~ 32

1

6

6 ~ 48

1

8

8 ~ 64

1

10

10 ~ 80

1

12

12 ~ 96

1

14

14 ~ 112

1

16

16 ~ 128

1

22

22, 32, 64, 128

N/A

2(96 GiB × 2 GPU メモリ)

16

16 ~ 128

1

30 ~ 512

32

32, 64, 128, 230

N/A

46

64, 128, 230

N/A

4(96 GiB × 4 GPU メモリ)

32

32, 64, 128, 256

N/A

30 ~ 1024

64

64, 128, 256, 460

N/A

92

128, 256, 460

N/A

8(96 GiB × 8 GPU メモリ)

64

64, 128, 256, 512

N/A

30 ~ 2048

128

128, 256, 512, 920

N/A

184

256, 512, 920

N/A

GU8TEF

GPU(カード)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ストレージ(GiB)

1(141 GiB GPU メモリ)

2

2 ~ 16

1

30 ~ 768

4

4 ~ 32

1

6

6 ~ 48

1

8

8 ~ 64

1

10

10 ~ 80

1

12

12 ~ 96

1

14

14 ~ 112

1

16

16 ~ 128

1

22

22, 32, 64, 128, 225

N/A

2(141 GiB × 2 GPU メモリ)

16

16 ~ 128

1

30 ~ 1536

32

32, 64, 128, 256

N/A

46

64, 128, 256, 450

N/A

4(141 GiB × 4 GPU メモリ)

32

32, 64, 128, 256

N/A

30 ~ 3072

64

64, 128, 256, 512

N/A

92

128, 256, 512, 900

N/A

8(141 GiB × 8 GPU メモリ)

64

64, 128, 256, 512

N/A

30 ~ 6144

128

128, 256, 512, 1024

N/A

184

256, 512, 1024, 1800

N/A

L20(GN8IS)

GPU(枚数)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB

ストレージ(GiB)

1(48 GiB GPU メモリ)

2

2 ~ 16

1

30 ~ 256

4

4 ~ 32

1

6

6 ~ 48

1

8

8 ~ 64

1

10

10 ~ 80

1

12

12 ~ 96

1

14

14 ~ 112

1

16

16 ~ 120

1

2(48 GiB × 2 GPU メモリ)

16

16 ~ 128

1

30 ~ 512

32

32, 64, 128, 230

N/A

4(48 GiB × 4 GPU メモリ)

32

32, 64, 128, 256

N/A

30 ~ 1024

64

64, 128, 256, 460

N/A

8(48 GiB × 8 GPU メモリ)

64

64, 128, 256, 512

N/A

30 ~ 2048

128

128, 256, 512, 920

N/A

L20X (GX8SF)

GPU(カード)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ストレージ(GiB)

8(141 GiB × 8 GPU メモリ)

184

1800

N/A

30 ~ 6144

P16EN

GPU (カード)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ストレージ(GiB)

1(96 GiB GPU メモリ)

2

2~16

1

30 ~ 384

4

4~32

1

6

6~48

1

8

8~64

1

10

10~80

1

2(96 GiB × 2 GPU メモリ)

4

4~32

1

30 ~ 768

6

6~48

1

8

8~64

1

16

16~128

1

22

32, 64, 128, 225

N/A

4(96 GiB × 4 GPU メモリ)

8

8~64

1

30 ~ 1536

16

16~128

1

32

32, 64, 128, 256

N/A

46

64, 128, 256, 450

N/A

8(96 GiB × 8 GPU メモリ)

16

16~128

1

30 ~ 3072

32

32, 64, 128, 256

N/A

64

64, 128, 256, 512

N/A

92

128, 256, 512, 900

N/A

16(96 GiB × 16 GPU メモリ)

32

32, 64, 128, 256

N/A

30 ~ 6144

64

64, 128, 256, 512

N/A

128

128, 256, 512, 1024

N/A

184

256, 512, 1024, 1800

N/A

G49E

GPU (カード)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ストレージ(GiB)

1(48 GiB GPU メモリ)

2

2~16

1

30 ~ 256

4

4~32

1

6

6~48

1

8

8~64

1

10

10~80

1

12

12~96

1

14

14~112

1

16

16~120

1

2(48 GiB × 2 GPU メモリ)

16

16~128

1

30 ~ 512

32

32, 64, 128, 230

N/A

4(48 GiB × 4 GPU メモリ)

32

32, 64, 128, 256

N/A

30 ~ 1024

64

64, 128, 256, 460

N/A

8(48 GiB × 8 GPU メモリ)

64

64, 128, 256, 512

N/A

30 ~ 2048

128

128, 256, 512, 920

N/A

T4

GPU(カード)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ストレージ(GiB)

1(16 GiB GPU メモリ)

2

2~8

1

30 ~ 1536

4

4~16

1

6

6~24

1

8

8~32

1

10

10~40

1

12

12~48

1

14

14~56

1

16

16~64

1

24

24, 48, 90

N/A

30 ~ 1536

2(16 GiB × 2 GPU メモリ)

16

16~64

1

24

24, 48, 96

N/A

32

32, 64, 128

N/A

48

48, 96, 180

N/A

A10

GPU(カード)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ストレージ(GiB)

1(24 GiB GPU メモリ)

2

2~8

1

30 ~ 256

4

4~16

1

6

6~24

1

8

8~32

1

10

10~40

1

12

12~48

1

14

14~56

1

16

16~60

1

2(24 GiB × 2 GPU メモリ)

16

16~64

1

30 ~ 512

32

32, 64, 120

N/A

4(24 GiB × 4 GPU メモリ)

32

32, 64, 128

N/A

30 ~ 1024

64

64, 128, 240

N/A

8(24 GiB × 8 GPU メモリ)

64

64, 128, 256

N/A

30 ~ 2048

128

128, 256, 480

N/A

G59

GPU (カード)

vCPU

メモリ(GiB)

メモリステップサイズ(GiB)

ストレージ(GiB)

ネットワーク

1(32 GiB GPU メモリ)

2

2 ~ 16

1

30 ~ 256

vCPU あたり 1 Gbps

4

4 ~ 32

1

6

6 ~ 48

1

8

8 ~ 64

1

10

10 ~ 80

1

12

12 ~ 96

1

14

14 ~ 112

1

16

16 ~ 128

1

22

22, 32, 64, 128

N/A

2(32 GiB × 2 GPU メモリ)

16

16 ~ 128

1

30 ~ 512

32

32, 64, 128, 256

N/A

46

64, 128, 256, 360

N/A

4(32 GiB × 4 GPU メモリ)

32

32, 64, 128, 256

N/A

30 ~ 1024

64

64, 128, 256, 512

N/A

92

128, 256, 512, 720

N/A

8(32 GiB × 8 GPU メモリ)

64

64, 128, 256, 512

N/A

30 ~ 2048

128

128, 256, 512, 1024

N/A

100 Gbps

184

256, 512, 1024, 1440

N/A

重要

記載されているすべてのカードタイプは、従量課金、容量予約、BestEffort シナリオで同一の仕様を共有しています。具体的には以下のとおりです。

  • 16 GiB 以下のメモリを搭載する仕様の場合、メモリオーバーヘッドは ACS によってカバーされます。16 GiB を超える仕様の場合、メモリオーバーヘッドは対応する Pod に分配されます。アプリケーションの安定稼働を確保するために、十分なリソースを予約してください。

  • 30 GiB 以下の容量(イメージサイズを含む)のシステムディスクは、追加料金が発生しません。30 GiB を超える容量については、超過分に対して課金されます。

自動仕様正規化

リソースリクエストまたは制限を指定しない場合、GPU コンテナ Pod は GPU タイプに基づいてサポートされている最小仕様(例:2 vCPU、2 GiB メモリ、1 枚の GPU カード)を選択します。

ACS は、サポートされていない仕様を自動的に正規化します。正規化後、コンテナーの .resources.requests は変更されませんが、Pod の正規化された仕様は alibabacloud.com/pod-use-spec アノテーションに表示されます。コンテナーで指定されたリソース制限(resources.limits)が Pod の正規化された仕様を超える場合、ACS はコンテナーのリソース制限を Pod の仕様に合わせて設定します。

説明
  • CPU およびメモリの正規化ロジック:すべてのコンテナーにわたるリソース合計が 2 vCPU および 3.5 GiB メモリの場合、ACS は Pod を 2 vCPU および 4 GiB メモリに正規化します。追加リソースは最初のコンテナーに適用され、Pod には alibabacloud.com/pod-use-spec=2-4Gi アノテーションが付与されます。単一コンテナーが 3 vCPU および 5 GiB メモリのリソース制限を指定している場合、そのコンテナーの制限は 2 vCPU および 5 GiB になります。

  • GPU の正規化ロジック:要求された GPU 数がサポートされていない場合、Pod の送信は失敗します。

GPU-HPN コンピュートクラス

高性能ネットワーク GPU インスタンスの場合、ACS はリソースの整合性を確保するために、制限をリクエストと等しく設定します。また、Pod リソース仕様はノード容量によって制限されます。Pod の仕様がノードの容量を超える場合、リソース不足により Pod はペンディング状態になります。ノード仕様の詳細については、購入仕様をご確認ください。

Kubernetes アプリケーションの制限事項

ACS は仮想ノードを使用して Kubernetes とシームレスに統合されています。そのため、ACS Pod インスタンスは集中管理された実ノード上で動作するのではなく、Alibaba Cloud のグローバルリソースプール全体に分散配置されます。パブリッククラウドのセキュリティ制約および仮想ノード固有の制限により、ACS では HostPath や DaemonSet などの特定の Kubernetes 機能をサポートしていません。以下の表にこれらの制限事項を詳しく示します。

制限事項

説明

検証失敗時のポリシー

推奨代替案

DaemonSet

DaemonSet タイプのワークロードの使用を制限します。

Pod は起動しますが、正常に機能しません。

サイドカー パターンを使用して、Pod 内に複数のコンテナーをデプロイします。

Service タイプ NodePort

ホストポートをコンテナーにマッピングします。

送信は拒否されます。

type=LoadBalancer の Server Load Balancer を使用します。

HostNetwork

ホストポートをコンテナーにマッピングすることを制限します。

自動的に HostNetwork=false に書き換えられます。

不要です。

HostIPC

コンテナープロセスとホストプロセス間のプロセス間通信を制限します。

自動的に HostIPC=false に書き換えられます。

不要

HostPID

コンテナーがホストの PID 名前空間にアクセスすることを制限します。

自動的に HostPID=false に書き換えられます。

不要

HostUsers

ユーザーネームスペースの使用を制限します。

自動的に空の値に書き換えられます。

不要

DNSPolicy

特定の DNSPolicy 値の使用を制限します。

説明
  • None

  • Default

  • ClusterFirst

  • ClusterFirstWithHostNet に設定されている場合、ClusterFirst に書き換えられます。

  • その他のポリシーは送信時に拒否されます。

許可されている値のみを使用してください。

コンテナー環境変数フォーマット

Kubernetes API サーバーの標準制約に加えて、GPU および GPU-HPN コンピュートクラスでは、ACS が環境変数名に文字、数字、アンダースコア、ドット、ハイフンのみを含めることを要求します。最初の文字は数字であってはなりません。

Pod 起動に失敗します。

これらの要件を満たす環境変数名を使用してください。

コンテナー環境変数の数

Linux システムのシステムコールにおけるパラメーターリスト長の制約により、コンテナーごとの環境変数の数は制限されます(およそ 2000 以下)。

また、Pod で enableServiceLinks(デフォルトは true)を有効にしている場合、現在の名前空間内のすべてのサービス情報が環境変数としてコンテナーに注入されるため、総数がシステム制限を超える可能性があります。

Pod 起動に失敗します。

コンテナー環境変数の数を減らしてください。多数のサービスを持つデプロイメントでは、Pod の enableServiceLinks 設定を無効にしてください。

予約済みポート

以下の表に ACS で予約されているポートを示します。サービスをデプロイする際は、これらのポートの使用を避けてください。

ポート

説明

111, 10250, 10255

ACS クラスターが exec、ログ、メトリックなどのインターフェイスに使用します。