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2.2. NUMA ノードのトポロジーについての理解

デプロイメントを計画する際には、最高のパフォーマンスが得られるように、コンピュートノードの NUMA トポロジーを理解して CPU およびメモリーのリソースを分割する必要があります。NUMA 情報を確認するには、以下のいずれかのタスクを実行します。

  • ハードウェアイントロスペクションを有効にして、ベアメタルノードからこの情報を取得する。
  • 各ベアメタルノードにログオンして、手動で情報を収集する。
注記

ハードウェアイントロスペクションで NUMA 情報を取得するには、アンダークラウドのインストールと設定が完了している必要があります。アンダークラウド設定についての詳しい情報は、『director のインストールと使用方法』を参照してください。

ハードウェアイントロスペクション情報の取得

Bare Metal サービスでは、オーバークラウド設定の追加ハードウェア情報を取得する機能がデフォルトで有効です。undercloud.conf ファイルの inspection_extras パラメーターについての詳しい情報は、『Director Installation and Usage』の「Configuring director」を参照してください。

たとえば、numa_topology コレクターは、追加ハードウェアイントロスペクションの一部で、各 NUMA ノードに関する以下の情報が含まれます。

  • RAM (キロバイト単位)
  • 物理 CPU コアおよびそのシブリングスレッド
  • NUMA ノードに関連付けられた NIC

上記の情報を取得するには、<UUID> をベアメタルノードの UUID に置き換えて、以下のコマンドを実行します。

# openstack baremetal introspection data save <UUID> | jq .numa_topology

取得されるベアメタルノードの NUMA 情報の例を以下に示します。

{
  "cpus": [
    {
      "cpu": 1,
      "thread_siblings": [
        1,
        17
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 2,
      "thread_siblings": [
        10,
        26
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 0,
      "thread_siblings": [
        0,
        16
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 5,
      "thread_siblings": [
        13,
        29
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 7,
      "thread_siblings": [
        15,
        31
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 7,
      "thread_siblings": [
        7,
        23
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 1,
      "thread_siblings": [
        9,
        25
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 6,
      "thread_siblings": [
        6,
        22
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 3,
      "thread_siblings": [
        11,
        27
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 5,
      "thread_siblings": [
        5,
        21
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 4,
      "thread_siblings": [
        12,
        28
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 4,
      "thread_siblings": [
        4,
        20
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 0,
      "thread_siblings": [
        8,
        24
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 6,
      "thread_siblings": [
        14,
        30
      ],
      "numa_node": 1
    },
    {
      "cpu": 3,
      "thread_siblings": [
        3,
        19
      ],
      "numa_node": 0
    },
    {
      "cpu": 2,
      "thread_siblings": [
        2,
        18
      ],
      "numa_node": 0
    }
  ],
  "ram": [
    {
      "size_kb": 66980172,
      "numa_node": 0
    },
    {
      "size_kb": 67108864,
      "numa_node": 1
    }
  ],
  "nics": [
    {
      "name": "ens3f1",
      "numa_node": 1
    },
    {
      "name": "ens3f0",
      "numa_node": 1
    },
    {
      "name": "ens2f0",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "ens2f1",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "ens1f1",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "ens1f0",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "eno4",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "eno1",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "eno3",
      "numa_node": 0
    },
    {
      "name": "eno2",
      "numa_node": 0
    }
  ]
}