7.3. リソース要件

Red Hat OpenShift Data Foundation サービスは、ベースサービスの初期セットで設定され、追加のデバイスセットで拡張できます。これらの Red Hat OpenShift Data Foundation サービス Pod はすべて、OpenShift Container Platform ノード上の kubernetes によってスケジュールされます。クラスターを (障害ドメインごとに 1 ノード) 3 の倍数に拡張する方法は、Pod の配置ルールを簡単に満たす方法です。

重要

これらの要件は、OpenShift Data Foundation サービスのみに関連し、これらのノードで実行している他のサービス、Operator、またはワークロードには関連しません。

表7.1 Red Hat OpenShift Data Foundation のみの利用可能なリソース要件の集約

デプロイメントモードベースサービス追加のデバイスセット

内部

  • 30 個の CPU (論理)
  • 72 GiB メモリー
  • 3 ストレージデバイス
  • 6 個の CPU (論理)
  • 15 GiB メモリー
  • 3 ストレージデバイス

外部

  • 4 個の CPU (論理)
  • 16 GiB メモリー

該当なし

例: 単一デバイスセットを持つ内部モードデプロイメントの 3 ノードクラスターの場合、最小の 3 x 10 = 30 ユニットの CPU が必要です。

詳細は、6章サブスクリプション および CPU ユニット を参照してください。

Red Hat OpenShift Data Foundation クラスターの設計に関する追加のガイダンスは、ODF Sizing Tool を参照してください。

CPU ユニット

本セクションでは、1 CPU ユニットは Kubernetes コンセプトの 1 CPU ユニットにマップされます。

  • CPU の 1 ユニットは、ハイパースレッディングされていない CPU の 1 コアに相当します。
  • CPU の 2 ユニットは、ハイパースレッディングされている CPU の 1 コアに相当します。
  • Red Hat OpenShift Data Foundation コアベースのサブスクリプションは常にペア (2 コア) で提供されます。

表7.2 IBM Power の最小リソース要件の集約

デプロイメントモードベースサービス

内部

  • 48 CPU (論理)
  • 192 GiB メモリー
  • 3 つのストレージデバイス (それぞれに追加の 500GB ディスクが含まれる)

外部

  • 24 個の CPU (論理)
  • 48 GiB メモリー

例: 内部接続デバイスモードのデプロイメントの 3 ノードクラスターの場合、最小の 3 x 16 = 48 ユニットの CPU、および 3 x 64 = 192 GB が必要です。

7.3.1. IBM Z および LinuxONE インフラストラクチャーのリソース要件

Red Hat OpenShift Data Foundation サービスは、ベースサービスの初期セットで設定され、追加のデバイスセットで拡張できます。

これらの Red Hat OpenShift Data Foundation サービス Pod はすべて、OpenShift Container Platform ノード上の kubernetes によってスケジュールされます。クラスターを (障害ドメインごとに 1 ノード) 3 の倍数に拡張する方法は、Pod の配置ルールを簡単に満たす方法です。

表7.3 Red Hat OpenShift Data Foundation でのみ利用可能なリソース要件を集約 (IBM Z および LinuxONE)

デプロイメントモードベースサービス追加のデバイスセットIBM Z および LinuxONE の最小ハードウェア要件

内部

  • 30 個の CPU (論理)

    • それぞれ 10 個の CPU (論理) を備えた 3 つのノード
  • 72 GiB メモリー
  • 3 ストレージデバイス
  • 6 個の CPU (論理)
  • 15 GiB メモリー
  • 3 ストレージデバイス

1 IFL

外部

  • 4 個の CPU (論理)
  • 16 GiB メモリー

該当なし

該当なし

CPU
ハイパーバイザー、IBM z/VM、カーネル仮想マシン (KVM)、またはその両方で定義されている仮想コアの数です。
IFL(Linux 向けの統合機能)
IBM Z および LinuxONE の物理コアです。

最小システム環境

  • 1 つの論理パーティション (LPAR) で最小クラスターを動作させるには、6 つの IFL の上に追加の IFL が必要です。OpenShift Container Platform は、これらの IFL を使用します。

7.3.2. デプロイメントリソースの最小要件

OpenShift Data Foundation クラスターは、標準のデプロイメントリソース要件を満たしていない場合に、最小の設定でデプロイされます。

重要

これらの要件は、OpenShift Data Foundation サービスのみに関連し、これらのノードで実行している他のサービス、Operator、またはワークロードには関連しません。

表7.4 OpenShift Data Foundation のみのリソース要件の集約

デプロイメントモードベースサービス

内部

  • 24 個の CPU (論理)
  • 72 GiB メモリー
  • 3 ストレージデバイス

デバイスセットを追加する場合は、最小デプロイメントを標準デプロイメントに変換することが推奨されます。

7.3.3. コンパクトなデプロイメントリソース要件

Red Hat OpenShift Data Foundation は、3 ノードの OpenShift のコンパクトなベアメタルクラスターにインストールできます。ここでは、すべてのワークロードが 3 つの強力なマスターノードで実行されます。ワーカーノードまたはストレージノードは含まれません。

重要

これらの要件は、OpenShift Data Foundation サービスのみに関連し、これらのノードで実行している他のサービス、Operator、またはワークロードには関連しません。

表7.5 OpenShift Data Foundation のみのリソース要件の集約

デプロイメントモードベースサービス追加のデバイスセット

内部

  • 24 個の CPU (論理)
  • 72 GiB メモリー
  • 3 ストレージデバイス
  • 6 個の CPU (論理)
  • 15 GiB メモリー
  • 3 ストレージデバイス

コンパクトのベアメタルクラスターで OpenShift Container Platform を設定するには、3 ノードクラスターの設定 について、また エッジデプロインメントの 3 ノードアーキテクチャーの提供 について参照してください。

7.3.4. MCG のみのデプロイメントのリソース要件

Multicloud Object Gateway (MCG) コンポーネントのみを使用してデプロイされた OpenShift Data Foundation クラスターは、デプロイメントに柔軟性を提供し、リソース消費を削減するのに役立ちます。

表7.6 MCG のみのデプロイメントの総リソース要件

デプロイメントモードCoreデータベース (DB)Endpoint (エンドポイント)

内部

  • 1 CPU
  • 4 GiB メモリー
  • 0.5 CPU
  • 4 GiB メモリー
  • 1 CPU
  • 2 GiB メモリー
注記

デフォルトオートスケールは 1〜2 です。

7.3.5. ネットワークファイルシステムを使用するためのリソース要件

Red Hat OpenShift Data Foundation バージョン 4.12 のリリースにより、ネットワークファイルシステム (NFS) を使用してエクスポートを作成し、テクノロジープレビューとして OpenShift クラスターから外部からアクセスできるようになりました。この機能を使用する場合、NFS サービスは 3 つの CPU と 8Gi の RAM を消費します。NFS はオプションであり、デフォルトでは無効になっています。

NFS ボリュームには、次の 2 つの方法でアクセスできます。

  • クラスター内: Openshift クラスター内のアプリケーション Pod による。
  • cluster: Openshift クラスター外から。

NFS 機能の詳細は、NFS を使用したエクスポートの作成 を参照してください。

重要

NFS はテクノロジープレビュー機能です。テクノロジープレビュー機能は、Red Hat 製品のサービスレベルアグリーメント (SLA) の対象外であり、機能的に完全ではないことがあります。Red Hat は実稼働環境でこれらを使用することを推奨していません。これらの機能は、近々発表予定の製品機能をリリースに先駆けてご提供することにより、お客様は機能性をテストし、開発プロセス中にフィードバックをお寄せいただくことができます。

詳細は、テクノロジープレビュー機能のサポート範囲 を参照してください。