11.2. 실시간 및 짧은 대기 시간 워크로드 프로비저닝

1. 선택사항: OpenShift Container Platform 클러스터에 노드를 추가합니다. 시스템 튜닝을 위한 BIOS 매개변수 설정을 참조하십시오.
2. oc 명령을 사용하여 실시간 기능이 필요한 작업자 노드에 worker-rt 레이블을 추가합니다.

3. 실시간 노드에 사용할 새 머신 구성 풀을 생성합니다.

   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: ""

   worker-rt 레이블이 있는 노드 그룹에 대해 머신 구성 풀 worker-rt 가 생성됩니다.

4. 노드 역할 레이블을 사용하여 적절한 머신 구성 풀에 노드를 추가합니다.

   참고

   실시간 워크로드로 구성된 노드를 결정해야 합니다. 클러스터의 모든 노드 또는 노드의 하위 집합을 구성할 수 있습니다. 모든 노드를 예상하는 Node Tuning Operator는 전용 머신 구성 풀의 일부입니다. 모든 노드를 사용하는 경우 Node Tuning Operator에서 작업자 노드 역할 레이블을 가리켜야 합니다. 서브 세트를 사용하는 경우 해당 노드를 새 머신 구성 풀로 그룹화해야 합니다.

5. 적절한 하우스키핑 코어 세트와 realTimeKernel: enabled: true를 사용하여 PerformanceProfile을 생성합니다.

6. PerformanceProfile 에서 machineConfigPoolSelector 를 설정해야 합니다.

     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. 레이블과 일치하는 머신 구성 풀이 있는지 검증합니다.

   $ oc describe mcp/worker-rt

   출력 예

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

8. OpenShift Container Platform에서 노드 구성을 시작합니다. 이 작업에서는 여러 번 재부팅이 수행될 수 있습니다. 노드가 설정될 때까지 기다리십시오. 사용하는 하드웨어에 따라 시간이 오래 걸릴 수 있으며 노드당 20분으로 예상됩니다.
9. 모든 요소가 예상대로 작동하는지 검증하십시오.

프로세스

1. QoS 클래스가 Guaranteed인 Pod를 생성합니다.
2. 선택사항: DPDK에 대해 CPU 부하 분산을 비활성화합니다.
3. 적절한 노드 선택기를 할당합니다.

1. Pod를 생성합니다.

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

2. Pod에 대한 자세한 정보를 봅니다.

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

   출력 예

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

   참고

   컨테이너가 자체 메모리 제한은 지정하지만 메모리 요청은 지정하지 않으면 OpenShift Container Platform에서 제한과 일치하는 메모리 요청을 자동으로 할당합니다. 마찬가지로, 컨테이너가 자체 CPU 제한은 지정하지만 CPU 요청은 지정하지 않으면 OpenShift Container Platform에서 제한과 일치하는 CPU 요청을 자동으로 할당합니다.

1. 성능 프로필에 오프라인 CPU를 설정하고 YAML 파일의 내용을 저장합니다.

   오프라인 CPU가 있는 성능 프로파일의 예

   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

   선택 사항: 오프라인 필드에서 CPU를 나열하여 지정된 CPU를 오프라인으로 가져올 수 있습니다.

2. 다음 명령을 실행하여 업데이트된 프로필을 적용합니다.

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

절차

1. per-pod-power-management 를 true 로 설정하여 PerformanceProfile 을 생성합니다.

   $ 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

   power-consumption-mode 는 per-pod-power-management 가 true 로 설정된 경우 default 또는 low-latency 여야 합니다.

   perPodPowerManagement가 있는 PerformanceProfile 의 예

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

2. 기본 cpufreq governor를 PerformanceProfile CR(사용자 정의 리소스)에서 추가 커널 인수로 설정합니다.

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

   1

   그러나 schedutil governor를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 ondemand 또는 powersave governors와 같은 다른 governors를 사용할 수 있습니다.

3. TunedPerformancePatch CR에서 최대 CPU 빈도를 설정합니다.

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

   1

   max_perf_pct 는 cpufreq 드라이버가 지원되는 최대 CPU 빈도의 백분율로 설정할 수 있는 최대 빈도를 제어합니다. 이 값은 모든 CPU에 적용됩니다. /sys/devices/system/cpu0/cpufreq/cpuinfo_max_freq 에서 지원되는 최대 빈도를 확인할 수 있습니다. 시작점으로 모든 코어 s의 frequency에서 모든 CPU를 제한하는 백분율을 사용할 수 있습니다. 모든 코어sECDHE 빈도는 코어가 모두 완전히 사용 중인 경우 모든 코어가 실행되는 빈도입니다.

4. 높은 우선 순위 워크로드 Pod에 원하는 주석을 추가합니다. 주석은 기본 설정을 재정의합니다.

   우선 순위가 높은 워크로드 주석 예

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

5. Pod를 다시 시작합니다.