本書では、HCI の完全なデプロイメントの方法を順を追って説明するのではなく、オーバークラウド上にハイパーコンバージドノードをデプロイするのに必要な設定について記載しています。これにより、HCI をオーバークラウドデプロイメントプランにシームレスに統合することができます。

以下のセクションは、次の条件を前提としています。

本書は、Red Hat OpenStack Platform の既存のドキュメントの補足資料としてご利用いただくために提供しています。関連する概念についての詳細情報は、以下のドキュメントを参照してください。

/usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/ にあるデフォルトの Heat テンプレートは、デフォルトロールに必要なネットワーク設定を提供します。この設定には、各ノード上の各サービスに IP アドレスとポートを割り当てる方法が含まれます。

ComputeHCI などのカスタムロールには、必須のポート割り当て用 Heat テンプレートはないので、自分で定義する必要があります。そのためには、~/templates に以下の内容を記述した ports.yaml という名前の新規テンプレートを作成します。

resource_registry:
  OS::TripleO::ComputeHCI::Ports::ExternalPort: /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/network/ports/noop.yaml  # 1
  OS::TripleO::ComputeHCI::Ports::InternalApiPort: /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/network/ports/internal_api.yaml
  OS::TripleO::ComputeHCI::Ports::StoragePort: /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/network/ports/storage.yaml
  OS::TripleO::ComputeHCI::Ports::TenantPort: /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/network/ports/tenant.yaml
  OS::TripleO::ComputeHCI::Ports::StorageMgmtPort: /usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/network/ports/storage_mgmt.yaml # 2

関連情報については、 「ネットワークの分離」および「デプロイするネットワークの選択」 (『オーバークラウドの高度なカスタマイズ』) を参照してください。

「前提条件」で述べているように、各ノードの登録と、対応するフレーバーとのタグ付けが完了している必要があります。ただし、混合型の HCI のデプロイでは、新しい ComputeHCI ロールを定義する必要があるため、そのための新規フレーバーを作成する必要もあります。

関連情報については、「Manually Tagging the Nodes」と「Assigning Nodes and Flavors to Roles」 (『Deploying an Overcloud with Containerized Red Hat Ceph』) を参照してください。

デフォルトでは、Compute サービスのパラメーターは Ceph OSD サービスが同じノード上に配置されていることは考慮に入れません。この問題に対処して、安定を維持し、ホスト可能なインスタンス数を最大化するには、ハイパーコンバージドノードを調整する必要があります。そのためには、ハイパーコンバージドノード上の Compute サービスにリソースの制約を設定する必要があります。これは、プラン環境ファイル で設定できます。

プラン環境ファイルは、director が OpenStack Workflow (Mistral) サービスを介して実行可能な ワークフロー を定義します。director は、ハイパーコンバージドノード上のリソース制約を設定するための専用のデフォルトのプラン環境ファイルも提供しています。

/usr/share/openstack-tripleo-heat-templates/plan-samples/plan-environment-derived-params.yaml

-p パラメーターを使用して (openstack overcloud deploy コマンドに対して)、このプラン環境ファイルをデプロイメント中に呼び出します。このプラン環境ファイルは、OpenStack Workflow に以下の操作を指示します。

~/plan-samples/plan-environment-derived-params.yaml プラン環境ファイルは、hci_profile_config 下で定義されている CPU およびメモリーの割り当てのワークロード プロファイル をいくつか定義します。hci_profile パラメーターは、有効化されるワークロードプロファイルを設定します。たとえば、NFV を使用している場合には、hci_profile: nfv_default を設定します。

同じ構文を使用して、プラン環境ファイルでカスタムのプロファイルを設定することも可能です。my_workload という名前の新規プロファイルを定義する場合の例を以下に示します。

各ワークロードプロファイル内の average_guest_memory_size_in_mb および average_guest_cpu_utilization_percentage パラメーターは、Compute の reserved_host_memory と cpu_allocation_ratio の設定値を算出します。これらの値は、Red Hat の推奨値に基づいて計算されます。これは、以前のリリースの手動での計算と同様です。

parameter_defaults:
  ComputeHCIParameters:
    NovaReservedHostMemory: 181000 # 1
  ComputeHCIExtraConfig:
    nova::cpu_allocation_ratio: 8.2 # 2

Ceph OSD が削除されると、Ceph は バックフィル と リカバリー の操作を使用して、クラスターをリバランスします。Ceph は、配置グループポリシーに従って複数のコピーを保管するためにこの操作を実行します。これらの操作は、システムリソースを使用します。Ceph クラスターに負荷がかかっている場合には、リソースがバックフィルとリカバリーに回されるので、パフォーマンスが低下します。

OSD の削除時にこのようなパフォーマンスの影響を軽減するには、バックフィルとリカバリーの操作の優先度を低くすることができます。この方法を使用すると、データのレプリカがより少ない状態が長くなるので、データはより高いリスクにさらされることにます。

バックフィルとリカバリーの操作の優先度を設定するには、以下の内容を記述した ceph-backfill-recovery.yaml という名前の環境ファイルを ~/templates に追加します。

parameter_defaults:
  CephAnsibleExtraConfig:
    osd_recovery_op_priority: 3 # 1
    osd_recovery_max_active: 3 # 2
    osd_max_backfills: 1 # 3

ハイパーコンバージドノードでは、コンテナー化された各 OSD は、docker run コマンドの --memory と --cpu-quota のオプションを使用して、RAM の GB と vCPU を制限する必要があります。storage-container-config.yaml ファイルを編集して、値をオプションに渡すことができます。以下の例は、3 GB の RAM と、1 OSD あたり 1 vCPU を確保します。

parameter_defaults:
  CephAnsibleExtraConfig:
    ceph_osd_docker_memory_limit: 3g
    ceph_osd_docker_cpu_limit: 1

上記の設定を /home/stack/templates/storage-container-config.yaml に保存します。

この例で使用されている値は、平均的なハイパーコンバージドノードに適したデフォルト値です。ハードウェアとワークロードによっては、別の値が適切な場合があります。詳しくは、『Red Hat Ceph Storage Hardware Guide』を参照してください。