Container Service for Kubernetes:Customize kube-scheduler parameters

Önkoşullar

Kubernetes 1,20 veya üzeri sürümü çalışan bir ACK Pro kümesi, ACK Edge Pro kümesi, ACK Lingjun kümesi veya ACK Serverless Pro kümesi oluşturulmuş olmalıdır. Kubernetes sürümünü güncellemek için kümeyi manuel olarak yükseltin.

Sınırlamalar

Yordam

1. ACK konsolu üzerinde oturum açın. Sol gezinme bölmesinde Clusters seçeneğine tıklayın.

2. Clusters sayfasında yönetmek istediğiniz kümeyi bulun ve adına tıklayın. Sol gezinme bölmesinde Add-ons seçeneğine tıklayın.

3. Core Components sekmesinde Kube Scheduler bileşenini bulun ve Configuration seçeneğine tıklayın. Kube Scheduler Parameters iletişim kutusunda parametreleri yapılandırın.

   Kullanılabilir parametreler kube-scheduler sürümüne göre değişir. Sürüme özgü özellikler için bkz. Container Service for Kubernetes:kube-scheduler.

   Parametre	Açıklama	Tür	Geçerli değer	Varsayılan değer
   Enable Virtual Node-based Pod Scheduling	Podların sanal düğümlerde düğüm yakınlığına ve pod yayılım kısıtlamalarına göre zamanlanıp zamanlanmayacağını belirtir.	bool	true false	true
   podMaxBackoffSeconds	Başarısız bir pod için zamanlama denemeleri arasındaki maksimum geri çekilme aralığı (saniye cinsinden). İki zamanlama denemesi arasındaki süre bu değeri aşmalıdır.	int	[1,100000]	10
   Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling	Binpack algoritmasının etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceğini belirtir. Örnek yapılandırmalar için bkz. Özel binpack parametreleri.	bool	false true	false
   binpackPluginWeight	Binpack eklentisi düğüm puanının ağırlığı. Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling seçeneğinin etkinleştirilmesini gerektirir.	int	[1,100000]	100
   binpackResourceWeight	Binpack eklentisi düğüm puanı hesaplamasında her kaynağın ağırlığı. Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling seçeneğinin etkinleştirilmesini gerektirir.	resourceName: string resourceWeight: int	resourceName: yalnızca harfler, rakamlar, nokta (.), eğik çizgi (/) ve kısa çizgi (-). resourceWeight: 1 ile 10000 arasında bir tamsayı.	cpu:1 memory:1
   scorePluginWeights	Düğüm puanı hesaplaması için her bir puanlama eklentisinin ağırlığı. Not NodeResourceFit eklenti ağırlığı, binpack eklenti ağırlığı ile çakışır. Bu parametre için Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling (Pods Are Evenly Distributed among Nodes When Unselected) seçeneğini belirlediyseniz NodeResourceFit ağırlığı ayarlamayın.	plugin: string weight: int	Yalnızca plugin açılır listesindeki eklentiler kullanılabilir. weight: 1 ile 10000 arasında bir tamsayı.	plugin: NodeAffinity weight: 100
   percentageOfNodesToScore	Pod zamanlaması için uygun düğümlerin yüzdesi. Varsayılan değer: 0. 0 olarak ayarlandığında, küme boyutuna bağlı olarak düğümlerin %5–%50'si puanlanır.	int	[0,100]	0
   Node scoring for GPU sharing	Paylaşılan GPU zamanlaması kullanılırken (AI paketi gerektirir), GPU hızlandırmalı podları daha yüksek bellek ve hesaplama isteğine sahip GPU'lara zamanlar.	bool	false true	true
   Load-aware scoring during pod scheduling (loadAwareResourceWeight)	Yük bilinci olan zamanlamanın etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceğini belirtir. ack-koordinator bileşenini gerektirir.	bool	false true	false
   loadAwareThreshold	Bu parametre, düğüm filtreleme için eşik değerini belirtir.	Değer, resourceName ve resourceWeight alanlarından oluşur.	resourceName: Geçerli değerler cpu ve memory değerleridir. threshold: Geçerli değerler 0 ile 100 arasındadır. Varsayılan olarak bu parametre boş bırakılır; bu durum düğüm filtrelemeyi devre dışı bırakır.	resourceName: cpu threshold: 80
   loadAwareResourceWeight	Bu parametre, düğüm sıralaması için düğüm puanını hesaplamak üzere kullanılan kaynak ağırlığını belirtir. Bu parametre, Specifies whether to enable load-aware node scoring during pod scheduling seçeneğini belirledikten sonra kullanılabilir hale gelir.	Değer, resourceName ve resourceWeight alanlarından oluşur.	resourceName: resourceName parametresinin şeması doğrulanır. Değerler yalnızca cpu veya memory olabilir. resourceWeight: Geçerli değerler 1 ile 100 arasındaki tamsayılardır.	cpu=1 memory=1
   loadAwareAggregatedUsageAggregationType	Bu parametre, istatistikler için veri toplama türünü belirtir. Geçerli değerler: avg: ortalama değeri hesaplar. p50: istatistiklerin %50'sini hesaplar. p90, p95 ve p99: istatistiklerin %90'ını, %95'ini ve %99'unu hesaplar.	enum	avg p50 p90 p95 p99	avg
   preemptionAlgorithm	ACK Scheduler, kaynak simülasyonu yoluyla düşük öncelikli podların tahliye edilip edilmeyeceğini belirleyerek yüksek öncelikli iş yüklerinin hızlı başlatılmasına öncelik verir. Desteklenen stratejiler: Default: Kubernetes topluluk standardı öncelik alma ElasticQuota: ElasticQuotaTree tabanlı kaynak öncelik alma Auto: Küme teknik özelliklerine dayalı uyarlamalı öncelik alma ilkesi None: Öncelik almayı devre dışı bırakır Bkz. Öncelik almayı etkinleştirme.	enum	Default ElasticQuota Auto None	Auto
   enableReservation	Kaynak rezervasyonunun etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceğini belirtir.	boolean	true false	false
   featureGates	Zamanlayıcı tarafından etkinleştirilen özellik kapıları. Sürüme özgü destek için bkz. kube-scheduler belgeleri.	string	Yok	ACK, açık kaynaklı Kubernetes ile aynı özellik kapılarını kullanır.

Aşağıdaki örnek, örnek bir binpack yapılandırmasını göstermektedir.

Özel binpack parametreleri

Binpack ve yayılım algoritmaları

Özel binpack parametrelerini yapılandırma

Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling seçeneğini belirleyin ve binpack eklentisi ağırlığını ayarlayın. Daha yüksek bir ağırlık, podların aynı düğümde birlikte konumlandırılma olasılığını artırır. Düğüm puanı hesaplaması için kaynak adlarını ve ağırlıklarını yapılandırın. Daha yüksek bir kaynak ağırlığı, o kaynağın pod zamanlaması üzerindeki etkisini artırır.

Add-ons sayfasının Core Components sekmesinde Kube Scheduler bileşenini bulun ve binpack parametrelerini yapılandırmak için Configuration seçeneğine tıklayın.

Preferably Use Bin Packing During Pod Scheduling seçeneğini belirler ancak resourceName ve resourceWeight parametrelerini yapılandırmazsanız, düğüm puanı hesaplaması için aşağıda gösterilen varsayılan CPU ve bellek ayarları kullanılır. Varsayılanlar, resourceWeight değeri 1 olan resourceName cpu ve resourceWeight değeri 1 olan resourceName memory şeklindedir.

Referanslar

Podları istenen miktarlar yerine gerçek kaynak kullanımına göre zamanlamak için yük bilinci olan zamanlamayı etkinleştirin.