Container Compute Service:カスタムリソースの優先度スケジューリング

前提条件

• kube-scheduler がインストールされており、そのバージョンが以下の要件を満たしていること。

  ACK クラスタバージョン	スケジューラコンポーネントのバージョン
  1.31	v1.31.0-aliyun-1.2.0 以降
  1.30	v1.30.3-aliyun-1.1.1 以降
  1.28	v1.28.9-aliyun-1.1.0 以降

• acs-virtual-node がインストールされており、そのバージョンが v2.12.0-acs.4 以降であること。

注意

• カスタム優先度に基づくリソーススケジューリングをサポートするコンピュートクラスの詳細については、「コンピュートクラス」をご参照ください。

• カスタム優先度に基づく ACS リソーススケジューリングは、Kubernetes の Pod 削除コスト機能を使用して、Pod のスケールイン順序を制御します。理論的には、Pod 削除コストが最も低い Pod が最初にスケールインされます。ただし、スケールインアルゴリズムは、Pod コントローラーの実装に依存するさまざまな要因を考慮します。作成した Pod に controller.kubernetes.io/pod-deletion-cost アノテーションがある場合、その値は ACS カスタム優先度リソーススケジューリングポリシーによって上書きされることに注意してください。

使用方法

ACS クラスターは、仮想ノードの形式でリソースを提供します。Pod の主なリソースプロパティには、ゾーン、コンピュートクラス、およびコンピュート QoS が含まれます。この目的のために、ACS は ResourcePolicy スケジューリングポリシーを定義します。このポリシーを使用すると、spec.selector を使用して Pod のクラスをマークし、複数のリソースプロパティを同時に構成できます。リソース在庫が不十分な場合、スケジューラは構成された順序に基づいて他のタイプのインスタンスを作成します。ResourcePolicy スケジューリングポリシーは次のように使用できます。

1. ResourcePolicy スケジューリングポリシーを作成します。

   apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
   kind: ResourcePolicy
   metadata:
     name: rp-demo
     namespace: default
   spec:
     selector: # セレクターで Pod をマークします。app=stress ラベルを持つ Pod は、このスケジューリングポリシーに従います。
       app: stress
     units: # スケジューリング順序をユニットで定義します。
     - resource: acs # まず、best-effort タイプのリソースをリクエストします。
       podLabels:
         alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
         alibabacloud.com/compute-qos: best-effort
     - resource: acs # 前者が在庫切れの場合は、default タイプのリソースをリクエストします。
       podLabels:
           alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
           alibabacloud.com/compute-qos: default

2. Job などの任意のタイプのワークロードを作成します。labels 構成が ResourcePolicy のセレクターと一致することを確認してください。

   apiVersion: batch/v1
   kind: Job
   metadata:
     name: demo-job
     namespace: default
   spec:
     parallelism: 3
     template:
       metadata:
         labels:
           app: stress # ResourcePolicy の spec.selector で定義された構成に関連付けます。
       spec:
         containers:
         - name: demo-job
           image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/stress:v1.0.4
           args:
             - 'infinity'
           command:
             - sleep
           resources:
             requests:
               cpu: "1"
               memory: "1Gi"
             limits:
               cpu: "1"
               memory: "1Gi"
         restartPolicy: Never
     backoffLimit: 4

詳細設定パラメーター

次の ResourcePolicy の詳細な YAML 例は、カスタム優先度スケジューリングの詳細設定パラメーターのフォーマットを示しています。

apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ResourcePolicy
metadata:
  name: rp-demo
  namespace: default
spec:
  # 以下はアプリケーション構成です。Pod のグループをマークするために使用されます。条件を満たす Pod は、このスケジューリングポリシーに従います。
  selector:
    app: stress
  # アプリケーション構成の終わり。

  # 以下はリソース構成です。スケジューリング順序を記述するために使用されます。
  units:
  - resource: acs # リソースタイプは acs に設定する必要があります。
    podLabels: # まず、「general-purpose」+「best-effort」タイプのリソースをリクエストします。
      alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
      alibabacloud.com/compute-qos: best-effort
    nodeSelector: # nodeSelector を使用して、仮想ノードのゾーンを指定できます。
      topology.kubernetes.io/zone: cn-hangzhou-i
  - resource: acs # 前者が在庫切れの場合は、「general-purpose」+「default」タイプのリソースをリクエストします。
    podLabels:
      alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
      alibabacloud.com/compute-qos: default
  # リソース構成の終わり。
 # 他のフィールドは ACS 以外のクラスターに適用されます。ResourcePolicy には作成後にデフォルト値が設定されるため、無視できます。

selector:
  app: stress
  stage: pre-publish

nodeSelector:
  topology.kubernetes.io/zone: cn-hangzhou-i

例

この例では、ResourcePolicy を使用して、アプリケーションに対して default および best-effort のコンピュート QoS を持つリソースを順次リクエストする方法を示します。

1. 次の内容で resource-policy.yaml という名前のファイルを作成します。これにより、app=stress ラベルを持つ Pod に対して、コンピュートクラス `performance` とコンピュート QoS `default` を持つリソースがリクエストされることが宣言されます。

   apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
   kind: ResourcePolicy
   metadata:
     name: stress-demo
     namespace: default
   spec:
     selector:
       app: stress
     units:
     - resource: acs
       podLabels:
         alibabacloud.com/compute-class: performance
         alibabacloud.com/compute-qos: default

2. 次のコマンドを実行して、ResourcePolicy をクラスターにデプロイします。

   kubectl apply -f resource-policy.yaml

3. 次の内容で stress-dep.yaml という名前のファイルを作成します。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: stress
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: stress
     template:
       metadata:
         labels: # ResourcePolicy の構成と一致させてください。
           app: stress
       spec:
         containers:
         - name: stress
           image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/acs/stress:v1.0.4
           command:
           - "sleep"
           - "infinity"
           resources:
             limits:
               cpu: '1'
               memory: 1Gi
             requests:
               cpu: '1'
               memory: 1Gi

4. 次のコマンドを実行して、stress アプリケーションをクラスターにデプロイします。

   kubectl apply -f stress-dep.yaml

5. 次のコマンドを実行して、Pod のステータスを表示します。

   kubectl get pod -L alibabacloud.com/compute-class,alibabacloud.com/compute-qos

   期待される出力:

   # 出力はリソース在庫などの要因に影響されます。実際の出力は異なる場合があります。
   NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE   COMPUTE-CLASS   COMPUTE-QOS
   stress-xxxxxxxx1   1/1     Running   0          53s   performance     default

6. 次の内容で resource-policy.yaml ファイルを更新します。これにより、リソースプロパティの説明が追加され、次の順序でリソースがリクエストされます:

   1. まず、コンピュートクラス `general-purpose` とコンピュート QoS `best-effort` を持つリソースをリクエストします。

   2. 上記のリソースの在庫が不十分な場合は、コンピュートクラス `performance` とコンピュート QoS `default` を持つリソースをリクエストします。

   apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
   kind: ResourcePolicy
   metadata:
     name: stress-demo
     namespace: default
   spec:
     selector:
       app: stress
     units:
     - resource: acs
       podLabels:
         alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
         alibabacloud.com/compute-qos: best-effort
     - resource: acs
       podLabels:
         alibabacloud.com/compute-class: performance
         alibabacloud.com/compute-qos: default

7. 次のコマンドを実行して、クラスター内の ResourcePolicy を更新します。更新されたポリシーは、後続に作成される Pod に適用されます。

   kubectl apply -f resource-policy.yaml

8. 次のコマンドを実行して、手順 3 で作成した stress アプリケーションを 2 つのレプリカにスケールアウトします。

   kubectl scale deployment stress --replicas=2

9. 次のコマンドを実行して、Pod のステータスを表示します。

   kubectl get pod -L alibabacloud.com/compute-class,alibabacloud.com/compute-qos

   期待される出力:

   # 出力はリソース在庫などの要因に影響されます。実際の出力は異なる場合があります。
   NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE     COMPUTE-CLASS     COMPUTE-QOS
   stress-xxxxxxxx1         1/1     Running   0          2m14s   performance       default
   stress-xxxxxxxx2         1/1     Running   0          33s     general-purpose   best-effort

   新しいレプリカには、コンピュートクラス `general-purpose` とコンピュート QoS `best-effort` があることがわかります。