해당 문서의 쿠버네티스 버전: v1.19
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확장된 리소스를 위한 리소스 빈 패킹(bin packing)
Kubernetes v1.16 [alpha]
kube-scheduler는 RequestedToCapacityRatioResourceAllocation
우선 순위 기능을 사용해서
확장된 리소스와 함께 리소스의 빈 패킹이 가능하도록 구성할 수 있다. 우선 순위 기능을 사용해서 맞춤 요구에 따라
kube-scheduler를 미세 조정할 수 있다.
RequestedToCapacityRatioResourceAllocation을 사용해서 빈 패킹 활성화하기
쿠버네티스를 사용하면 사용자가 각 리소스에 대한 가중치와 함께 리소스를 지정하여
용량 대비 요청 비율을 기반으로 노드의 점수를 매기는 것을 허용한다. 이를
통해 사용자는 적절한 파라미터를 사용해서 확장된 리소스를 빈 팩으로 만들 수 있어
대규모의 클러스터에서 부족한 리소스의 활용도가 향상된다.
RequestedToCapacityRatioResourceAllocation
우선 순위 기능의
동작은 requestedToCapacityRatioArguments
라는
구성 옵션으로 제어할 수 있다. 이 인수는 shape
와 resources
두 개의 파라미터로 구성된다. shape
파라미터는 사용자가 utilization
과
score
값을 기반으로 최소 요청 또는 최대 요청된 대로 기능을
조정할 수 있게 한다. resources
파라미터는 점수를 매길 때 고려할
리소스의 name
과 각 리소스의 가중치를 지정하는 weight
로
구성된다.
다음은 확장된 리소스 intel.com/foo
와 intel.com/bar
에 대한
requestedToCapacityRatioArguments
를 빈 패킹 동작으로
설정하는 구성의 예시이다.
apiVersion: v1
kind: Policy
# ...
priorities:
# ...
- name: RequestedToCapacityRatioPriority
weight: 2
argument:
requestedToCapacityRatioArguments:
shape:
- utilization: 0
score: 0
- utilization: 100
score: 10
resources:
- name: intel.com/foo
weight: 3
- name: intel.com/bar
weight: 5
이 기능은 기본적으로 비활성화되어 있다.
우선 순위 기능 튜닝하기
shape
는 RequestedToCapacityRatioPriority
기능의
동작을 지정하는 데 사용된다.
shape:
- utilization: 0
score: 0
- utilization: 100
score: 10
위의 인수는 utilization
이 0%인 경우 score
는 0, utilization
이
100%인 경우 10으로 하여, 빈 패킹 동작을 활성화한다. 최소 요청을
활성화하려면 점수 값을 다음과 같이 변경해야 한다.
shape:
- utilization: 0
score: 100
- utilization: 100
score: 0
resources
는 기본적으로 다음과 같이 설정되는 선택적인 파라미터이다.
resources:
- name: CPU
weight: 1
- name: Memory
weight: 1
다음과 같이 확장된 리소스를 추가하는 데 사용할 수 있다.
resources:
- name: intel.com/foo
weight: 5
- name: CPU
weight: 3
- name: Memory
weight: 1
weight
파라미터는 선택 사항이며 지정되지 않은 경우 1로 설정 된다. 또한,
weight
는 음수로 설정할 수 없다.
용량 할당을 위해 노드에 점수 매기기
이 섹션은 이 기능 내부의 세부적인 사항을 이해하려는 사람들을 위한 것이다. 아래는 주어진 값의 집합에 대해 노드 점수가 계산되는 방법의 예시이다.
요청된 리소스는 다음과 같다.
intel.com/foo : 2
Memory: 256MB
CPU: 2
리소스의 가중치는 다음과 같다.
intel.com/foo : 5
Memory: 1
CPU: 3
FunctionShapePoint {{0, 0}, {100, 10}}
노드 1의 사양은 다음과 같다.
Available:
intel.com/foo: 4
Memory: 1 GB
CPU: 8
Used:
intel.com/foo: 1
Memory: 256MB
CPU: 1
노드 점수는 다음과 같다.
intel.com/foo = resourceScoringFunction((2+1),4)
= (100 - ((4-3)*100/4)
= (100 - 25)
= 75 # requested + used = 75% * available
= rawScoringFunction(75)
= 7 # floor(75/10)
Memory = resourceScoringFunction((256+256),1024)
= (100 -((1024-512)*100/1024))
= 50 # requested + used = 50% * available
= rawScoringFunction(50)
= 5 # floor(50/10)
CPU = resourceScoringFunction((2+1),8)
= (100 -((8-3)*100/8))
= 37.5 # requested + used = 37.5% * available
= rawScoringFunction(37.5)
= 3 # floor(37.5/10)
NodeScore = (7 * 5) + (5 * 1) + (3 * 3) / (5 + 1 + 3)
= 5
노드 2의 사양은 다음과 같다.
Available:
intel.com/foo: 8
Memory: 1GB
CPU: 8
Used:
intel.com/foo: 2
Memory: 512MB
CPU: 6
노드 점수는 다음과 같다.
intel.com/foo = resourceScoringFunction((2+2),8)
= (100 - ((8-4)*100/8)
= (100 - 50)
= 50
= rawScoringFunction(50)
= 5
Memory = resourceScoringFunction((256+512),1024)
= (100 -((1024-768)*100/1024))
= 75
= rawScoringFunction(75)
= 7
CPU = resourceScoringFunction((2+6),8)
= (100 -((8-8)*100/8))
= 100
= rawScoringFunction(100)
= 10
NodeScore = (5 * 5) + (7 * 1) + (10 * 3) / (5 + 1 + 3)
= 7
다음 내용
- 스케줄링 프레임워크에 대해 더 읽어본다.
- 스케줄러 구성에 대해 더 읽어본다.