절차

1. AWS 콘솔을 열고 마스터 인스턴스를 가져옵니다.
2. 하나의 마스터 인스턴스를 중지합니다.
3. 중지된 인스턴스를 선택하고 작업 → 인스턴스 설정 → 인스턴스 유형 변경을 클릭합니다.
4. 인스턴스를 더 큰 유형으로 변경하고 유형이 이전 선택과 동일한 기본인지 확인하고 변경 사항을 적용합니다. 예를 들어 m5.xlarge를 m 5.2xlarge 또는 m5.4xlarge 로 변경할 수 있습니다.
5. 인스턴스를 백업하고 다음 master 인스턴스에 대한 단계를 반복합니다.

절차

1. 다음 MCO 샘플 프로필을 YAML 파일에 복사합니다. 예를 들어 enable-rfs.yaml:

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: MachineConfig
   metadata:
     labels:
       machineconfiguration.openshift.io/role: worker
     name: 50-enable-rfs
   spec:
     config:
       ignition:
         version: 2.2.0
       storage:
         files:
         - contents:
             source: data:text/plain;charset=US-ASCII,%23%20turn%20on%20Receive%20Flow%20Steering%20%28RFS%29%20for%20all%20network%20interfaces%0ASUBSYSTEM%3D%3D%22net%22%2C%20ACTION%3D%3D%22add%22%2C%20RUN%7Bprogram%7D%2B%3D%22/bin/bash%20-c%20%27for%20x%20in%20/sys/%24DEVPATH/queues/rx-%2A%3B%20do%20echo%208192%20%3E%20%24x/rps_flow_cnt%3B%20%20done%27%22%0A
           filesystem: root
           mode: 0644
           path: /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules
         - contents:
             source: data:text/plain;charset=US-ASCII,%23%20define%20sock%20flow%20enbtried%20for%20%20Receive%20Flow%20Steering%20%28RFS%29%0Anet.core.rps_sock_flow_entries%3D8192%0A
           filesystem: root
           mode: 0644
           path: /etc/sysctl.d/95-enable-rps.conf

2. MCO 프로필을 생성합니다.

   $ oc create -f enable-rfs.yaml

3. 50-enable-rfs라는 항목이 나열되는지 확인합니다.

   $ oc get mc

4. 비활성화하려면 다음을 입력합니다.

   $ oc delete mc 50-enable-rfs

절차

1. 다음 MCO 샘플 프로필을 컨트롤 플레인 노드의 YAML 파일에 복사합니다. 예를 들면 05-master-kernelarg-hpav.yaml:

   $ cat 05-master-kernelarg-hpav.yaml
   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: MachineConfig
   metadata:
     labels:
       machineconfiguration.openshift.io/role: master
     name: 05-master-kernelarg-hpav
   spec:
     config:
       ignition:
         version: 3.1.0
     kernelArguments:
       - rd.dasd=800-805

2. 다음 MCO 샘플 프로필을 계산 노드의 YAML 파일에 복사합니다. 예를 들면 05-worker-kernelarg-hpav.yaml:

   $ cat 05-worker-kernelarg-hpav.yaml
   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: MachineConfig
   metadata:
     labels:
       machineconfiguration.openshift.io/role: worker
     name: 05-worker-kernelarg-hpav
   spec:
     config:
       ignition:
         version: 3.1.0
     kernelArguments:
       - rd.dasd=800-805

   참고

   장치 ID에 맞게 rd.dasd 인수를 수정해야 합니다.

3. MCO 프로필을 생성합니다.

   $ oc create -f 05-master-kernelarg-hpav.yaml

   $ oc create -f 05-worker-kernelarg-hpav.yaml

4. 비활성화하려면 다음을 입력합니다.

   $ oc delete -f 05-master-kernelarg-hpav.yaml

   $ oc delete -f 05-worker-kernelarg-hpav.yaml

절차

1. 선택한 편집기를 사용하여 /etc/libvirt/qemu.conf 를 엽니다.
2. cgroup_controllers 행으로 이동합니다.
3. 전체 행을 복제하고 복사에서 선행 기호(#)를 제거합니다.

4. 다음과 같이 cpuset 항목을 제거합니다.

   cgroup_controllers = [ "cpu", "devices", "memory", "blkio", "cpuacct" ]

5. 새 설정을 적용하려면 libvirtd 데몬을 다시 시작해야 합니다.

   1. 모든 가상 시스템을 중지합니다.

   2. 다음 명령을 실행합니다.

      # systemctl restart libvirtd

   3. 가상 시스템을 다시 시작합니다.

절차

1. NFD Operator의 네임스페이스를 생성합니다.

   1. openshift-nfd 네임스페이스를 정의하는 다음 Namespace CR(사용자 정의 리소스)을 생성하고 nfd-namespace.yaml 파일에 YAML을 저장합니다.

      apiVersion: v1
      kind: Namespace
      metadata:
        name: openshift-nfd

   2. 다음 명령을 실행하여 네임스페이스를 생성합니다.

      $ oc create -f nfd-namespace.yaml

2. 다음 오브젝트를 생성하여 이전 단계에서 생성한 네임스페이스에 NFD Operator를 설치합니다.

   1. 다음 OperatorGroup CR을 생성하고 해당 YAML을 nfd-operatorgroup.yaml 파일에 저장합니다.

      apiVersion: operators.coreos.com/v1
      kind: OperatorGroup
      metadata:
        generateName: openshift-nfd-
        name: openshift-nfd
        namespace: openshift-nfd
      spec:
        targetNamespaces:
        - openshift-nfd

   2. 다음 명령을 실행하여 OperatorGroup CR을 생성합니다.

      $ oc create -f nfd-operatorgroup.yaml

   3. 다음 명령을 실행하여 후속 단계에 필요한 채널 값을 가져옵니다.

      $ oc get packagemanifest nfd -n openshift-marketplace -o jsonpath='{.status.defaultChannel}'

      출력 예

      4.8

   4. 다음 Subscription CR을 생성하고 해당 YAML을 nfd-sub.yaml 파일에 저장합니다.

      서브스크립션의 예

      apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1
      kind: Subscription
      metadata:
        name: nfd
        namespace: openshift-nfd
      spec:
        channel: "4.8"
        installPlanApproval: Automatic
        name: nfd
        source: redhat-operators
        sourceNamespace: openshift-marketplace

   5. 다음 명령을 실행하여 서브스크립션 오브젝트를 생성합니다.

      $ oc create -f nfd-sub.yaml

   6. openshift-nfd 프로젝트로 변경합니다.

      $ oc project openshift-nfd

절차

1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 Operator → OperatorHub를 클릭합니다.
2. 사용 가능한 Operator 목록에서 Node Feature Discovery를 선택한 다음 설치를 클릭합니다.
3. Operator 설치 페이지에서 클러스터에서 특정 네임스페이스를 선택하고 이전 섹션에서 생성된 네임스페이스를 선택한 다음 설치를 클릭합니다.

1. Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동합니다.

2. Node Feature Discovery가 openshift-nfd 프로젝트에 InstallSucceeded 상태로 나열되어 있는지 확인합니다.

   참고

   설치 중에 Operator는 실패 상태를 표시할 수 있습니다. 나중에 InstallSucceeded 메시지와 함께 설치에 성공하면 이 실패 메시지를 무시할 수 있습니다.

1. Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동하고 Operator 서브스크립션 및 설치 계획 탭의 상태에 장애나 오류가 있는지 검사합니다.
2. Workloads → Pod 페이지로 이동하여 openshift-nfd 프로젝트에서 Pod 로그를 확인합니다.

절차

1. 다음 NodeEnatureDiscovery 사용자 정의 리소스(CR)를 생성한 다음 YAML을 NodefeatureatureDiscovery.yaml 파일에 저장합니다.

   apiVersion: nfd.openshift.io/v1
   kind: NodeFeatureDiscovery
   metadata:
     name: nfd-instance
     namespace: openshift-nfd
   spec:
     instance: "" # instance is empty by default
     operand:
       namespace: openshift-nfd
       image: quay.io/openshift/origin-node-feature-discovery:4.8
       imagePullPolicy: Always
     workerConfig:
       configData: |
         #core:
         #  labelWhiteList:
         #  noPublish: false
         #  sleepInterval: 60s
         #  sources: [all]
         #  klog:
         #    addDirHeader: false
         #    alsologtostderr: false
         #    logBacktraceAt:
         #    logtostderr: true
         #    skipHeaders: false
         #    stderrthreshold: 2
         #    v: 0
         #    vmodule:
         ##   NOTE: the following options are not dynamically run-time configurable
         ##         and require a nfd-worker restart to take effect after being changed
         #    logDir:
         #    logFile:
         #    logFileMaxSize: 1800
         #    skipLogHeaders: false
         #sources:
         #  cpu:
         #    cpuid:
         ##     NOTE: whitelist has priority over blacklist
         #      attributeBlacklist:
         #        - "BMI1"
         #        - "BMI2"
         #        - "CLMUL"
         #        - "CMOV"
         #        - "CX16"
         #        - "ERMS"
         #        - "F16C"
         #        - "HTT"
         #        - "LZCNT"
         #        - "MMX"
         #        - "MMXEXT"
         #        - "NX"
         #        - "POPCNT"
         #        - "RDRAND"
         #        - "RDSEED"
         #        - "RDTSCP"
         #        - "SGX"
         #        - "SSE"
         #        - "SSE2"
         #        - "SSE3"
         #        - "SSE4.1"
         #        - "SSE4.2"
         #        - "SSSE3"
         #      attributeWhitelist:
         #  kernel:
         #    kconfigFile: "/path/to/kconfig"
         #    configOpts:
         #      - "NO_HZ"
         #      - "X86"
         #      - "DMI"
         #  pci:
         #    deviceClassWhitelist:
         #      - "0200"
         #      - "03"
         #      - "12"
         #    deviceLabelFields:
         #      - "class"
         #      - "vendor"
         #      - "device"
         #      - "subsystem_vendor"
         #      - "subsystem_device"
         #  usb:
         #    deviceClassWhitelist:
         #      - "0e"
         #      - "ef"
         #      - "fe"
         #      - "ff"
         #    deviceLabelFields:
         #      - "class"
         #      - "vendor"
         #      - "device"
         #  custom:
         #    - name: "my.kernel.feature"
         #      matchOn:
         #        - loadedKMod: ["example_kmod1", "example_kmod2"]
         #    - name: "my.pci.feature"
         #      matchOn:
         #        - pciId:
         #            class: ["0200"]
         #            vendor: ["15b3"]
         #            device: ["1014", "1017"]
         #        - pciId :
         #            vendor: ["8086"]
         #            device: ["1000", "1100"]
         #    - name: "my.usb.feature"
         #      matchOn:
         #        - usbId:
         #          class: ["ff"]
         #          vendor: ["03e7"]
         #          device: ["2485"]
         #        - usbId:
         #          class: ["fe"]
         #          vendor: ["1a6e"]
         #          device: ["089a"]
         #    - name: "my.combined.feature"
         #      matchOn:
         #        - pciId:
         #            vendor: ["15b3"]
         #            device: ["1014", "1017"]
         #          loadedKMod : ["vendor_kmod1", "vendor_kmod2"]
     customConfig:
       configData: |
         #    - name: "more.kernel.features"
         #      matchOn:
         #      - loadedKMod: ["example_kmod3"]
         #    - name: "more.features.by.nodename"
         #      value: customValue
         #      matchOn:
         #      - nodename: ["special-.*-node-.*"]

2. 다음 명령어를 실행하여 NodeFeatureDiscovery CR 인스턴스를 만듭니다.

   $ oc create -f NodeFeatureDiscovery.yaml

절차

1. Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동합니다.
2. Node Feature Discovery를 찾고 제공된 APIs아래에 있는 상자를 확인합니다.
3. 인스턴스 만들기를 클릭합니다.
4. NodefeatureatureDiscovery CR의 값을 편집합니다.
5. 생성을 클릭합니다.

절차

1. 특정 릴리스에 해당하는 driver-toolkit의 이미지 URL은 oc adm 명령을 사용하여 릴리스 이미지에서 얻을 수 있습니다.

   $ oc adm release info 4.8.0 --image-for=driver-toolkit

   출력 예

   quay.io/openshift-release-dev/ocp-v4.0-art-dev@sha256:0fd84aee79606178b6561ac71f8540f404d518ae5deff45f6d6ac8f02636c7f4

2. 이 이미지는 OpenShift Container Platform을 설치하는 데 필요한 pull secret과 같은 유효한 풀 시크릿을 사용하여 가져올 수 있습니다.

1. YAML은 simple-kmod 드라이버 컨테이너 이미지를 저장하기 위한 ImageStream과 컨테이너 빌드를 위한 BuildConfig를 정의합니다. 이 YAML을 0000-buildconfig.yaml.template로 저장합니다.

   apiVersion: image.openshift.io/v1
   kind: ImageStream
   metadata:
     labels:
       app: simple-kmod-driver-container
     name: simple-kmod-driver-container
     namespace: simple-kmod-demo
   spec: {}
   ---
   apiVersion: build.openshift.io/v1
   kind: BuildConfig
   metadata:
     labels:
       app: simple-kmod-driver-build
     name: simple-kmod-driver-build
     namespace: simple-kmod-demo
   spec:
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker: ""
     runPolicy: "Serial"
     triggers:
       - type: "ConfigChange"
       - type: "ImageChange"
     source:
       git:
         ref: "master"
         uri: "https://github.com/openshift-psap/kvc-simple-kmod.git"
       type: Git
       dockerfile: |
         FROM DRIVER_TOOLKIT_IMAGE
   
         WORKDIR /build/
   
         RUN yum -y install git make sudo gcc \
         && yum clean all \
         && rm -rf /var/cache/dnf
   
         # Expecting kmod software version as an input to the build
         ARG KMODVER
   
         # Grab the software from upstream
         RUN git clone https://github.com/openshift-psap/simple-kmod.git
         WORKDIR simple-kmod
   
         # Prep and build the module
         RUN make buildprep KVER=$(rpm -q --qf "%{VERSION}-%{RELEASE}.%{ARCH}"  kernel-core) KMODVER=${KMODVER} \
         && make all       KVER=$(rpm -q --qf "%{VERSION}-%{RELEASE}.%{ARCH}"  kernel-core) KMODVER=${KMODVER} \
         && make install   KVER=$(rpm -q --qf "%{VERSION}-%{RELEASE}.%{ARCH}"  kernel-core) KMODVER=${KMODVER}
   
         # Add the helper tools
         WORKDIR /root/kvc-simple-kmod
         ADD Makefile .
         ADD simple-kmod-lib.sh .
         ADD simple-kmod-wrapper.sh .
         ADD simple-kmod.conf .
         RUN mkdir -p /usr/lib/kvc/ \
         && mkdir -p /etc/kvc/ \
         && make install
   
         RUN systemctl enable kmods-via-containers@simple-kmod
     strategy:
       dockerStrategy:
         buildArgs:
           - name: KMODVER
             value: DEMO
     output:
       to:
         kind: ImageStreamTag
         name: simple-kmod-driver-container:demo

2. "DRIVER_TOOLKIT_IMAGE" 대신 실행 중인 OpenShift Container Platform 버전에 대해 올바른 드라이버 툴킷 이미지를 다음 명령으로 대체하십시오.

   $ OCP_VERSION=$(oc get clusterversion/version -ojsonpath={.status.desired.version})

   $ DRIVER_TOOLKIT_IMAGE=$(oc adm release info $OCP_VERSION --image-for=driver-toolkit)

   $ sed "s#DRIVER_TOOLKIT_IMAGE#${DRIVER_TOOLKIT_IMAGE}#" 0000-buildconfig.yaml.template > 0000-buildconfig.yaml

   참고

   드라이버 툴킷은 버전 4.6.30의 OpenShift Container Platform 4.6, 버전 4.7.11의 4.7 및 4.8에 도입되었습니다.

3. 이미지 스트림 및 빌드 구성을 만듭니다.

   $ oc create -f 0000-buildconfig.yaml

4. 빌더 Pod가 성공적으로 완료되면 드라이버 컨테이너 이미지를 DaemonSet으로 배포합니다.

   1. 호스트에서 커널 모듈을 로드하려면 드라이버 컨테이너를 권한 있는 보안 컨텍스트로 실행해야 합니다. 다음 YAML 파일에는 RBAC 규칙과 드라이버 컨테이너 실행을 위한 DaemonSet이 포함되어 있습니다. 이 YAML을 1000-drivercontainer.yaml로 저장합니다.

      apiVersion: v1
      kind: ServiceAccount
      metadata:
        name: simple-kmod-driver-container
      ---
      apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
      kind: Role
      metadata:
        name: simple-kmod-driver-container
      rules:
      - apiGroups:
        - security.openshift.io
        resources:
        - securitycontextconstraints
        verbs:
        - use
        resourceNames:
        - privileged
      ---
      apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
      kind: RoleBinding
      metadata:
        name: simple-kmod-driver-container
      roleRef:
        apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
        kind: Role
        name: simple-kmod-driver-container
      subjects:
      - kind: ServiceAccount
        name: simple-kmod-driver-container
      userNames:
      - system:serviceaccount:simple-kmod-demo:simple-kmod-driver-container
      ---
      apiVersion: apps/v1
      kind: DaemonSet
      metadata:
        name: simple-kmod-driver-container
      spec:
        selector:
          matchLabels:
            app: simple-kmod-driver-container
        template:
          metadata:
            labels:
              app: simple-kmod-driver-container
          spec:
            serviceAccount: simple-kmod-driver-container
            serviceAccountName: simple-kmod-driver-container
            containers:
            - image: image-registry.openshift-image-registry.svc:5000/simple-kmod-demo/simple-kmod-driver-container:demo
              name: simple-kmod-driver-container
              imagePullPolicy: Always
              command: ["/sbin/init"]
              lifecycle:
                preStop:
                  exec:
                    command: ["/bin/sh", "-c", "systemctl stop kmods-via-containers@simple-kmod"]
              securityContext:
                privileged: true
            nodeSelector:
              node-role.kubernetes.io/worker: ""

   2. RBAC 규칙 및 데몬 세트를 생성합니다.

      $ oc create -f 1000-drivercontainer.yaml

5. 작업자 노드에서 pod가 실행된 후 lsmod가 있는 호스트 시스템에 simple_kmod 커널 모듈이 제대로 로드되었는지 확인합니다.

   1. pod가 실행 중인지 확인합니다.

      $ oc get pod -n simple-kmod-demo

      출력 예

      NAME                                 READY   STATUS      RESTARTS   AGE
      simple-kmod-driver-build-1-build     0/1     Completed   0          6m
      simple-kmod-driver-container-b22fd   1/1     Running     0          40s
      simple-kmod-driver-container-jz9vn   1/1     Running     0          40s
      simple-kmod-driver-container-p45cc   1/1     Running     0          40s

   2. 드라이버 컨테이너 Pod에서 lsmod 명령을 실행합니다.

      $ oc exec -it pod/simple-kmod-driver-container-p45cc -- lsmod | grep simple

      출력 예

      simple_procfs_kmod     16384  0
      simple_kmod            16384  0

1. etcd는 I/O 집약적이고 지연 시간에 민감하므로 두 개의 논리 제어 단위(LCU)에 분산되어 컨트롤 플레인/etcd 노드의 디스크 I/O 로드를 최적화합니다. etcd I/O 수요가 다른 워크로드를 방해하지 않아야 합니다.
2. 컴퓨팅 노드 4개가 동시에 100/250/500개의 Pod로 여러 반복을 실행하는 테스트에 사용됩니다. 먼저 유휴 Pod를 사용하여 Pod를 인스턴스할 수 있는지 평가합니다. 다음으로, 네트워크 및 CPU의 우선 순위 클라이언트/서버 워크로드가 강조되는 시스템의 안정성을 평가하는 데 사용되었습니다. 클라이언트 및 서버 Pod가 쌍으로 배포되었으며 각 쌍이 두 개의 컴퓨팅 노드에 분배되었습니다.
3. 별도의 워크로드 노드가 사용되지 않았습니다. 워크로드는 두 개의 컴퓨팅 노드 간에 마이크로 서비스 워크로드를 시뮬레이션합니다.
4. 사용되는 물리적 프로세서 수는 6개의 IIFL(Integrated F facility)입니다.
5. 사용된 총 물리 메모리는 512GiB입니다.

절차

1. 웹 콘솔에서 Compute → Bare Metal Hosts로 이동합니다.
2. Add Host → New with Dialog를 선택합니다.
3. 새 베어 메탈 호스트의 고유 이름을 지정합니다.
4. Boot MAC address를 설정합니다.
5. Baseboard Management Console (BMC) Address를 설정합니다.
6. 선택 사항: 호스트의 전원 관리를 활성화합니다. 이를 통해 OpenShift Container Platform에서 호스트의 전원 상태를 제어할 수 있습니다.
7. 호스트의 BMC(Baseboard Management Controller)에 대한 사용자 인증 정보를 입력합니다.
8. 생성 후 호스트 전원을 켜도록선택하고 Create를 선택합니다.
9. 사용 가능한 베어 메탈 호스트 수와 일치하도록 복제본 수를 확장합니다. Compute → MachineSets로 이동하고 Actions 드롭다운 메뉴에서 Edit Machine count을 선택하여 클러스터에서 머신 복제본 수를 늘립니다.

절차

1. 웹 콘솔에서 Compute → Bare Metal Hosts로 이동합니다.
2. Add Host → New from YAML을 선택합니다.

3. 아래 YAML을 복사하고 붙여넣고 호스트의 세부 정보로 관련 필드를 수정합니다.

   apiVersion: metal3.io/v1alpha1
   kind: BareMetalHost
   metadata:
     name: <bare_metal_host_name>
   spec:
     online: true
     bmc:
       address: <bmc_address>
       credentialsName: <secret_credentials_name>  1
       disableCertificateVerification: True
     bootMACAddress: <host_boot_mac_address>
     hardwareProfile: unknown

   1 1 1

   credentialsName은 유효한 Secret CR을 참조해야 합니다. baremetal-operator는 credentialsName에서 참조되는 유효한 Secret 없이 베어 메탈 호스트를 관리할 수 없습니다. 시크릿 및 시크릿 생성 방법에 대한 자세한 내용은 시크릿 이해하기에서 참조하십시오.

4. Create를 선택하여 YAML을 저장하고 새 베어 메탈 호스트를 생성합니다.

5. 사용 가능한 베어 메탈 호스트 수와 일치하도록 복제본 수를 확장합니다. Compute → MachineSets로 이동하고 Actions 드롭다운 메뉴에서 Edit Machine count를 선택하여 클러스터의 머신 수를 늘립니다.

   참고

   oc scale 명령 및 적절한 베어 메탈 머신 세트를 사용하여 베어 메탈 노드 수를 관리할 수도 있습니다.

절차

1. metal3.io/autoscale-to-hosts 주석을 추가하여 자동 스케일링을 구성할 머신 세트에 주석을 답니다. <machineset>를 머신 세트 이름으로 바꿉니다.

   $ oc annotate machineset <machineset> -n openshift-machine-api 'metal3.io/autoscale-to-hosts=<any_value>'

   새로 확장된 머신이 시작될 때까지 기다립니다.

절차

1. baremetalhost.metal3.io/detached 주석을 추가하여 프로비저너 노드에서 삭제할 컴퓨팅 머신 세트에 주석을 답니다.

   $ oc annotate machineset <machineset> -n openshift-machine-api 'baremetalhost.metal3.io/detached'

   새 머신이 시작될 때까지 기다립니다.

   참고

   BareMetalHost 오브젝트를 사용하여 클러스터에 머신을 생성하고 레이블 또는 선택기가 BareMetalHost에서 변경되면 Machine 오브젝트가 생성된 MachineSet에 대해 BareMetalHost 오브젝트가 계속 계산됩니다.

2. 프로비저닝 사용 사례에서 다음 명령을 사용하여 재부팅 후 주석을 제거합니다.

   $ oc annotate machineset <machineset> -n openshift-machine-api 'baremetalhost.metal3.io/detached-'

1. 동일한 대규모 페이지 설정이 필요한 모든 노드에 하나의 레이블을 지정합니다.

   $ oc label node <node_using_hugepages> node-role.kubernetes.io/worker-hp=

2. 다음 콘텐츠로 파일을 생성하고 이름을 hugepages-tuned-boottime.yaml로 지정합니다.

   apiVersion: tuned.openshift.io/v1
   kind: Tuned
   metadata:
     name: hugepages 1
     namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
   spec:
     profile: 2
     - data: |
         [main]
         summary=Boot time configuration for hugepages
         include=openshift-node
         [bootloader]
         cmdline_openshift_node_hugepages=hugepagesz=2M hugepages=50 3
       name: openshift-node-hugepages
   
     recommend:
     - machineConfigLabels: 4
         machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-hp"
       priority: 30
       profile: openshift-node-hugepages

   1

   Tuned 리소스의 name을 hugepages로 설정합니다.

   2

   대규모 페이지를 할당할 profile 섹션을 설정합니다.

   3

   일부 플랫폼에서는 다양한 크기의 대규모 페이지를 지원하므로 매개변수 순서가 중요합니다.

   4

   머신 구성 풀 기반 일치를 활성화합니다.

3. Tuned hugepages 오브젝트를 생성합니다.

   $ oc create -f hugepages-tuned-boottime.yaml

4. 다음 콘텐츠로 파일을 생성하고 이름을 hugepages-mcp.yaml로 지정합니다.

   apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
   kind: MachineConfigPool
   metadata:
     name: worker-hp
     labels:
       worker-hp: ""
   spec:
     machineConfigSelector:
       matchExpressions:
         - {key: machineconfiguration.openshift.io/role, operator: In, values: [worker,worker-hp]}
     nodeSelector:
       matchLabels:
         node-role.kubernetes.io/worker-hp: ""

5. 머신 구성 풀을 생성합니다.

   $ oc create -f hugepages-mcp.yaml

프로세스

1. 다음 조치를 완료하여 Performance Addon Operator의 네임스페이스를 생성합니다.

   1. openshift-performance-addon-operator 네임스페이스를 정의하는 다음 네임스페이스 CR(사용자 정의 리소스)을 생성하고 해당 YAML을 pao-namespace.yaml 파일에 저장합니다.

      apiVersion: v1
      kind: Namespace
      metadata:
        name: openshift-performance-addon-operator
        annotations:
          workload.openshift.io/allowed: management

   2. 다음 명령을 실행하여 네임스페이스를 생성합니다.

      $ oc create -f pao-namespace.yaml

2. 다음 오브젝트를 생성하여 이전 단계에서 생성한 네임스페이스에 Performance Addon Operator를 설치합니다.

   1. 다음 OperatorGroup CR을 생성하고 해당 YAML을 pao-operatorgroup.yaml 파일에 저장합니다.

      apiVersion: operators.coreos.com/v1
      kind: OperatorGroup
      metadata:
        name: openshift-performance-addon-operator
        namespace: openshift-performance-addon-operator

   2. 다음 명령을 실행하여 OperatorGroup CR을 생성합니다.

      $ oc create -f pao-operatorgroup.yaml

   3. 다음 명령을 실행하여 후속 단계에 필요한 채널 값을 가져옵니다.

      $ oc get packagemanifest performance-addon-operator -n openshift-marketplace -o jsonpath='{.status.defaultChannel}'

      출력 예

      4.8

   4. 다음 서브스크립션 CR을 생성하고 해당 YAML을 pao-sub.yaml 파일에 저장합니다.

      서브스크립션의 예

      apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1
      kind: Subscription
      metadata:
        name: openshift-performance-addon-operator-subscription
        namespace: openshift-performance-addon-operator
      spec:
        channel: "<channel>" 1
        name: performance-addon-operator
        source: redhat-operators 2
        sourceNamespace: openshift-marketplace

      1

      .status.defaultChannel 매개변수에 이전 단계에서 가져온 값을 지정합니다.

      2

      redhat-operators 값을 지정해야 합니다.

   5. 다음 명령을 실행하여 서브스크립션 오브젝트를 생성합니다.

      $ oc create -f pao-sub.yaml

   6. openshift-performance-addon-operator 프로젝트로 변경합니다.

      $ oc project openshift-performance-addon-operator

프로세스

1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 Performance Addon Operator를 설치합니다.

   1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 Operator → OperatorHub를 클릭합니다.
   2. 사용 가능한 Operator 목록에서 Performance Addon Operator를 선택하고 설치를 클릭합니다.
   3. Install Operator 페이지에서 All namespaces on the cluster를 선택합니다. 그런 다음, 설치를 클릭합니다.

2. 선택 사항: performance-addon-operator가 성공적으로 설치되었는지 확인합니다.

   1. Operator → 설치된 Operator 페이지로 전환합니다.

   2. Performance Addon Operator 가 openshift-operators 프로젝트에 성공 상태로 나열되어 있는지 확인합니다.

      참고

      설치 중에 Operator는 실패 상태를 표시할 수 있습니다. 나중에 Succeeded 메시지와 함께 설치에 성공하면 실패 메시지를 무시할 수 있습니다.

      Operator가 설치된 것으로 나타나지 않으면 추가 문제를 해결할 수 있습니다.

      • Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동하고 Operator 서브스크립션 및 설치 계획 탭의 상태에 장애나 오류가 있는지 검사합니다.
      • 워크로드 → Pod 페이지로 이동하여 openshift-operators 프로젝트에서 Pod 로그를 확인합니다.

절차

1. 다음 명령을 실행합니다.

   $ oc get csv

2. PHASE 필드를 확인하여 출력을 검토합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   VERSION    REPLACES                                         PHASE
   4.8.0      performance-addon-operator.v4.8.0                Installing
   4.7.0                                                       Replacing

3. get csv를 다시 실행하여 출력을 검증합니다.

   # oc get csv

   출력 예

   NAME                                DISPLAY                      VERSION   REPLACES                            PHASE
   performance-addon-operator.v4.8.0   Performance Addon Operator   4.8.0     performance-addon-operator.v4.7.0   Succeeded

1. 클러스터에 Performance Addon Operator를 설치합니다.
2. 선택 사항: OpenShift Container Platform 클러스터에 노드를 추가합니다. BIOS 매개변수 설정을 참조하십시오.
3. oc 명령을 사용하여 실시간 기능이 필요한 작업자 노드에 worker-rt 레이블을 추가합니다.

4. 실시간 노드에 대한 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.

5. 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 Performance Addon Operator는 전용 머신 구성 풀의 일부입니다. 모든 노드를 사용하는 경우 작업자 노드 역할 레이블을 Performance Addon Operator를 가리켜야 합니다. 서브 세트를 사용하는 경우 해당 노드를 새 머신 구성 풀로 그룹화해야 합니다.

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

7. 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

8. 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

9. 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.
10. 모든 요소가 예상대로 작동하는지 검증하십시오.

프로세스

1. QoS 클래스가 Guaranteed인 Pod를 생성합니다.
2. 선택 사항: DPDK의 CPU 로드 밸런싱을 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. cluster-admin 역할의 사용자로 OpenShift Container Platform 클러스터에 로그인합니다.
2. performance.openshift.io/v2를 사용하도록 성능 프로파일의 apiVersion을 설정합니다.
3. globallyDisableIrqLoadBalancing 필드를 삭제제거하거나 false로 설정합니다.

4. 적절한 분리 및 예약된 CPU를 설정합니다. 다음 스니펫에서는 두 개의 CPU를 예약하는 프로파일을 보여줍니다. isolated CPU 세트에서 실행되는 Pod에 대해 IRQ 로드 밸런싱이 활성화됩니다.

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: dynamic-irq-profile
   spec:
     cpu:
       isolated: 2-5
       reserved: 0-1
   ...

   참고

   예약 및 분리된 CPU를 구성하면 Pod의 인프라 컨테이너는 예약된 CPU를 사용하고 애플리케이션 컨테이너는 분리된 CPU를 사용합니다.

5. 전용 CPU를 사용하는 pod를 생성하고 irq-load-balancing.crio.io 및 cpu-quota.crio.io 주석을 disable로 설정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   apiVersion: v1
   kind: Pod
   metadata:
     name: dynamic-irq-pod
     annotations:
        irq-load-balancing.crio.io: "disable"
        cpu-quota.crio.io: "disable"
   spec:
     containers:
     - name: dynamic-irq-pod
       image: "quay.io/openshift-kni/cnf-tests:4.8"
       command: ["sleep", "10h"]
       resources:
         requests:
           cpu: 2
           memory: "200M"
         limits:
           cpu: 2
           memory: "200M"
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
     runtimeClassName: performance-dynamic-irq-profile
   ...

6. performance-<profile_name> 형식으로 pod runtimeClassName을 입력합니다. 여기서<profile_name>은 PerformanceProfile YAML의 name입니다 (예: performance- dynamic-irq-profile).
7. 노드 선택기를 cnf-worker 을 대상으로 설정합니다.

8. Pod가 올바르게 실행되고 있는지 확인합니다. 상태가 running이어야 하며 올바른 cnf-worker 노드를 설정해야 합니다.

   $ oc get pod -o wide

   예상 출력

   NAME              READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP             NODE          NOMINATED NODE   READINESS GATES
   dynamic-irq-pod   1/1     Running   0          5h33m   <ip-address>   <node-name>   <none>           <none>

9. IRQ 동적 로드 밸런싱을 위해 구성된 Pod가 실행되는 CPU를 가져옵니다.

   $ oc exec -it dynamic-irq-pod -- /bin/bash -c "grep Cpus_allowed_list /proc/self/status | awk '{print $2}'"

   예상 출력

   Cpus_allowed_list:  2-3

10. 노드 구성이 올바르게 적용되었는지 확인합니다. 구성을 확인하려면 노드에 SSH를 실행합니다.

    $ oc debug node/<node-name>

    예상 출력

    Starting pod/<node-name>-debug ...
    To use host binaries, run `chroot /host`
    
    Pod IP: <ip-address>
    If you don't see a command prompt, try pressing enter.
    
    sh-4.4#

11. 노드 파일 시스템을 사용할 수 있는지 확인합니다.

    sh-4.4# chroot /host

    예상 출력

    sh-4.4#

12. 기본 시스템 CPU 선호도 마스크에 dynamic-irq-pod CPU (예: CPU 2 및 3)가 포함되지 않도록 합니다.

    $ cat /proc/irq/default_smp_affinity

    출력 예

    33

13. IRQ가 dynamic-irq-pod CPU에서 실행되도록 구성되어 있지 않은지 확인합니다.

    find /proc/irq/ -name smp_affinity_list -exec sh -c 'i="$1"; mask=$(cat $i); file=$(echo $i); echo $file: $mask' _ {} \;

    출력 예

    /proc/irq/0/smp_affinity_list: 0-5
    /proc/irq/1/smp_affinity_list: 5
    /proc/irq/2/smp_affinity_list: 0-5
    /proc/irq/3/smp_affinity_list: 0-5
    /proc/irq/4/smp_affinity_list: 0
    /proc/irq/5/smp_affinity_list: 0-5
    /proc/irq/6/smp_affinity_list: 0-5
    /proc/irq/7/smp_affinity_list: 0-5
    /proc/irq/8/smp_affinity_list: 4
    /proc/irq/9/smp_affinity_list: 4
    /proc/irq/10/smp_affinity_list: 0-5
    /proc/irq/11/smp_affinity_list: 0
    /proc/irq/12/smp_affinity_list: 1
    /proc/irq/13/smp_affinity_list: 0-5
    /proc/irq/14/smp_affinity_list: 1
    /proc/irq/15/smp_affinity_list: 0
    /proc/irq/24/smp_affinity_list: 1
    /proc/irq/25/smp_affinity_list: 1
    /proc/irq/26/smp_affinity_list: 1
    /proc/irq/27/smp_affinity_list: 5
    /proc/irq/28/smp_affinity_list: 1
    /proc/irq/29/smp_affinity_list: 0
    /proc/irq/30/smp_affinity_list: 0-5

절차

1. 구성할 호스트의 모든 CPU에서 실행중인 스레드를 확인합니다.

   클러스터에 로그인하고 다음 명령을 실행하여 호스트 CPU에서 실행중인 스레드를 볼 수 있습니다.

   $ lscpu --all --extended

   출력 예

   CPU NODE SOCKET CORE L1d:L1i:L2:L3 ONLINE MAXMHZ    MINMHZ
   0   0    0      0    0:0:0:0       yes    4800.0000 400.0000
   1   0    0      1    1:1:1:0       yes    4800.0000 400.0000
   2   0    0      2    2:2:2:0       yes    4800.0000 400.0000
   3   0    0      3    3:3:3:0       yes    4800.0000 400.0000
   4   0    0      0    0:0:0:0       yes    4800.0000 400.0000
   5   0    0      1    1:1:1:0       yes    4800.0000 400.0000
   6   0    0      2    2:2:2:0       yes    4800.0000 400.0000
   7   0    0      3    3:3:3:0       yes    4800.0000 400.0000

   이 예에서는 4개의 물리적 CPU 코어에서 실행 중인 논리 CPU 코어가 8개 있습니다. CPU0 및 CPU4는 물리적 Core0에서 실행되고 CPU1 및 CPU5는 물리적 Core 1에서 실행되고 있습니다.

   또는 특정 물리적 CPU 코어(다음 예에서는cpu0)에 설정된 스레드를 보려면 명령 프롬프트를 열고 다음을 실행합니다.

   $ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/topology/thread_siblings_list

   출력 예

   0-4

2. PerformanceProfile YAML에서 분리 및 예약된 CPU를 적용합니다. 예를 들어 논리 코어 CPU0 및 CPU4를 분리하여 논리 코어 CPU1을 CPU3 으로, CPU5를 예약 된 대로 CPU7로 설정할 수 있습니다. 예약 및 분리된 CPU를 구성하면 Pod의 인프라 컨테이너는 예약된 CPU를 사용하고 애플리케이션 컨테이너는 분리된 CPU를 사용합니다.

   ...
     cpu:
       isolated: 0,4
       reserved: 1-3,5-7
   ...

   참고

   예약된 CPU 풀과 분리된 CPU 풀은 중복되지 않아야 하며 함께 작업자 노드의 사용 가능한 모든 코어에 걸쳐 있어야 합니다.

절차

1. 환경의 하드웨어 및 토폴로지에 적합한 성능 프로필을 만듭니다.

2. 인프라 및 애플리케이션 컨테이너에 대해 reserved 및 isolated하려는 CPU와 함께 예약 및 격리된 매개변수를 추가합니다.

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: infra-cpus
   spec:
     cpu:
       reserved: "0-4,9" 1
       isolated: "5-8" 2
     nodeSelector: 3
       node-role.kubernetes.io/worker: ""

   1

   클러스터 및 운영 체제 하우스키핑 작업을 수행하기 위해 인프라 컨테이너의 CPU를 지정합니다.

   2

   애플리케이션 컨테이너가 워크로드를 실행하는 CPU를 지정합니다.

   3

   선택 사항: 성능 프로필을 특정 노드에 적용하려면 노드 선택기를 지정합니다.

절차

1. cluster-admin 권한이 있는 사용자로 Performance Addon Operator를 실행하는 OpenShift Container 클러스터에 로그인합니다.
2. 하드웨어 및 토폴로지에 적합한 성능 프로파일을 만들고 적용합니다. 프로파일 생성에 대한 지침은 "성능 프로파일 생성" 섹션을 참조하십시오.

3. 생성된 성능 프로파일을 편집합니다.

   $ oc edit -f <your_profile_name>.yaml

4. spec 필드를 net 오브젝트로 채웁니다. 오브젝트 목록에는 다음 두 개의 필드가 포함될 수 있습니다.

   • userLevelNetworking은 부울 플래그로 지정된 필수 필드입니다. userLevelNetworking이 true인 경우 지원되는 모든 장치에 대해 대기열 수가 예약된 CPU 수로 설정됩니다. 기본값은 false입니다.

   • devices는 예약된 CPU 수로 큐를 설정할 장치 목록을 지정하는 선택적 필드입니다. 장치 목록이 비어 있으면 구성이 모든 네트워크 장치에 적용됩니다. 구성은 다음과 같습니다.

     • interfaceName: 이 필드는 인터페이스 이름을 지정하며 양수 또는 음수일 수 있는 쉘 스타일 와일드카드를 지원합니다.

       • 와일드카드 구문의 예는 다음과 같습니다. <string> .*
       • 음수 규칙 앞에는 느낌표가 붙습니다. 제외된 목록이 아닌 모든 장치에 넷 큐 변경 사항을 적용하려면 !<device>를 사용합니다(예: !eno1).
     • vendorID: 네트워크 장치 벤더 ID는 0x 접두사가 있는 16비트 16진수로 표시됩니다.

     • deviceID: 0x 접두사가 있는 16진수로 표시되는 네트워크 장치 ID(model)입니다.

       참고

       deviceID가 지정되어 있는 경우 vendorID도 정의해야 합니다. 장치 항목 interfaceName, vendorID, vendorID 및 deviceID의 쌍에 지정된 모든 장치 식별자와 일치하는 장치는 네트워크 장치로 간주됩니다. 그러면 이 네트워크 장치의 네트워크 대기열 수가 예약된 CPU 수로 설정됩니다.

       두 개 이상의 장치가 지정되면 네트워크 대기열 수가 해당 장치 중 하나와 일치하는 모든 네트워크 장치로 설정됩니다.

5. 다음 예제 성능 프로필을 사용하여 대기열 수를 모든 장치에 예약된 CPU 수로 설정합니다.

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: manual
   spec:
     cpu:
       isolated: 3-51,54-103
       reserved: 0-2,52-54
     net:
       userLevelNetworking: true
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""

6. 다음 예제 성능 프로필을 사용하여 정의된 장치 식별자와 일치하는 모든 장치에 대해 대기열 수를 예약된 CPU 수로 설정합니다.

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: manual
   spec:
     cpu:
       isolated: 3-51,54-103
       reserved: 0-2,52-54
     net:
       userLevelNetworking: true
       devices:
       - interfaceName: “eth0”
       - interfaceName: “eth1”
       - vendorID: “0x1af4”
       - deviceID: “0x1000”
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""

7. 다음 예제 성능 프로필을 사용하여 인터페이스 이름 eth로 시작하는 모든 장치에 대해 대기열 수를 예약된 CPU 수로 설정합니다.

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: manual
   spec:
     cpu:
       isolated: 3-51,54-103
       reserved: 0-2,52-54
     net:
       userLevelNetworking: true
       devices:
       - interfaceName: “eth*”
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""

8. 이 예제 성능 프로필을 사용하여 이름이 eno1 이외의 인터페이스가 있는 모든 장치에 대해 대기열 수를 예약된 CPU 수로 설정합니다.

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: manual
   spec:
     cpu:
       isolated: 3-51,54-103
       reserved: 0-2,52-54
     net:
       userLevelNetworking: true
       devices:
       - interfaceName: “!eno1”
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""

9. 인터페이스 이름 eth0, 0x1af4의 vendorID 및 0x1000의 deviceID는 모든 장치에 대해 대기열 수를 예약된 CPU 수로 설정합니다. 성능 프로파일 예는 다음과 같습니다.

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: manual
   spec:
     cpu:
       isolated: 3-51,54-103
       reserved: 0-2,52-54
     net:
       userLevelNetworking: true
       devices:
       - interfaceName: “eth0”
       - vendorID: “0x1af4”
       - deviceID: “0x1000”
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""

10. 업데이트된 성능 프로필을 적용합니다.

    $ oc apply -f <your_profile_name>.yaml

1. 연관 머신 구성 풀이 성능 저하 상태입니다.

   # oc get mcp

   출력 예

   NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   master       rendered-master-2ee57a93fa6c9181b546ca46e1571d2d       True      False      False      3              3                   3                     0                      2d21h
   worker       rendered-worker-d6b2bdc07d9f5a59a6b68950acf25e5f       True      False      False      2              2                   2                     0                      2d21h
   worker-cnf   rendered-worker-cnf-6c838641b8a08fff08dbd8b02fb63f7c   False     True       True       2              1                   1                     1                      2d20h

2. MCP의 describe 섹션은 이유를 보여줍니다.

   # oc describe mcp worker-cnf

   출력 예

     Message:               Node node-worker-cnf is reporting: "prepping update:
     machineconfig.machineconfiguration.openshift.io \"rendered-worker-cnf-40b9996919c08e335f3ff230ce1d170\" not
     found"
       Reason:                1 nodes are reporting degraded status on sync

3. degraded = true로 표시된 성능 프로필 status 필드 아래에도 성능 저하 상태가 표시되어야 합니다.

   # oc describe performanceprofiles performance

   출력 예

   Message: Machine config pool worker-cnf Degraded Reason: 1 nodes are reporting degraded status on sync.
   Machine config pool worker-cnf Degraded Message: Node yquinn-q8s5v-w-b-z5lqn.c.openshift-gce-devel.internal is
   reporting: "prepping update: machineconfig.machineconfiguration.openshift.io
   \"rendered-worker-cnf-40b9996919c08e335f3ff230ce1d170\" not found".    Reason:  MCPDegraded
      Status:  True
      Type:    Degraded

프로세스

1. must-gather 데이터를 저장하려는 디렉터리로 이동합니다.

2. --image 또는 --image-stream 인수를 하나 이상 사용하여 oc adm must-gather 명령을 실행합니다. 예를 들어 다음 명령은 기본 클러스터 데이터와 Performance Addon Operator 관련 정보를 모두 수집합니다.

   $ oc adm must-gather \
    --image-stream=openshift/must-gather \ 1
   
    --image=registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-operator-must-gather-rhel8:v4.8 2

   1

   기본 OpenShift Container Platform must-gather 이미지입니다.

   2

   짧은 대기 시간 튜닝 진단을 위한 must-gather 이미지입니다.

3. 작업 디렉터리에 생성된 must-gather 디렉터리의 압축 파일을 생성합니다. 예를 들어 Linux 운영 체제를 사용하는 컴퓨터에서 다음 명령을 실행합니다.

    $ tar cvaf must-gather.tar.gz must-gather.local.5421342344627712289/ 1

   1

   must-gather-local.5421342344627712289/를 실제 디렉터리 이름으로 바꿉니다.

4. Red Hat Customer Portal에서 해당 지원 사례에 압축 파일을 첨부합니다.

프로세스

1. must-gather 데이터를 저장하려는 디렉터리로 이동합니다.

2. 클러스터에서 must-gather를 실행합니다.

   $ oc adm must-gather --image=<PAO_image> --dest-dir=<dir>

   참고

   must-gather 명령은 performance-addon-operator-must-gather 이미지를 사용하여 실행해야 합니다. 출력을 선택적으로 압축할 수 있습니다. Performance Profile Creator 래퍼 스크립트를 실행하는 경우 압축 출력이 필요합니다.

   예

   $ oc adm must-gather --image=registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-operator-must-gather-rhel8:v4.8 --dest-dir=must-gather

3. must-gather 디렉터리에서 압축 파일을 만듭니다.

   $ tar cvaf must-gather.tar.gz must-gather/

프로세스

1. 머신 구성 풀을 확인합니다.

   $ oc get mcp

   출력 예

   NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   master       rendered-master-acd1358917e9f98cbdb599aea622d78b       True      False      False      3              3                   3                     0                      22h
   worker-cnf   rendered-worker-cnf-1d871ac76e1951d32b2fe92369879826   False     True       False      2              1                   1                     0                      22h

2. Podman을 사용하여 registry.redhat.io를 인증합니다.

   $ podman login registry.redhat.io

   Username: myrhusername
   Password: ************

3. 선택 사항: PPC 도구에 대한 도움말을 표시합니다.

   $ podman run --entrypoint performance-profile-creator registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.8 -h

   출력 예

   A tool that automates creation of Performance Profiles
   
   Usage:
     performance-profile-creator [flags]
   
   Flags:
         --disable-ht                        Disable Hyperthreading
     -h, --help                              help for performance-profile-creator
         --info string                       Show cluster information; requires --must-gather-dir-path, ignore the other arguments. [Valid values: log, json] (default "log")
         --mcp-name string                   MCP name corresponding to the target machines (required)
         --must-gather-dir-path string       Must gather directory path (default "must-gather")
         --power-consumption-mode string     The power consumption mode.  [Valid values: default, low-latency, ultra-low-latency] (default "default")
         --profile-name string               Name of the performance profile to be created (default "performance")
         --reserved-cpu-count int            Number of reserved CPUs (required)
         --rt-kernel                         Enable Real Time Kernel (required)
         --split-reserved-cpus-across-numa   Split the Reserved CPUs across NUMA nodes
         --topology-manager-policy string    Kubelet Topology Manager Policy of the performance profile to be created. [Valid values: single-numa-node, best-effort, restricted] (default "restricted")
         --user-level-networking             Run with User level Networking(DPDK) enabled

4. 검색 모드에서 Performance Profile Creator 툴을 실행합니다.

   참고

   검색 모드는 must-gather의 출력을 사용하여 클러스터를 검사합니다. 생성된 출력에는 다음에 대한 정보가 포함됩니다.

   • 할당된 CPU ID로 NUMA 셀 파티셔닝
   • 하이퍼스레딩 활성화 여부

   이 정보를 사용하여 Performance Profile Creator 툴에 제공된 일부 인수에 대해 적절한 값을 설정할 수 있습니다.

   $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v /must-gather:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.8 --info log --must-gather-dir-path /must-gather

   참고

   이 명령은 Performance Profile Creator 툴을 podman의 새 진입점으로 사용합니다. 호스트의 must-gather 데이터를 컨테이너 이미지에 매핑하고 필요한 사용자 제공 프로필 인수를 호출하여 my-performance-profile.yaml 파일을 생성합니다.

   -v 옵션은 다음 중 하나로 설정할 수 있습니다.

   • must-gather 출력 디렉터리
   • must-gather 압축 해제된 tarball이 포함된 기존 디렉터리

   info 옵션에는 출력 형식을 지정하는 값이 필요합니다. 가능한 값은 log 및 JSON입니다. JSON 형식은 디버깅을 위해 예약되어 있습니다.

5. podman을 실행합니다.

   $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v /must-gather:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.8 --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=ultra-low-latency > my-performance-profile.yaml

   참고

   Performance Profile Creator 인수는 Performance Profile Creator 인수 테이블에 표시됩니다. 다음 인수가 필요합니다.

   • reserved-cpu-count
   • mcp-name
   • rt-kernel

   이 예제의 mcp-name 인수는 oc get mcp 명령의 출력에 따라 worker-cnf로 설정됩니다. SNO(Single Node OpenShift)는 --mcp-name=master를 사용합니다.

6. 생성된 YAML 파일을 검토합니다.

   $ cat my-performance-profile.yaml

   출력 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: 1,3,5,7,9,11,13,15,17,19-39,41,43,45,47,49,51,53,55,57,59-79
       reserved: 0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,40,42,44,46,48,50,52,54,56,58
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
     numa:
       topologyPolicy: single-numa-node
     realTimeKernel:
       enabled: true

7. 생성된 프로필을 적용합니다.

   참고

   프로필을 적용하기 전에 Performance Addon Operator를 설치합니다.

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

프로세스

1. 예를 들어 다음과 같이 run-perf-profile-creator.sh라는 이름의 파일을 로컬 시스템에 생성합니다

   $ vi run-perf-profile-creator.sh

2. 다음 코드를 파일에 붙여넣습니다.

   #!/bin/bash
   
   readonly CONTAINER_RUNTIME=${CONTAINER_RUNTIME:-podman}
   readonly CURRENT_SCRIPT=$(basename "$0")
   readonly CMD="${CONTAINER_RUNTIME} run --entrypoint performance-profile-creator"
   readonly IMG_EXISTS_CMD="${CONTAINER_RUNTIME} image exists"
   readonly IMG_PULL_CMD="${CONTAINER_RUNTIME} image pull"
   readonly MUST_GATHER_VOL="/must-gather"
   
   PAO_IMG="registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.8"
   MG_TARBALL=""
   DATA_DIR=""
   
   usage() {
     print "Wrapper usage:"
     print "  ${CURRENT_SCRIPT} [-h] [-p image][-t path] -- [performance-profile-creator flags]"
     print ""
     print "Options:"
     print "   -h                 help for ${CURRENT_SCRIPT}"
     print "   -p                 Performance Addon Operator image"
     print "   -t                 path to a must-gather tarball"
   
     ${IMG_EXISTS_CMD} "${PAO_IMG}" && ${CMD} "${PAO_IMG}" -h
   }
   
   function cleanup {
     [ -d "${DATA_DIR}" ] && rm -rf "${DATA_DIR}"
   }
   trap cleanup EXIT
   
   exit_error() {
     print "error: $*"
     usage
     exit 1
   }
   
   print() {
     echo  "$*" >&2
   }
   
   check_requirements() {
     ${IMG_EXISTS_CMD} "${PAO_IMG}" || ${IMG_PULL_CMD} "${PAO_IMG}" || \
         exit_error "Performance Addon Operator image not found"
   
     [ -n "${MG_TARBALL}" ] || exit_error "Must-gather tarball file path is mandatory"
     [ -f "${MG_TARBALL}" ] || exit_error "Must-gather tarball file not found"
   
     DATA_DIR=$(mktemp -d -t "${CURRENT_SCRIPT}XXXX") || exit_error "Cannot create the data directory"
     tar -zxf "${MG_TARBALL}" --directory "${DATA_DIR}" || exit_error "Cannot decompress the must-gather tarball"
     chmod a+rx "${DATA_DIR}"
   
     return 0
   }
   
   main() {
     while getopts ':hp:t:' OPT; do
       case "${OPT}" in
         h)
           usage
           exit 0
           ;;
         p)
           PAO_IMG="${OPTARG}"
           ;;
         t)
           MG_TARBALL="${OPTARG}"
           ;;
         ?)
           exit_error "invalid argument: ${OPTARG}"
           ;;
       esac
     done
     shift $((OPTIND - 1))
   
     check_requirements || exit 1
   
     ${CMD} -v "${DATA_DIR}:${MUST_GATHER_VOL}:z" "${PAO_IMG}" "$@" --must-gather-dir-path "${MUST_GATHER_VOL}"
     echo "" 1>&2
   }
   
   main "$@"

3. 이 스크립트에 모든 사용자에 대한 실행 권한을 추가합니다.

   $ chmod a+x run-perf-profile-creator.sh

4. 선택 사항: run-perf-profile-creator.sh 명령 사용을 표시합니다.

   $ ./run-perf-profile-creator.sh -h

   예상 출력

   Wrapper usage:
     run-perf-profile-creator.sh [-h] [-p image][-t path] -- [performance-profile-creator flags]
   
   Options:
      -h                 help for run-perf-profile-creator.sh
      -p                 Performance Addon Operator image 1
      -t                 path to a must-gather tarball 2
   
   A tool that automates creation of Performance Profiles
   
      Usage:
        performance-profile-creator [flags]
   
      Flags:
            --disable-ht                        Disable Hyperthreading
        -h, --help                              help for performance-profile-creator
            --info string                       Show cluster information; requires --must-gather-dir-path, ignore the other arguments. [Valid values: log, json] (default "log")
            --mcp-name string                   MCP name corresponding to the target machines (required)
            --must-gather-dir-path string       Must gather directory path (default "must-gather")
            --power-consumption-mode string     The power consumption mode.  [Valid values: default, low-latency, ultra-low-latency] (default "default")
            --profile-name string               Name of the performance profile to be created (default "performance")
            --reserved-cpu-count int            Number of reserved CPUs (required)
            --rt-kernel                         Enable Real Time Kernel (required)
            --split-reserved-cpus-across-numa   Split the Reserved CPUs across NUMA nodes
            --topology-manager-policy string    Kubelet Topology Manager Policy of the performance profile to be created. [Valid values: single-numa-node, best-effort, restricted] (default "restricted")
            --user-level-networking             Run with User level Networking(DPDK) enabled

   참고

   두 가지 유형의 인수가 있습니다.

   • 래퍼 인수 즉 -h,-p 및 -t
   • PPC 인수

   1

   선택 사항: Performance Addon Operator 이미지를 지정합니다. 설정되지 않은 경우 기본 업스트림 이미지( registry.redhat.io/openshift4/performance-addon-rhel8-operator:v4.8 )가 사용됩니다.

   2

   -t는 필수 래퍼 스크립트 인수이며 must-gather tarball의 경로를 지정합니다.

5. 검색 모드에서 performance profile creator 툴을 실행합니다.

   참고

   검색 모드는 must-gather의 출력을 사용하여 클러스터를 검사합니다. 생성된 출력에는 다음에 대한 정보가 포함됩니다.

   • 할당된 CPU ID로 NUMA 셀 파티션을 분할
   • 하이퍼스레딩 활성화 여부

   이 정보를 사용하여 Performance Profile Creator 툴에 제공된 일부 인수에 대해 적절한 값을 설정할 수 있습니다.

   $ ./run-perf-profile-creator.sh -t /must-gather/must-gather.tar.gz -- --info=log

   참고

   info 옵션에는 출력 형식을 지정하는 값이 필요합니다. 가능한 값은 log 및 JSON입니다. JSON 형식은 디버깅을 위해 예약되어 있습니다.

6. 머신 구성 풀을 확인합니다.

   $ oc get mcp

   출력 예

   NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
   master       rendered-master-acd1358917e9f98cbdb599aea622d78b       True      False      False      3              3                   3                     0                      22h
   worker-cnf   rendered-worker-cnf-1d871ac76e1951d32b2fe92369879826   False     True       False      2              1                   1                     0                      22h

7. 성능 프로파일을 생성합니다.

   $ ./run-perf-profile-creator.sh -t /must-gather/must-gather.tar.gz -- --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=2 --rt-kernel=true > my-performance-profile.yaml

   참고

   Performance Profile Creator 인수는 Performance Profile Creator 인수 테이블에 표시됩니다. 다음 인수가 필요합니다.

   • reserved-cpu-count
   • mcp-name
   • rt-kernel

   이 예제의 mcp-name 인수는 oc get mcp 명령의 출력에 따라 worker-cnf로 설정됩니다. SNO(Single Node OpenShift)는 --mcp-name=master를 사용합니다.

8. 생성된 YAML 파일을 검토합니다.

   $ cat my-performance-profile.yaml

   출력 예

   apiVersion: performance.openshift.io/v2
   kind: PerformanceProfile
   metadata:
     name: performance
   spec:
     cpu:
       isolated: 1-39,41-79
       reserved: 0,40
     nodeSelector:
       node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
     numa:
       topologyPolicy: restricted
     realTimeKernel:
       enabled: false

9. 생성된 프로필을 적용합니다.

   참고

   프로필을 적용하기 전에 Performance Addon Operator를 설치합니다.

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