拡張リソースのリソースビンパッキング

kube-schedulerでは、優先度関数RequestedToCapacityRatioResourceAllocationを使用した、 拡張リソースを含むリソースのビンパッキングを有効化できます。優先度関数はそれぞれのニーズに応じて、kube-schedulerを微調整するために使用できます。

RequestedToCapacityRatioResourceAllocationを使用したビンパッキングの有効化

Kubernetesでは、キャパシティー比率への要求に基づいたNodeのスコアリングをするために、各リソースの重みと共にリソースを指定することができます。これにより、ユーザーは適切なパラメーターを使用することで拡張リソースをビンパックすることができ、大規模クラスターにおける希少なリソースを有効活用できるようになります。優先度関数RequestedToCapacityRatioResourceAllocationの動作はRequestedToCapacityRatioArgsと呼ばれる設定オプションによって変わります。この引数はshapeとresourcesパラメーターによって構成されます。shapeパラメーターはutilizationとscoreの値に基づいて、最も要求が多い場合か最も要求が少ない場合の関数をチューニングできます。resourcesパラメーターは、スコアリングの際に考慮されるリソース名のnameと、各リソースの重みを指定するweightで構成されます。

以下は、拡張リソースintel.com/fooとintel.com/barのビンパッキングにrequestedToCapacityRatioArgumentsを設定する例になります。

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1 kind: KubeSchedulerConfiguration profiles: # ...  pluginConfig:  - name: RequestedToCapacityRatio  args:  shape:  - utilization: 0  score: 10  - utilization: 100  score: 0  resources:  - name: intel.com/foo  weight: 3  - name: intel.com/bar  weight: 5 

スケジューラーには、kube-schedulerフラグ--config=/path/to/config/fileを使用してKubeSchedulerConfigurationのファイルを指定することで渡すことができます。

この機能はデフォルトで無効化されています

優先度関数のチューニング

shapeはRequestedToCapacityRatioPriority関数の動作を指定するために使用されます。

shape:  - utilization: 0  score: 0  - utilization: 100  score: 10 

上記の引数は、utilizationが0%の場合は0、utilizationが100%の場合は10というscoreをNodeに与え、ビンパッキングの動作を有効にしています。最小要求を有効にするには、次のようにスコアを反転させる必要があります。

shape:  - utilization: 0  score: 10  - utilization: 100  score: 0 

resourcesはオプションパラメーターで、デフォルトでは以下の通りです。

resources:  - name: cpu  weight: 1  - name: memory  weight: 1 

以下のように拡張リソースの追加に利用できます。

resources:  - name: intel.com/foo  weight: 5  - name: cpu  weight: 3  - name: memory  weight: 1 

weightはオプションパラメーターで、指定されてない場合1が設定されます。また、マイナスの値は設定できません。

キャパシティ割り当てのためのNodeスコアリング

このセクションは、本機能の内部詳細について理解したい方を対象としています。以下は、与えられた値に対してNodeのスコアがどのように計算されるかの例です。

要求されたリソース:

intel.com/foo : 2 memory: 256MB cpu: 2 

リソースの重み:

intel.com/foo : 5 memory: 1 cpu: 3 

shapeの値 {{0, 0}, {100, 10}}

Node1のスペック:

Available: intel.com/foo: 4 memory: 1 GB cpu: 8 Used: intel.com/foo: 1 memory: 256MB cpu: 1 

Nodeのスコア:

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 

Node2のスペック:

Available: intel.com/foo: 8 memory: 1GB cpu: 8 Used: intel.com/foo: 2 memory: 512MB cpu: 6 

Nodeのスコア:

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 

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