OpenShift Container Platform ノードの設定ファイルには、重要なオプションが含まれています。たとえば、podsPerCore および maxPods の 2 つのパラメーターはノードにスケジュールできる Pod の最大数を制御します。

両方のオプションが使用されている場合、2 つの値の低い方の値により、ノード上の Pod 数が制限されます。これらの値を超えると、以下の状態が生じる可能性があります。

podsPerCore は、ノードのプロセッサーコア数に基づいてノードが実行できる Pod 数を設定します。たとえば、4 プロセッサーコアを搭載したノードで podsPerCore が 10 に設定される場合、このノードで許可される Pod の最大数は 40 になります。

kubeletConfig:
  podsPerCore: 10

podsPerCore を 0 に設定すると、この制限が無効になります。デフォルトは 0 です。 podsPerCore は maxPods の値を超えることができません。

maxPods は、ノードのプロパティーにかかわらず、ノードが実行できる Pod 数を固定値に設定します。

 kubeletConfig:
    maxPods: 250

kubelet 設定は、現時点で Ignition 設定としてシリアル化されているため、直接編集することができます。ただし、新規の kubelet-config-controller も Machine Config Controller (MCC) に追加されます。これにより、KubeletConfig カスタムリソース (CR) を作成して kubelet パラメーターを編集することができます。

マスターノードリソースの要件は、クラスター内のノード数によって異なります。マスターノードのサイズについての以下の推奨内容は、テストに重点を置いた場合のコントロールプレーンの密度の結果に基づいています。

大規模で密度の高いクラスターの場合に、キースペースが過剰に拡大し、スペースのクォータを超過すると、etcd は低下するパフォーマンスの影響を受ける可能性があります。データストアの領域を解放するには、デフラグを含む etcd の定期的なメンテナンスを行う必要があります。Prometheus で etcd メトリクスを監視し、etcd がクラスター全体でのアラームを出す前にこのデフラグを実行することを強くお勧めします。いったんアラームが出されると、クラスターはキーの読み取りと削除のみを許可するメンテナンスモードに切り替わります。 監視する主要なメトリクスには、現在のクォータ制限である etcd_server_quota_backend_bytes、 履歴のコンパクト化後の実際のデータベース使用状況を示す etcd_mvcc_db_total_size_in_use_in_bytes、およびデフラグを待機する空き領域を含むデータベースのサイズを示す etcd_debugging_mvcc_db_total_size_in_bytes が含まれます。

Node Tuning Operator は、Tuned デーモンのオーケストレーションによるノードレベルのチューニングの管理に役立ちます。ほとんどの高パフォーマンスアプリケーションでは、一定レベルのカーネルのチューニングが必要です。Node Tuning Operator は、ノードレベルの sysctl の統一された管理インターフェースをユーザーに提供し、ユーザーが指定するカスタムチューニングを追加できるよう柔軟性を提供します。Operator は、コンテナー化された OpenShift Container Platform の Tuned デーモンを Kubernetes DaemonSet として管理します。これにより、カスタムチューニング仕様が、デーモンが認識する形式でクラスターで実行されるすべてのコンテナー化された Tuned デーモンに渡されます。デーモンは、ノードごとに 1 つずつ、クラスターのすべてのノードで実行されます。

コンテナー化された Tuned デーモンによって適用されるノードレベルの設定は、プロファイルの変更をトリガーするイベントで、または終了シグナルの受信および処理によってコンテナー化された Tuned デーモンが正常に終了する際にロールバックされます。

Node Tuning Operator は、バージョン 4.1 以降における標準的な OpenShift Container Platform インストールの一部となっています。

このプロセスを使用して Node Tuning Operator 仕様サンプルにアクセスします。

デフォルトの CR は、OpenShift Container Platform プラットフォームの標準的なノードレベルのチューニングを提供することを目的としており、デフォルト CR へのカスタム変更は Operator よって上書きされます。カスタムチューニングの場合は、独自のチューニングされた CR を作成します。新規に作成された CR は、ノード/Pod ラベルおよびプロファイルの優先順位に基づいて OpenShift Container Platform ノードに適用されるデフォルトの CR およびカスタムチューニングと組み合わされます。

以下は、クラスターに設定されるデフォルトのプロファイルです。

apiVersion: tuned.openshift.io/v1alpha1
kind: Tuned
metadata:
  name: default
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile:
  - name: "openshift"
    data: |
      [main]
      summary=Optimize systems running OpenShift (parent profile)
      include=${f:virt_check:virtual-guest:throughput-performance}
      [selinux]
      avc_cache_threshold=8192
      [net]
      nf_conntrack_hashsize=131072
      [sysctl]
      net.ipv4.ip_forward=1
      kernel.pid_max=>131072
      net.netfilter.nf_conntrack_max=1048576
      net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=8192
      net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=32768
      net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=65536
      net.ipv6.neigh.default.gc_thresh1=8192
      net.ipv6.neigh.default.gc_thresh2=32768
      net.ipv6.neigh.default.gc_thresh3=65536
      [sysfs]
      /sys/module/nvme_core/parameters/io_timeout=4294967295
      /sys/module/nvme_core/parameters/max_retries=10
  - name: "openshift-control-plane"
    data: |
      [main]
      summary=Optimize systems running OpenShift control plane
      include=openshift
      [sysctl]
      # ktune sysctl settings, maximizing i/o throughput
      #
      # Minimal preemption granularity for CPU-bound tasks:
      # (default: 1 msec#  (1 + ilog(ncpus)), units: nanoseconds)
      kernel.sched_min_granularity_ns=10000000
      # The total time the scheduler will consider a migrated process
      # "cache hot" and thus less likely to be re-migrated
      # (system default is 500000, i.e. 0.5 ms)
      kernel.sched_migration_cost_ns=5000000
      # SCHED_OTHER wake-up granularity.
      #
      # Preemption granularity when tasks wake up.  Lower the value to
      # improve wake-up latency and throughput for latency critical tasks.
      kernel.sched_wakeup_granularity_ns=4000000
  - name: "openshift-node"
    data: |
      [main]
      summary=Optimize systems running OpenShift nodes
      include=openshift
      [sysctl]
      net.ipv4.tcp_fastopen=3
      fs.inotify.max_user_watches=65536
  - name: "openshift-control-plane-es"
    data: |
      [main]
      summary=Optimize systems running ES on OpenShift control-plane
      include=openshift-control-plane
      [sysctl]
      vm.max_map_count=262144
  - name: "openshift-node-es"
    data: |
      [main]
      summary=Optimize systems running ES on OpenShift nodes
      include=openshift-node
      [sysctl]
      vm.max_map_count=262144
  recommend:
  - profile: "openshift-control-plane-es"
    priority: 10
    match:
    - label: "tuned.openshift.io/elasticsearch"
      type: "pod"
      match:
      - label: "node-role.kubernetes.io/master"
      - label: "node-role.kubernetes.io/infra"

  - profile: "openshift-node-es"
    priority: 20
    match:
    - label: "tuned.openshift.io/elasticsearch"
      type: "pod"

  - profile: "openshift-control-plane"
    priority: 30
    match:
    - label: "node-role.kubernetes.io/master"
    - label: "node-role.kubernetes.io/infra"

  - profile: "openshift-node"
priority: 40

Operator のカスタムリソース (CR) には 2 つの重要なセクションがあります。1 つ目のセクションの profile: はチューニングされたプロファイルおよびそれらの名前の一覧です。2 つ目の recommend: は、プロファイル選択ロジックを定義します。

複数のカスタムチューニング仕様は、Operator の namespace に複数の CR として共存できます。新規 CR の存在または古い CR の削除は Operator によって検出されます。既存のカスタムチューニング仕様はすべてマージされ、コンテナー化された Tuned デーモンの適切なオブジェクトは更新されます。

プロファイルデータ

profile: セクションは、Tuned プロファイルおよびそれらの名前を一覧表示します。

profile:
- name: tuned_profile_1
  data: |
    # Tuned profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_1 profile

    [sysctl]
    net.ipv4.ip_forward=1
    # ... other sysctl's or other tuned daemon plugins supported by the containerized tuned

# ...

- name: tuned_profile_n
  data: |
    # Tuned profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_n profile

    # tuned_profile_n profile settings

推奨プロファイル

profile: 選択ロジックは、CR の recommend: セクションによって定義されます。

recommend:
- match:                              # optional; if omitted, profile match is assumed unless a profile with a higher matches first
  <match>                             # an optional array
  priority: <priority>                # profile ordering priority, lower numbers mean higher priority (0 is the highest priority)
  profile: <tuned_profile_name>       # e.g. tuned_profile_1

# ...

- match:
  <match>
  priority: <priority>
  profile: <tuned_profile_name>       # e.g. tuned_profile_n

<match> が省略されている場合は、プロファイルの一致 (例: true) があることが想定されます。

<match> は、以下のように再帰的に定義されるオプションの配列です。

- label: <label_name>     # node or pod label name
  value: <label_value>    # optional node or pod label value; if omitted, the presence of <label_name> is enough to match
  type: <label_type>      # optional node or pod type ("node" or "pod"); if omitted, "node" is assumed
  <match>                 # an optional <match> array

<match> が省略されない場合、ネストされたすべての <match> セクションが true に評価される必要もあります。そうでない場合には false が想定され、それぞれの <match> セクションのあるプロファイルは適用されず、推奨されません。そのため、ネスト化 (子の <match> セクション) は論理 AND 演算子として機能します。これとは逆に、<match> 配列のいずれかの項目が一致する場合、<match> の全体の配列が true に評価されます。そのため、配列は論理 OR 演算子として機能します。

- match:
  - label: tuned.openshift.io/elasticsearch
    match:
    - label: node-role.kubernetes.io/master
    - label: node-role.kubernetes.io/infra
    type: pod
  priority: 10
  profile: openshift-control-plane-es
- match:
  - label: node-role.kubernetes.io/master
  - label: node-role.kubernetes.io/infra
  priority: 20
  profile: openshift-control-plane
- priority: 30
  profile: openshift-node

上記のコンテナー化された Tuned デーモンの CR は、プロファイルの優先順位に基づいてその recommend.conf ファイルに変換されます。最も高い優先順位 (10) を持つプロファイルは openshift-control-plane-es であるため、これが最初に考慮されます。指定されたノードで実行されるコンテナー化された Tuned デーモンは、同じノードに tuned.openshift.io/elasticsearch ラベルを持つ Pod が実行されているかどうかを確認します。これがない場合、 <match> セクション全体が false として評価されます。このラベルを持つこのような Pod がある場合、 <match> セクションが true に評価されるようにするには、ノードラベルは node-role.kubernetes.io/master または node-role.kubernetes.io/infra である必要もあります。

優先順位が 10 のプロファイルのラベルが一致した場合、openshift-control-plane-es プロファイルが適用され、その他のプロファイルは考慮されません。ノード/Pod ラベルの組み合わせが一致しない場合、2 番目に高い優先順位プロファイル (openshift-control-plane) が考慮されます。このプロファイルは、コンテナー化されたチューニング済み Pod が node-role.kubernetes.io/master または node-role.kubernetes.io/infra ラベルを持つノードで実行される場合に適用されます。

最後に、プロファイル openshift-node には最低の優先順位である 30 が設定されます。これには <match> セクションがないため、常に一致します。これは、より高い優先順位の他のプロファイルが指定されたノードで一致しない場合に openshift-node プロファイルを設定するために、最低の優先順位のノードが適用される汎用的な (catch-all) プロファイルとして機能します。

以下の CR は、ラベルtuned.openshift.io/ingress-pod-label=ingress-pod-label-value で、Ingress Pod を実行する OpenShift Container Platform ノードのカスタムノードレベルのチューニングを適用します。管理者として、以下のコマンドを使用してカスタムのチューニングされた CR を作成します。

oc create -f- <<_EOF_
apiVersion: tuned.openshift.io/v1
kind: Tuned
metadata:
  name: ingress
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile:
  - data: |
      [main]
      summary=A custom OpenShift ingress profile
      include=openshift-control-plane
      [sysctl]
      net.ipv4.ip_local_port_range="1024 65535"
      net.ipv4.tcp_tw_reuse=1
    name: openshift-ingress
  recommend:
  - match:
    - label: tuned.openshift.io/ingress-pod-label
      value: "ingress-pod-label-value"
      type: pod
    priority: 10
    profile: openshift-ingress
_EOF_

[main] セクションを除き、以下の Tuned プラグインは、Tuned CR の profile: セクションで定義されたカスタムプロファイルを使用する場合にサポートされます。

これらのプラグインの一部によって提供される動的チューニング機能の中に、サポートされていない機能があります。以下の Tuned プラグインは現時点でサポートされていません。

詳細は、「Available Tuned Plug-ins」および「Getting Started with Tuned」を参照してください。

クラスターローダーは origin-tests コンテナーイメージに組み込まれています。

このツールは、複数のテンプレートや Pod を含む namespace (プロジェクト) を複数作成します。

provider: local 1
ClusterLoader:
  cleanup: true
  projects:
    - num: 1
      basename: clusterloader-cakephp-mysql
      tuning: default
      ifexists: reuse
      templates:
        - num: 1
          file: cakephp-mysql.json

    - num: 1
      basename: clusterloader-dancer-mysql
      tuning: default
      ifexists: reuse
      templates:
        - num: 1
          file: dancer-mysql.json

    - num: 1
      basename: clusterloader-django-postgresql
      tuning: default
      ifexists: reuse
      templates:
        - num: 1
          file: django-postgresql.json

    - num: 1
      basename: clusterloader-nodejs-mongodb
      tuning: default
      ifexists: reuse
      templates:
        - num: 1
          file: quickstarts/nodejs-mongodb.json

    - num: 1
      basename: clusterloader-rails-postgresql
      tuning: default
      templates:
        - num: 1
          file: rails-postgresql.json

  tuningsets: 2
    - name: default
      pods:
        stepping: 3
          stepsize: 5
          pause: 0 s
        rate_limit: 4
          delay: 0 ms

Red Hat では、異なるスケールサイズに応じて各種のテストが実行されました。

ストレージ要件が計算値を超過しないようにするために、オーバーヘッドとして予期されたサイズのおよそ 20% が追加されています。

上記の計算は、デフォルトの OpenShift Container Platform Cluster Monitoring Operator についての計算です。

ラボ環境

以前のリリースでは、すべての実験は OpenStack 環境の OpenShift Container Platform で実行されました。

OpenShift Container Platform についての推奨事項

OpenShift Container Platform 3.x のテスト済みクラウドプラットフォーム: Red Hat OpenStack、Amazon Web Services および Microsoft AzureOpenShift Container Platform 4.x のテスト済み Cloud Platform : Amazon Web Services、Microsoft Azure および Google Cloud Platform

OpenShift Container Platform 4.2 では、CPU コア（500 ミリコア）の半分がシステムによって予約されます（OpenShift Container Platform 3.11 以前のバージョンと比較）。

Google Cloud Platform:

AWS クラウドプラットフォーム:

環境の計画時に、ノードに配置できる Pod 数を判別します。

Required Pods per Cluster / Pods per Node = Total Number of Nodes Needed

ノードあたりの現在の Pod の最大数は 250 です。ただし、ノードに適合する Pod 数はアプリケーション自体によって異なります。「アプリケーション要件に合わせて環境計画を立てる方法」で説明されているように、アプリケーションのメモリー、CPU およびストレージの要件を検討してください。

2200 / 250 = 8.8

ノード数を 20 に増やす場合は、Pod 配分がノードごとに 110 の Pod に変わります。

2200 / 20 = 110

ここでは、以下のようになります。

Required Pods per Cluster / Total Number of Nodes = Expected Pods per Node

アプリケーション環境の例を考えてみましょう。

推定要件: CPU コア 550 個、メモリー 450GB およびストレージ 1.4TB

ノードのインスタンスサイズは、希望に応じて増減を調整できます。ノードのリソースはオーバーコミットされることが多く、デプロイメントシナリオでは、小さいノードで数を増やしたり、大きいノードで数を減らしたりして、同じリソース量を提供することもできます。このデプロイメントシナリオでは、小さいノードで数を増やしたり、大きいノードで数を減らしたりして、同じリソース量を提供することもできます。運用上の敏捷性やインスタンスごとのコストなどの要因を考慮する必要があります。

アプリケーションによってはオーバーコミットの環境に適しているものもあれば、そうでないものもあります。たとえば、Java アプリケーションや Huge Page を使用するアプリケーションの多くは、オーバーコミットに対応できません。対象のメモリーは、他のアプリケーションに使用できません。上記の例では、環境は一般的な比率として約 30 % オーバーコミットされています。

永続ストレージオプションについて理解し、OpenShift Container Platform 環境を最適化できるようにします。

以下の表では、特定の OpenShift Container Platform クラスターアプリケーション向けに設定可能な推奨のストレージ技術についてまとめています。

OpenShift Container Platform ルーターは、宛先が OpenShift Container Platform サービスのすべての外部トラフィックに対する Ingress ポイントです。

1 秒に処理される HTTP 要求について、単一の HAProxy ルーターを評価する場合に、パフォーマンスは多くの要因により左右されます。特に以下が含まれます。

個別の環境でのパフォーマンスは異なりますが、Red Hat ラボは、サイズが 4 vCPU/16GB RAM のパブリッククラウドインスタンスでテストします。 ルート 100 個を処理し、1kB 静的ページに対応するバックエンドで終端される 100 ルートを処理する単一の HAProxy ルーターは、1 秒ごとに以下の数のトランザクションを処理できます。

HTTP keep-alive モードのシナリオの場合:

HTTP close (keep-alive なし) のシナリオの場合:

ROUTER_THREADS=4 が設定されたデフォルトのルート設定が使用され、2 つの異なるエンドポイントの公開ストラテジー (LoadBalancerService/HostNetwork) がテストされています。TLS セッション再開は暗号化ルートについて使用されています。HTTP keep-alive の場合は、単一の HAProxy ルーターがページサイズが 8kB でも、1 Gbit の NIC を飽和させることができます。

最新のプロセッサーが搭載されたベアメタルで実行する場合は、上記のパブリッククラウドインスタンスのパフォーマンスの約 2 倍のパフォーマンスになることを予想できます。このオーバーヘッドは、パブリッククラウドにある仮想化層により発生し、プライベートクラウドベースの仮想化にも多くの場合、該当します。以下の表は、ルーターの背後で使用するアプリケーション数についてのガイドです。

通常、HAProxy は、使用されるて技術に応じて 5 から 1000 のアプリケーションのルーターをサポートします。ルーターのパフォーマンスは、言語や静的コンテンツと動的コンテンツの違いを含め、その背後にあるアプリケーションの機能およびパフォーマンスによって制限される可能性があります。

ルーターのシャード化は、アプリケーションに対してより多くのルートを提供するために使用され、ルーティング層の水平スケーリングに役立ちます。

OpenShift Container Platform では、環境変数 (ROUTER_THREADS、 ROUTER_DEFAULT_TUNNEL_TIMEOUT、ROUTER_DEFAULT_CLIENT_TIMEOUT、ROUTER_DEFAULT_SERVER_TIMEOUT、および RELOAD_INTERVAL) を設定してルーターのデプロイメントを変更することをサポートしていません。

ルーターのデプロイメントは変更できますが、Ingress Operator が有効にされている場合、設定は上書きされます。

メモリーは Page と呼ばれるブロックで管理されます。多くのシステムでは、1 ページは 4Ki です。メモリー 1Mi は 256 ページに、メモリー 1Gi は 256,000 ページに相当します。CPU には、内蔵のメモリー管理ユニットがあり、ハードウェアでこのようなページリストを管理します。トランスレーションルックアサイドバッファー (TLB: Translation Lookaside Buffer) は、仮想から物理へのページマッピングの小規模なハードウェアキャッシュのことです。ハードウェアの指示で渡された仮想アドレスが TLB にあれば、マッピングをすばやく決定できます。そうでない場合には、TLB ミスが発生し、システムは速度が遅く、ソフトウェアベースのアドレス変換にフォールバックされ、パフォーマンスの問題が発生します。TLB のサイズは固定されているので、TLB ミスの発生率を減らすには Page サイズを大きくする必要があります。

Huge Page とは、4Ki より大きいメモリーページのことです。x86_64 アーキテクチャーでは、2Mi と 1Gi の 2 つが一般的な Huge Page サイズです。別のアーキテクチャーではサイズは異なります。Huge Page を使用するには、アプリケーションが認識できるようにコードを書き込む必要があります。Transparent Huge Pages (THP) は、アプリケーションによる認識なしに、Huge Page の管理を自動化しようとしますが、制約があります。特に、ページサイズは 2Mi に制限されます。THP では、THP のデフラグが原因で、メモリー使用率が高くなり、断片化が起こり、パフォーマンスの低下につながり、メモリーページがロックされてしまう可能性があります。このような理由から、アプリケーションは THP ではなく、事前割り当て済みの Huge Page を使用するように設計 (また推奨) される場合があります。

OpenShift Container Platform では、Pod のアプリケーションが事前に割り当てられた Huge Page を割り当て、消費することができます。

ノードは、Huge Page の容量をレポートできるように Huge Page を事前に割り当てる必要があります。ノードは、単一サイズの Huge Page のみを事前に割り当てることができます。

Huge Page は、リソース名の hugepages-<size> を使用してコンテナーレベルのリソース要件で消費可能です。サイズは、特定のノードでサポートされる最もコンパクトなバイナリー表示 (整数値を使用) に置き換えます。たとえば、ノードが 2048KiB のページサイズをサポートする場合は、スケジュール可能なリソース hugepages-2Mi を公開します。 CPU やメモリーとは異なり、Huge Page はオーバーコミットをサポートしません。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  generateName: hugepages-volume-
spec:
  containers:
  - securityContext:
      privileged: true
    image: rhel7:latest
    command:
    - sleep
    - inf
    name: example
    volumeMounts:
    - mountPath: /dev/hugepages
      name: hugepage
    resources:
      limits:
        hugepages-2Mi: 100Mi 1
        memory: "1Gi"
        cpu: "1"
  volumes:
  - name: hugepage
    emptyDir:
      medium: HugePages

指定されたサイズの Huge Page の割り当て

プラットフォームによっては、複数の Huge Page サイズをサポートするものもあります。特定のサイズの Huge Page を割り当てるには、Huge Page の起動コマンドパラメーターの前に、Huge Page サイズの選択パラメーター hugepagesz=<size> を指定してください。<size> の値は、バイトで指定する必要があります。その際、オプションでスケールサフィックス [kKmMgG] を指定できます。 デフォルトの Huge Page サイズは、default_hugepagesz=<size> の起動パラメーターで定義できます。

Huge page requirements

ノードは、OpenShift Container Platform クラスターで使用される Huge Page を事前に割り当てる必要があります。Node Tuning Operator を使用し、特定のノードで Huge Page を割り当てます。