Container Service for Kubernetes:Use load-aware scheduling

Yük farkında zamanlama nasıl çalışır?

Yük farkında zamanlama, Container Service for Kubernetes (ACK) zamanlayıcısının Kubernetes Zamanlama Çerçevesi tabanlı olarak uyguladığı bir eklentidir. Yerel Kubernetes zamanlama ilkesi pod'ları öncelikli olarak kaynak tahsisine göre yerleştirir. Buna karşılık ACK zamanlayıcısı her düğümün gerçek kaynak yükünü tespit eder; geçmiş düğüm yük istatistiklerine başvurur, zamanlanacak pod'un yükünü tahmin eder ve ardından pod'u daha düşük yüke sahip bir düğüme yerleştirir. Bu sayede düğümler arasındaki yük dengelenir ve tek bir aşırı yüklü düğüm kaynaklı uygulama veya düğüm arızalarının önlenmesine yardımcı olunur.

Yük farkında zamanlama için hem kube-scheduler bileşeni hem de ack-koordinator eklentisi gereklidir. ack-koordinator eklentisi düğüm kaynak kullanımını toplar ve bildirir; ACK zamanlayıcısı ise bu veriyi kullanarak düğümleri puanlar ve sıralar, böylece daha düşük yüklü düğümler öncelikli olarak seçilir. Eklenti tasarımı hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. ack-koordinator mimarisi.

Aşağıdaki şekilde Requested talep edilen kaynak miktarını; Usage ise gerçekten kullanılan kaynak miktarını gösterir. Yalnızca gerçekten kullanılan kaynaklar gerçek yük olarak kabul edilir. Düğüm koşulları aynı olduğunda ACK zamanlayıcısı yeni pod'u daha düşük yüke sahip olan B Düğümüne atar.

Düğüm kullanımı küme ortamı, iş yükü trafiği ve talep hacmi ile birlikte zaman içinde dinamik olarak değişir. Pod'lar zamanlandıktan sonra kümenin tekrar dengesiz hale gelme olasılığını azaltmak için ack-koordinator eklentisi yeniden zamanlama özelliği de sunar. Düğüm yüklerinin zaman içinde dengeli kalmasını sağlamak amacıyla yük farkında zamanlamayı düğüm yüklerini dengelemek için sıcak nokta odaklı yeniden zamanlamayı kullanma ile birlikte kullanın.

Zamanlama ilkeleri

Yük farkında zamanlama aşağıdaki ilkeleri sağlar. Her iki ilke de önceki bölümde açıklanan toplanmış düğüm yük istatistiğini kullanır.

Ön koşullar

• Küme türü — Yalnızca ACK yönetilen Pro kümesi desteklenir. Prosedür için bkz. ACK Pro kümesi oluşturma.

• ack-koordinator eklentisi — ack-koordinator eklentisinin 1.1.1-ack.1 veya sonraki bir sürümünü yükleyin. Yükleme prosedürü için bkz. ack-koordinator (eski adıyla ack-slo-manager).

• ACK zamanlayıcı sürümü — ACK zamanlayıcısı kümenizin Kubernetes sürümü için aşağıdaki tabloda listelenen sürüm gereksinimini karşılamalıdır.

Bu sürümler kube-scheduler parametreleri aracılığıyla yük farkında zamanlamayı yapılandırmak için gereklidir. Bazı önceki zamanlayıcı sürümleri yalnızca pod ek açıklamaları protokolünü destekler. Tam uyumluluk matrisi için SSS bölümüne bakın.

Faturalama

ack-koordinator eklentisini yüklemek veya kullanmak ücretsizdir. Ancak aşağıdaki senaryolarda maliyet oluşabilir:

• Çalışan düğüm kaynakları — ack-koordinator yüklendikten sonra çalışan düğüm kaynaklarını tüketen yönetilmeyen bir eklentidir. Kaynak talepleri kurulum sırasında her modül için yapılandırılabilir.

• Özel ölçümler — Varsayılan olarak ack-koordinator kaynak profilleme ve ince ayarlı zamanlama gibi özellikler için izleme ölçümlerini Prometheus biçiminde sunar. Enable Prometheus monitoring metrics for ack-koordinator seçeneğini belirler ve Managed Service for Prometheus kullanırsanız bu ölçümler özel ölçümler olarak faturalandırılır. Ücretler küme boyutu ve uygulama sayısı gibi faktörlere göre değişir. Bu özelliği etkinleştirmeden önce özel ölçümler için ücretsiz katmanı ve fiyatlandırmayı anlamak adına Prometheus örneklerinin faturalandırılması konusuna bakın. Kaynak kullanımınızı izlemek ve yönetmek için kullanım sorgulama hizmetini kullanın.

Adım 1: Yük farkında zamanlamayı etkinleştirme

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

2. Clusters sayfasında kümenizin adına tıklayın. Sol gezinme bölmesinde Components and Add-ons öğesine tıklayın.

3. kube-scheduler öğesini bulun ve Configuration öğesine tıklayın.

4. kube-scheduler parametreleri iletişim kutusunda aşağıdaki tabloda açıklanan parametreleri yapılandırın ve OK öğesine tıklayın.

   Aşağıdaki tabloda yük farkında zamanlama için ana parametreler açıklanmaktadır. Eksiksiz parametre ayarları referansı ve her parametrenin gerektirdiği eklenti sürümleri için bkz. kube-scheduler ve .

   Parametre	Tür	Açıklama	Geçerli değerler	Varsayılan değer	Örnek
   loadAwareThreshold	Kaynak adı resourceName ve eşik threshold içeren bir liste.	Düğüm filtreleme ilkesi tarafından kullanılan ilgili kaynak türünün eşiği.	resourceName: cpu ve memory desteklenir. threshold: [0,100].	Boş, bu düğüm filtrelemenin devre dışı olduğu anlamına gelir.	resourceName: cpu ve threshold: 80
   loadAwareResourceWeight	Kaynak adı resourceName ve ağırlık resourceWeight içeren bir liste.	Düğüm puanlama ilkesi tarafından kullanılan ilgili kaynak türünün puanlama ağırlığı. Specifies whether to enable load-aware node scoring during pod scheduling seçeneğini belirlemeniz gerekir.	resourceName: yalnızca cpu ve memory desteklenir. resourceWeight: [1,100] aralığında bir tamsayı.	cpu: 1 ve memory: 1	resourceName: cpu ve resourceWeight: 1
   loadAwareAggregatedUsageAggragationType	enum	Yük istatistiğinin toplama türü. avg: ortalama değer. p50: medyan olan 50. yüzdelik dilim. p90, p95 ve p99: 90., 95. ve 99. yüzdelik dilimler.	avg, p50, p90, p95 ve p99	avg	p90

   Önemli

   Kümedeki düğümler için otomatik düğüm ölçeklendirme zaten etkinse yük farkında filtreleme eşiği beklenmeyen ölçek genişletme veya daraltmaya neden olabilir. Bunun nedeni otomatik düğüm ölçeklendirmenin pod'ların beklemede olup olmamasına göre ölçek genişletmesi ve kümenin tahsis seviyesine göre ölçek daraltması yapmasıdır. Otomatik düğüm ölçeklendirmeyi yük farkında düğüm filtreleme ile birlikte kullanmak için Otomatik düğüm ölçeklendirmeyi etkinleştirme bölümünde açıklandığı gibi yapılandırmayı kümenizin kapasitesi ve kullanımına uygun şekilde ayarlayın.

5. Sol gezinme bölmesinde Cluster Information öğesine tıklayın. Görüntülenen sayfada Basic Information sekmesine tıklayın ve küme Running durumuna geçene kadar bekleyin; bu durum yük farkında zamanlamanın etkin olduğunu gösterir.

Adım 2: Yük farkında zamanlamayı doğrulama

Aşağıdaki örnekte her biri 4 çekirdek ve 16 GiB belleğe sahip üç düğümden oluşan bir küme kullanılmaktadır. Örnek önce düğümler arasındaki yükleri dengesiz hale getirir ve ardından yeni pod'ların nereye zamanlandığını kontrol eder.

1. Aşağıdaki içeriğe sahip stress-demo.yaml adlı bir dosya oluşturun.

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: stress-demo
     namespace: default
     labels:
       app: stress-demo
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: stress-demo
     template:
       metadata:
         name: stress-demo
         labels:
           app: stress-demo
       spec:
         containers:
           - args:
               - '--vm'
               - '2'
               - '--vm-bytes'
               - '1600M'
               - '-c'
               - '2'
               - '--vm-hang'
               - '2'
             command:
               - stress
             image: polinux/stress
             imagePullPolicy: Always
             name: stress
             resources:
               limits:
                 cpu: '2'
                 memory: 4Gi
               requests:
                 cpu: '2'
                 memory: 4Gi
         restartPolicy: Always

2. Pod'u oluşturmak için aşağıdaki kubectl komutunu çalıştırın. Pod barındırıldığı düğümün yükünü artırır.

   kubectl create -f stress-demo.yaml

   deployment.apps/stress-demo created

3. Pod çalışana kadar pod durumunu kontrol etmek için aşağıdaki kubectl komutunu çalıştırın.

   kubectl get pod -o wide

   NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE                    NOMINATED NODE   READINESS GATES
   stress-demo-7fdd89cc6b-g****   1/1     Running   0          82s   10.XX.XX.112   cn-beijing.10.XX.XX.112   <none>           <none>

   stress-demo-7fdd89cc6b-g**** pod'u cn-beijing.10.XX.XX.112 düğümüne zamanlanır. Pod'un başlatmayı tamamlaması ve düğüm yükünün artması için yaklaşık 3 dakika bekleyin.

4. Her düğümün yükünü kontrol etmek için aşağıdaki kubectl komutunu çalıştırın.

   kubectl top node

   NAME                    CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
   cn-beijing.10.XX.XX.110   92m          2%     1158Mi          9%
   cn-beijing.10.XX.XX.111   77m          1%     1162Mi          9%
   cn-beijing.10.XX.XX.112   2105m        53%    3594Mi          28%

   cn-beijing.10.XX.XX.111 en düşük yüke sahiptir ve cn-beijing.10.XX.XX.112 düğümü en yüksek yüke sahiptir. Kümedeki düğümler arasındaki yükler artık dengesizdir.

5. Aşağıdaki içeriğe sahip nginx-with-loadaware.yaml adlı bir dosya oluşturun.

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: nginx-with-loadaware
     namespace: default
     labels:
       app: nginx
   spec:
     replicas: 6
     selector:
       matchLabels:
         app: nginx
     template:
       metadata:
         name: nginx
         labels:
           app: nginx
       spec:
         containers:
         - name: nginx
           image: nginx
           resources:
             limits:
               cpu: 500m
             requests:
               cpu: 500m

6. Pod'ları oluşturmak için aşağıdaki kubectl komutunu çalıştırın.

   kubectl create -f nginx-with-loadaware.yaml

   deployment/nginx-with-loadawre created

7. Pod zamanlama ayrıntılarını görüntülemek için aşağıdaki kubectl komutunu çalıştırın.

   kubectl get pods | grep nginx

   nginx-with-loadaware-5646666d56-2****   1/1     Running   0          18s   10.XX.XX.118   cn-beijing.10.XX.XX.110   <none>           <none>
   nginx-with-loadaware-5646666d56-7****   1/1     Running   0          18s   10.XX.XX.115   cn-beijing.10.XX.XX.110   <none>           <none>
   nginx-with-loadaware-5646666d56-k****   1/1     Running   0          18s   10.XX.XX.119   cn-beijing.10.XX.XX.110   <none>           <none>
   nginx-with-loadaware-5646666d56-q****   1/1     Running   0          18s   10.XX.XX.113   cn-beijing.10.XX.XX.111   <none>           <none>
   nginx-with-loadaware-5646666d56-s****   1/1     Running   0          18s   10.XX.XX.120   cn-beijing.10.XX.XX.111   <none>           <none>
   nginx-with-loadaware-5646666d56-z****   1/1     Running   0          18s   10.XX.XX.116   cn-beijing.10.XX.XX.111   <none>           <none>

   Beklenen çıktı yük farkında zamanlama etkinleştirildikten sonra zamanlayıcının düğüm yüklerini algıladığını ve pod'ları öncelikli olarak cn-beijing.10.XX.XX.112 dışındaki düğümlere zamanlamak için zamanlama stratejisini kullandığını gösterir.

İlgili işlemler

SSS