Container Compute Service:カスタムスケジューラーの使用

手順1：カスタムスケジューラーのデプロイ

クラスターにカスタムスケジューラーをデプロイします。詳細については、「Kubernetes ドキュメント」をご参照ください。

手順2：ACK スケジューラー設定の変更

1. ACS コンソール にログインします。左側のナビゲーションペインで、クラスター をクリックします。

2. クラスター ページで、管理するクラスターを見つけ、その ID をクリックします。クラスター詳細ページの左側のナビゲーションペインで、操作 > アドオン を選択します。

3. [Add-ons] ページで、 [Kube Scheduler] カードを見つけ、 [Configuration] をクリックします。

4. ダイアログボックスで [Enable custom labels and schedulers for GPU-HPN nodes] を選択し、 [OK] をクリックします。

   詳細については、「kube-scheduler」をご参照ください。

5. 次の表に、このオプションが有効または無効になっている場合の Pod とノードへの影響の比較を示します。

   説明

   この機能は、GPU-HPN の Pod とノードにのみ適用されます。カスタムスケジューラーは他のコンピュートタイプではサポートされていません。

   	デフォルトスケジューラー (無効)	カスタムスケジューラー (有効)
   Pod スケジューラー名	カスタマイズはサポートされていません。Pod の送信後、spec.schedulerName フィールドは default-scheduler で上書きされます。	Pod の spec.schedulerName を任意の値に設定でき、送信後にこの値が変更されることはありません。
   Pod のスケジューリングプロセス	デフォルトの ACK スケジューラーがすべての Pod のリソースを割り当てます。	デフォルトの ACK スケジューラーは、spec.schedulerName が default-scheduler の Pod のみをスケジューリングします。カスタムスケジューラーは、他のすべての Pod のリソース割り当てを担当します。
   GPU-HPN ノードのラベル、アノテーション、Taint に対する制約	ノードのラベル、アノテーション、Taint の追加、変更、削除には ACK の制約が適用されます。詳細については、「ノードのラベルと Taint の管理」をご参照ください。	ノードのラベル、アノテーション、Taint の追加、変更、削除に ACK の制約は適用されなくなります。
   Pod アフィニティスケジューリングの制約	アフィニティフィールドの設定には ACK の制約が適用されます。詳細については、「ノードアフィニティスケジューリング」をご参照ください。	アフィニティフィールドの設定に ACK の制約は適用されなくなります。

手順3：Pod へのカスタムスケジューラーの割り当て

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

   このファイルは Deployment アプリケーションを定義するもので、Pod テンプレートで koord-scheduler という名前のカスタムスケジューラーを指定します。

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: dep-with-koordinator
     labels:
       app: dep-with-koordinator
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: dep-with-koordinator
     template:
       metadata:
         labels:
           app: dep-with-koordinator
           # コンピュートクラスを gpu-hpn として指定します。カスタムスケジューラーは他のコンピュートタイプではサポートされていません。
           alibabacloud.com/compute-class: gpu-hpn
       spec:
         containers:
         - name: demo
           image: registry.cn-hangzhou-finance.aliyuncs.com/acs/stress:v1.0.4
           command:
           - "sleep"
           - "infinity"
         restartPolicy: Always
         # 手順1でデプロイしたカスタムスケジューラーの名前を指定します。
         schedulerName: koord-scheduler

2. Pod を ACK クラスターに送信します。

   kubectl apply -f dep-with-koordinator.yaml

3. Pod の設定で schedulerName を確認します。

   kubectl get pod -lapp=dep-with-koordinator -o custom-columns=NAME:.metadata.name,schedulerName:.spec.schedulerName

   予想される出力：

   # Pod は koord-scheduler という名前のカスタムスケジューラーを指定します。
   NAME                               schedulerName
   dep-with-koordinator-xxxxx-xxxxx   koord-scheduler

PVC スケジューリングエラー：Insufficient attachable-volumes-xxx

この問題は、デフォルトの Kubernetes スケジューラーでは発生しません。これは、一部のカスタムスケジューラーが PersistentVolumeClaim (PVC) リソースを処理する際に、ノードの Container Storage Interface (CSI) Node オブジェクトが存在するか、対応する CSI ドライバーの容量情報が報告されていることを必要とするためです。ノードがこれらの条件を満たさない場合、スケジューラーはリソースが不足していると誤って判断することがあります。

これを解決するには、特定の CSI ドライバーを無視するようにスケジューラーを設定します。たとえば、Volcano スケジューラーを使用する場合、起動パラメーター --ignored-provisioners=${csi-driver-name} を追加できます。

# 複数のドライバーをコンマで区切って指定できます。
--ignored-provisioners=povplugin.csi.alibabacloud.com

使用している CSI ドライバーに基づいてパラメーターを調整してください。

リソース不足エラー：resource in cluster is overused または queue resource quota insufficient

この問題は、デフォルトの Kubernetes スケジューラーでは発生しません。一部のカスタムスケジューラーは、ephemeral-storage などの CPU やメモリ以外のリソースの容量値をミリ単位に変換するためです。仮想ノードはデフォルトで非常に大きな容量を報告するため、この変換によって 64 ビットの整数オーバーフローが発生する可能性があります。これにより、スケジューラーがノードまたはクラスターの残存容量を負の値として誤って計算し、リソース不足エラーがトリガーされます。この問題を解決するには、テクニカルサポートにチケットを起票してください。