11.2. リアルタイムおよび低レイテンシーワークロードのプロビジョニング

1. オプション: ノードを OpenShift Container Platform クラスターに追加します。システムチューニング用の BIOS パラメーターの設定 を参照してください。
2. ocコマンドを使用して、リアルタイム機能を必要とするワーカーノードにラベルworker-rtを追加します。

3. リアルタイムノード用の新しいマシン設定プールを作成します。

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: MachineConfigPool
   metadata:
     name: worker-rt
     labels:
       machineconfiguration.openshift.io/role: worker-rt
   spec:
     machineConfigSelector:
       matchExpressions:
         - {
              key: machineconfiguration.openshift.io/role,
              operator: In,
              values: [worker, worker-rt],
           }
     paused: false
     nodeSelector:
       matchLabels:
         node-role.kubernetes.io/worker-rt: ""

   マシン設定プール worker-rt は、worker-rt というラベルを持つノードのグループに対して作成されることに注意してください。

4. ノードロールラベルを使用して、ノードを適切なマシン設定プールに追加します。

   注記

   リアルタイムワークロードで設定するノードを決定する必要があります。クラスター内のすべてのノード、またはノードのサブセットを設定できます。すべてのノードが専用のマシン設定プールの一部であることを期待する Node Tuning Operator。すべてのノードを使用する場合は、Node Tuning Operator がワーカーノードのロールラベルを指すようにする必要があります。サブセットを使用する場合、ノードを新規のマシン設定プールにグループ化する必要があります。

5. ハウスキーピングコアの適切なセットと realTimeKernel: enabled: true を設定して PerformanceProfile を作成します。

6. PerformanceProfile で machineConfigPoolSelector を設定する必要があります:

     apiVersion: performance.openshift.io/v2
     kind: PerformanceProfile
     metadata:
      name: example-performanceprofile
     spec:
     ...
       realTimeKernel:
         enabled: true
       nodeSelector:
          node-role.kubernetes.io/worker-rt: ""
       machineConfigPoolSelector:
          machineconfiguration.openshift.io/role: worker-rt

7. 一致するマシン設定プールがラベルを持つことを確認します。

   $ oc describe mcp/worker-rt

   出力例

   Name:         worker-rt
   Namespace:
   Labels:       machineconfiguration.openshift.io/role=worker-rt

8. OpenShift Container Platform はノードの設定を開始しますが、これにより複数の再起動が伴う可能性があります。ノードが起動し、安定するのを待機します。特定のハードウェアの場合に、これには長い時間がかかる可能性がありますが、ノードごとに 20 分の時間がかかることが予想されます。
9. すべてが予想通りに機能していることを確認します。

手順

1. QoS クラスの Guaranteed を指定して Pod を作成します。
2. オプション: DPDK の CPU 負荷分散を無効にします。
3. 適切なノードセレクターを割り当てます。

1. Pod を作成します。

   $ oc  apply -f qos-pod.yaml --namespace=qos-example

2. Pod についての詳細情報を表示します。

   $ oc get pod qos-demo --namespace=qos-example --output=yaml

   出力例

   spec:
     containers:
       ...
   status:
     qosClass: Guaranteed

   注記

   コンテナーが独自のメモリー制限を指定するものの、メモリー要求を指定しない場合、OpenShift Container Platform は制限に一致するメモリー要求を自動的に割り当てます。同様に、コンテナーが独自の CPU 制限を指定するものの、CPU 要求を指定しない場合、OpenShift Container Platform は制限に一致する CPU 要求を自動的に割り当てます。

1. パフォーマンスプロファイルでオフライン CPU を設定し、YAML ファイルの内容を保存します。

   オフライン CPU を使用したパフォーマンスプロファイルの例

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: performance
   spec:
     additionalKernelArgs:
     - nmi_watchdog=0
     - audit=0
     - mce=off
     - processor.max_cstate=1
     - intel_idle.max_cstate=0
     - idle=poll
     cpu:
       isolated: "2-23,26-47"
       reserved: "0,1,24,25"
       offlined: "48-59" 1
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
     numa:
       topologyPolicy: single-numa-node
     realTimeKernel:
       enabled: true

   1

   オプション: offlined フィールドに CPU をリストして、指定した CPU をオフラインにすることができます。

2. 次のコマンドを実行して、更新されたプロファイルを適用します。

   $ oc apply -f my-performance-profile.yaml

手順

1. per-pod-power-management を true に設定して PerformanceProfile を生成します。

   $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v \
   /must-gather:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-operator:v4.12 \
   --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=20 --rt-kernel=true \
   --split-reserved-cpus-across-numa=false --topology-manager-policy=single-numa-node \
   --must-gather-dir-path /must-gather -power-consumption-mode=low-latency \ 1
   --per-pod-power-management=true > my-performance-profile.yaml

   1

   per-pod-power-management が true に設定されている場合、power-consumption-mode は default または low-latency である必要があります。

   perPodPowerManagement を使用した PerformanceProfile の例

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
        name: performance
   spec:
       [.....]
       workloadHints:
           realTime: true
           highPowerConsumption: false
           perPodPowerManagement: true

2. デフォルトの cpufreq ガバナーを、PerformanceProfile カスタムリソース (CR) で追加のカーネル引数として設定します。

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
        name: performance
   spec:
       ...
       additionalKernelArgs:
       - cpufreq.default_governor=schedutil 1

   1

   schedutil ガバナーの使用が推奨されますが、ondemand ガバナーや powersave ガバナーなどの他のガバナーを使用することもできます。

3. TunedPerformancePatch CR で最大 CPU 周波数を設定します。

   spec:
     profile:
     - data: |
         [sysfs]
         /sys/devices/system/cpu/intel_pstate/max_perf_pct = <x> 1

   1

   max_perf_pct は、cpufreq ドライバーが設定できる最大周波数を、サポートされている最大 CPU 周波数のパーセンテージとして制御します。この値はすべての CPU に適用されます。サポートされている最大周波数は /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/cpuinfo_max_freq で確認できます。開始点として、All Cores Turbo 周波数ですべての CPU を制限する割合を使用できます。All Cores Turbo 周波数は、すべてのコアがすべて使用されているときに全コアが実行される周波数です。

4. 必要なアノテーションを優先度の高いワークロード Pod に追加します。注釈は default 設定を上書きします。

   優先度の高いワークロードアノテーションの例

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     ...
     annotations:
       ...
       cpu-c-states.crio.io: "disable"
       cpu-freq-governor.crio.io: "<governor>"
       ...
     ...
   spec:
     ...
     runtimeClassName: performance-<profile_name>
     ...

5. Pod を再起動します。