Kubernetes クラスタ管理者戦略: ポッドのスケジュールを理解する

このガイドでは、ポッド スケジューリングの技術を習得するために必要な知識とスキルを身に付けることができます。

Kubernetes はコンテナ オーケストレーションに革命をもたらし、開発者がアプリケーションを大規模にデプロイおよび管理できるようにしました。ただし、Kubernetes クラスターの複雑さが増すにつれて、CPU やメモリなどのリソースの管理がより困難になります。効率的なポッド スケジューリングは、最適なリソース使用率を確保し、アプリケーションを実行するための安定した応答性の高い環境を提供するために重要です。

Kubernetes クラスター管理者として、ポッド スケジューリングのニュアンスを理解することは、クラスターのパフォーマンスを最大化するために重要です。このガイドでは、基本からより高度なテクニックまで、Kubernetes で Pod のスケジューリングを管理するための戦略について説明します。リソース割り当てを最適化する方法、ワークロードのバランスをとる方法、ノードセレクターとアフィニティルールを管理する方法など、Pod スケジューリングの複雑な部分について詳しく説明します。

経験豊富な管理者であっても、Kubernetes を初めて使用する場合でも、このガイドを読めば、ポッドのスケジューリングの技術を習得するために必要な知識とスキルを身に付けることができます。それでは、Kubernetes クラスターのパフォーマンスを最適化し、アプリケーションの応答性を向上させるための旅を始めましょう。

Kubernetes とそのポッド

Kubernetes の世界を初めて知る方のために、この強力なコンテナ オーケストレーション システムについて簡単に紹介します。 Kubernetes (K8s とも呼ばれる) は、コンテナ化されたアプリケーションの展開、スケーリング、管理を自動化し、開発者がマシンのクラスター間でアプリケーションを簡単に操作できるようにします。これにより、アプリケーションの可用性とスケーラビリティが高まります。

Kubernetes クラスターの中核は Pod です。Pod は、Kubernetes オブジェクト モデル内の最小かつ最も基本的な単位です。これらのポッドは、クラスター内で実行中のプロセスの単一インスタンスを表し、1 つ以上のコンテナを保持できます。ポッドを単一のエンティティとして展開、拡張、管理できるため、アプリケーションの管理が非常に簡単になります。

Kubernetes クラスターは、ノード、コントローラー、サービスなどのさまざまなコンポーネントで構成されます。ノードは、ポッドを実行し、クラスターにコンピューティング リソースを提供するワーカー マシンです。一方、コントローラーは、クラスターの望ましい状態が維持され、ポッドが期待どおりに実行されることを保証します。

ユースケースに基づくポッドスケジューリング

Kubernetes クラスターでポッドをスケジュールすることは、干し草の山から針を見つけるようなものです。深く掘り下げて細部に注意を払う必要があります。さまざまなユースケースはさまざまな種類の針のようなもので、それぞれ独自の形状とサイズがあり、それがポッドのスケジュールに影響を与えます。適切な種類の生地に適切な種類の針を使用する必要があるのと同様に、さまざまな種類の作業負荷の特定の要件に合わせて適切なスケジュール戦略を見つける必要があります。つまり、干し草の山から針を見つけたいのであれば、何を探しているのかを知る必要があるということです。

ポッドスケジューリング戦略

選択できる Pod スケジューリング戦略は複数あります。これらの戦略は、デフォルトのラウンドロビン方式などの基本的なものから、カスタム リソース制約やノード セレクターの使用などのより高度なオプションまで多岐にわたります。それぞれの戦略には長所と限界があり、最適な戦略は特定のユースケースによって異なります。

Kubernetes 内部でポッドのスケジューリングに関する決定がどのように行われるかを理解することは、ワークロードに適した戦略を選択する上で重要です。

• たとえば、スケジューラは、リソースの可用性や制約などのさまざまな要素を使用して、ポッドに最適なノードを決定します。
• 同様に、コントローラー マネージャーは API サーバーからの情報を使用して、目的のクラスター状態が維持されるようにします。

Kubernetes で利用可能なさまざまな構成について深く理解することで、特定のユースケースにどの戦略を使用するか (およびその方法) について、より情報に基づいた決定を下すことができるようになります。それが何なのか見てみましょう！

ノードセレクター

ノード セレクターは、Kubernetes クラスター内でポッドがスケジュールされる場所を制御する方法です。ラベルに基づいてポッドを特定のノードに一致させることができます。たとえば、「type: database」というタグが付けられたノードがある場合、ノード セレクターを使用して、データベース接続を必要とするポッドがそのノードでのみスケジュールされるようにすることができます。これにより、リソース管理が改善され、パフォーマンスと信頼性が向上します。

ノード セレクターを使用したポッド定義の例を次に示します。この例では、ポッドはラベル「env」が「production」に設定されているノードでのみスケジュールされます。

 apiVersion : v1kind : Podmetadata : name : my - podspec : containers : -name : my - container image : my - image nodeSelector : env : production

相関ルール

アフィニティ ルールは、どのポッドを一緒にスケジュールするかを指定するために使用されます。たとえば、特定のサービスと同じ場所に配置する必要があるポッドがある場合、アフィニティ ルールを使用して、ポッドがそのサービスと同じノードにスケジュールされるようにすることができます。これは、パフォーマンスの向上とネットワーク遅延の削減に役立ちます。

アフィニティ ルールを使用したポッド定義の例を次に示します。この例では、ラベル「app」が「my-app」に設定された別のポッドがまだ存在しないノードにポッドがスケジュールされます。

 apiVersion : v1kind : Podmetadata : name : my - podspec : containers : - name : my - container image : my - imageアフィニティ: podAntiAffinity : requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution : - labelSelector : matchExpressions : - key : app演算子: In values ​​: - my - app topologyKey : "kubernetes.io/hostname"

反結社規則

アンチアフィニティ ルールは、どのポッドを一緒にスケジュールしないかを指定するために使用されます。たとえば、高ネットワーク トラフィックの影響を受けやすいポッドがある場合、アンチアフィニティ ルールを使用して、大量のネットワーク トラフィックを生成する他のポッドと同じノードにそのポッドがスケジュールされないようにすることができます。これにより、ネットワークの過負荷の問題を防ぎ、パフォーマンスを向上させることができます。

アンチアフィニティ ルールを使用したポッド定義の例を次に示します。この例では、ラベル「app」が「my-app」に設定された別のポッドがまだ存在しないノードにポッドがスケジュールされます。

 apiVersion : v1kind : Podmetadata : name : my - podspec : containers : - name : my - container image : my - imageアフィニティ: podAntiAffinity : requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution : - labelSelector : matchExpressions : - key : app演算子: In values ​​: - my - app topologyKey : "kubernetes.io/hostname"

汚名と寛容

テイントと許容範囲は、特定のノードにスケジュールされるポッドを制御するために使用されます。テイントはノードに適用できるラベルであり、許容範囲はポッドに適用できるラベルです。ポッドにノード上の汚染と一致する許容値がある場合、ポッドはそのノードにスケジュールされます。これは、特定のハードウェアまたはネットワーク構成を持つノードなど、特定のノードにスケジュールされるポッドを制御するのに役立ちます。

テイントを持つノード定義の例を次に示します。この例では、ポッドが「dedicated=test」テイントを持つノードにスケジュールされる場合、それを許容できます。

 apiVersion : v1kind : Podmetadata :名前: my - podspec : tolerations : -キー: "dedicated"演算子: "Equal"値: "test"効果: "NoSchedule"コンテナ: -名前: my -コンテナイメージ: my -イメージ

どの戦略を採用するかを決める

ポッドのスケジューリング戦略に関しては、秘密を明らかにしようとしているように感じます。それぞれのスケジュール戦略はユニークなパズルのピースのようなもので、それぞれに長所と短所があります。しかし、利用可能なさまざまなオプションを理解することが重要です。

ワークロードの種類によって要件が異なるため、Kubernetes では異なる Pod 配置戦略が必要になります。

例

ステートフルワークロード

データベースなどのステートフル ワークロードでは、データの一貫性と可用性を確保するために特定のノード アフィニティが必要です。つまり、永続的なストレージを維持し、データの損失を回避するには、Pod を特定のノードにスケジュールする必要があります。

ステートレスワークロード

Web サーバーなどのステートレス ワークロードは、永続的なストレージを必要とせず、ノード障害を許容できるため、特定のノード アフィニティなしで任意のノードにスケジュールできます。

バッチワークロード

バッチ ワークロードは通常、限られた時間だけ実行され、バースト的に発生し、大量のリソースを消費するため、異なるポッド配置戦略が必要です。他のワークロードへの干渉を防ぐために、特定のノードにスケジュールを設定することができ、完了すると、そのノードを解放して他のワークロードを処理できるようになります。

インタラクティブなワークロード

ビデオ ストリーミング、ゲーム、チャット アプリケーションなどのインタラクティブなワークロードでは、低レイテンシと高スループットが求められます。したがって、レイテンシを削減し、シームレスなユーザー エクスペリエンスを確保するには、エンド ユーザーの近くに配置する必要があります。

したがって、ワークロードごとに、ポッドの配置戦略を決定する特定の要件があります。クラスター管理者は、各ワークロードの固有のニーズを考慮することで、パフォーマンスを最適化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させる効果的なポッド配置戦略を開発できます。

アプローチ戦略

これらの手順に従うことで、ワークロードに最適な戦略を見つけることができます。

要件収集

まず、ワークロードの要件を理解することが重要です。すぐに拡張する必要がある高トラフィックのサービスを扱っていますか?それとも、多少の遅延を処理できるバッチ プロセスですか?ワークロードの具体的なニーズを判断すると、最も適切な戦略を決定するのに役立ちます。

リソースを考慮する

次に、クラスターで利用可能なリソースを考慮します。特定のワークロードに適した特定のノードはありますか?考慮する必要がある CPU またはメモリの制約はありますか?クラスターで利用可能なリソースを理解することは、潜在的な戦略のリストを絞り込むのに役立ちます。

実験

最後に、選択した戦略を実際のシナリオでテストし、監視することが重要です。スケジューリング戦略は理論上はうまく機能するかもしれませんが、実際には失敗する可能性があります。 Kubernetes の組み込み監視ツールを使用して、ポッドのパフォーマンスを追跡し、必要に応じて調整を行います。

結論は

要約すると、ポッドのスケジューリングは、クラスター管理者が十分に理解する必要がある Kubernetes クラスター管理の重要な側面です。この記事では、Pod スケジューリングを始める際に役立つ基本的な概念と戦略を紹介しました。 Kubernetes クラスターで最適なパフォーマンスを実現するために使用できるさまざまなスケジューリング戦略とスケジューリング パラメータについて概説しました。

私たちが共有する洞察を実装することで、クラスター管理者は Kubernetes クラスターの潜在能力を最大限に引き出し、システムの効率を向上させ、より優れたユーザー エクスペリエンスを提供できるようになります。このブログ投稿がお役に立ち、Kubernetes クラスターでのポッド スケジューリングの管理に自信が持てるようになることを願っています。

Kubernetes の人気が高まるにつれ、この分野で成功するには、最新のクラスター管理戦略とテクニックを理解することが重要になります。