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쿠버네티스에서, 스케줄링은 kubelet이 파드를 실행할 수 있도록 파드를 노드에 할당하는 것을 말한다. 선점은 우선순위가 높은 파드가 노드에 스케줄될 수 있도록 우선순위가 낮은 파드를 종료시키는 과정을 말한다. 축출은 리소스가 부족한 노드에서 하나 이상의 파드를 사전에 종료시키는 프로세스이다.
파드 중단은 노드에 있는 파드가 자발적 또는 비자발적으로 종료되는 절차이다.
자발적 중단은 애플리케이션 소유자 또는 클러스터 관리자가 의도적으로 시작한다. 비자발적 중단은 의도하지 않은 것이며, 노드의 리소스 부족과 같은 피할 수 없는 문제 또는 우발적인 삭제로 인해 트리거될 수 있다.
쿠버네티스에서 스케줄링 은 Kubelet이 파드를 실행할 수 있도록 파드가 노드에 적합한지 확인하는 것을 말한다.
스케줄러는 노드가 할당되지 않은 새로 생성된 파드를 감시한다. 스케줄러가 발견한 모든 파드에 대해 스케줄러는 해당 파드가 실행될 최상의 노드를 찾는 책임을 진다. 스케줄러는 아래 설명된 스케줄링 원칙을 고려하여 이 배치 결정을 하게 된다.
파드가 특정 노드에 배치되는 이유를 이해하려고 하거나 사용자 정의된 스케줄러를 직접 구현하려는 경우 이 페이지를 통해서 스케줄링에 대해 배울 수 있을 것이다.
kube-scheduler는 쿠버네티스의 기본 스케줄러이며 컨트롤 플레인의 일부로 실행된다. kube-scheduler는 원하거나 필요에 따라 자체 스케줄링 컴포넌트를 만들고 대신 사용할 수 있도록 설계되었다.
새로 생성된 모든 파드 또는 예약되지 않은 다른 파드에 대해 kube-scheduler는 실행할 최적의 노드를 선택한다. 그러나 파드의 모든 컨테이너에는 리소스에 대한 요구사항이 다르며 모든 파드에도 요구사항이 다르다. 따라서 기존 노드들은 특정 스케줄링 요구사항에 따라 필터링 되어야 한다.
클러스터에서 파드에 대한 스케줄링 요구사항을 충족하는 노드를 실행 가능한(feasible) 노드라고 한다. 적합한 노드가 없으면 스케줄러가 배치할 수 있을 때까지 파드가 스케줄 되지 않은 상태로 유지된다.
스케줄러는 파드가 실행 가능한 노드를 찾은 다음 실행 가능한 노드의 점수를 측정하는 기능 셋을 수행하고 실행 가능한 노드 중에서 가장 높은 점수를 가진 노드를 선택하여 파드를 실행한다. 그런 다음 스케줄러는 바인딩 이라는 프로세스에서 이 결정에 대해 API 서버에 알린다.
스케줄링 결정을 위해 고려해야 할 요소에는 개별 및 집단 리소스 요구사항, 하드웨어 / 소프트웨어 / 정책 제한조건, 어피니티 및 안티-어피니티 명세, 데이터 지역성(data locality), 워크로드 간 간섭 등이 포함된다.
kube-scheduler는 2단계 작업에서 파드에 대한 노드를 선택한다.
필터링 단계는 파드를 스케줄링 할 수 있는 노드 셋을 찾는다. 예를 들어 PodFitsResources 필터는 후보 노드가 파드의 특정 리소스 요청을 충족시키기에 충분한 가용 리소스가 있는지 확인한다. 이 단계 다음에 노드 목록에는 적합한 노드들이 포함된다. 하나 이상의 노드가 포함된 경우가 종종 있을 것이다. 목록이 비어 있으면 해당 파드는 (아직) 스케줄링 될 수 없다.
스코어링 단계에서 스케줄러는 목록에 남아있는 노드의 순위를 지정하여 가장 적합한 파드 배치를 선택한다. 스케줄러는 사용 중인 스코어링 규칙에 따라 이 점수를 기준으로 필터링에서 통과된 각 노드에 대해 점수를 지정한다.
마지막으로 kube-scheduler는 파드를 순위가 가장 높은 노드에 할당한다. 점수가 같은 노드가 두 개 이상인 경우 kube-scheduler는 이들 중 하나를 임의로 선택한다.
스케줄러의 필터링 및 스코어링 동작을 구성하는 데 지원되는 두 가지 방법이 있다.
QueueSort, Filter, Score, Bind, Reserve, Permit 등의 다른 스케줄링 단계를 구현하는 플러그인을 구성할 수 있다. 다른 프로파일을 실행하도록 kube-scheduler를 구성할 수도 있다.특정한 노드(들) 집합에서만 동작하도록 파드를 제한할 수 있다. 이를 수행하는 방법에는 여러 가지가 있으며 권장되는 접근 방식은 모두 레이블 셀렉터를 사용하여 선택을 용이하게 한다. 보통 스케줄러가 자동으로 합리적인 배치(예: 자원이 부족한 노드에 파드를 배치하지 않도록 노드 간에 파드를 분배하는 등)를 수행하기에 이러한 제약 조건은 필요하지 않지만 간혹 파드가 배포할 노드를 제어해야 하는 경우가 있다. 예를 들어 SSD가 장착된 머신에 파드가 연결되도록 하거나 또는 동일한 가용성 영역(availability zone)에서 많은 것을 통신하는 두 개의 서로 다른 서비스의 파드를 같이 배치할 수 있다.
nodeSelector 는 가장 간단하고 권장되는 노드 선택 제약 조건의 형태이다.
nodeSelector 는 PodSpec의 필드이다. 이는 키-값 쌍의 매핑으로 지정한다. 파드가 노드에서 동작할 수 있으려면,
노드는 키-값의 쌍으로 표시되는 레이블을 각자 가지고 있어야 한다(이는 추가 레이블을 가지고 있을 수 있다).
일반적으로 하나의 키-값 쌍이 사용된다.
nodeSelector 를 어떻게 사용하는지 예시를 통해 알아보도록 하자.
이 예시는 쿠버네티스 파드에 대한 기본적인 이해를 하고 있고 쿠버네티스 클러스터가 설정되어 있다고 가정한다.
kubectl get nodes 를 실행해서 클러스터 노드 이름을 가져온다. 이 중에 레이블을 추가하기 원하는 것 하나를 선택한 다음에 kubectl label nodes <노드 이름> <레이블 키>=<레이블 값> 을 실행해서 선택한 노드에 레이블을 추가한다. 예를 들어 노드의 이름이 'kubernetes-foo-node-1.c.a-robinson.internal' 이고, 원하는 레이블이 'disktype=ssd' 라면, kubectl label nodes kubernetes-foo-node-1.c.a-robinson.internal disktype=ssd 를 실행한다.
kubectl get nodes --show-labels 를 다시 실행해서 노드가 현재 가진 레이블을 확인하여, 이 작업을 검증할 수 있다. 또한 kubectl describe node "노드 이름" 을 사용해서 노드에 주어진 레이블의 전체 목록을 확인할 수 있다.
실행하고자 하는 파드의 설정 파일을 가져오고, 이처럼 nodeSelector 섹션을 추가한다. 예를 들어 이것이 파드 설정이라면,
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels:
env: test
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
이 다음에 nodeSelector 를 다음과 같이 추가한다.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels:
env: test
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
imagePullPolicy: IfNotPresent
nodeSelector:
disktype: ssd
그런 다음에 kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/pod-nginx.yaml 을
실행하면, 레이블이 붙여진 노드에 파드가 스케줄된다.
kubectl get pods -o wide 를 실행해서 파드가 할당된
"NODE" 를 보면 작동하는지 검증할 수 있다.
붙인 레이블뿐만 아니라, 노드에는 표준 레이블 셋이 미리 채워져 있다. 이들 목록은 잘 알려진 레이블, 어노테이션 및 테인트를 참고한다.
참고: 이 레이블들의 값은 클라우드 공급자에 따라 다르고 신뢰성이 보장되지 않는다. 예를 들어kubernetes.io/hostname은 어떤 환경에서는 노드 이름과 같지만, 다른 환경에서는 다른 값일 수 있다.
노드 오브젝트에 레이블을 추가하면 파드가 특정 노드 또는 노드 그룹을 목표 대상으로 할 수 있게 된다. 이는 특정 파드가 어떤 격리, 보안, 또는 규제 속성이 있는 노드에서만 실행되도록 사용할 수 있다. 이 목적으로 레이블을 사용하는 경우, 노드에서 kubelet 프로세스로 수정할 수 없는 레이블 키를 선택하는 것을 권장한다. 이렇게 하면 손상된 노드가 해당 kubelet 자격 증명을 사용해서 해당 레이블을 자체 노드 오브젝트에 설정하고, 스케줄러가 손상된 노드로 워크로드를 스케줄 하는 것을 방지할 수 있다.
NodeRestriction 어드미션 플러그인은 kubelet이 node-restriction.kubernetes.io/ 접두사로 레이블을 설정 또는 수정하지 못하게 한다.
노드 격리에 해당 레이블 접두사를 사용하려면 다음과 같이 한다.
node-restriction.kubernetes.io/ 접두사 아래에 레이블을 추가하고, 해당 레이블을 노드 셀렉터에서 사용한다.
예를 들어, example.com.node-restriction.kubernetes.io/fips=true 또는 example.com.node-restriction.kubernetes.io/pci-dss=true 이다.nodeSelector 는 파드를 특정 레이블이 있는 노드로 제한하는 매우 간단한 방법을 제공한다.
어피니티/안티-어피니티 기능은 표현할 수 있는 제약 종류를 크게 확장한다. 주요 개선 사항은 다음과 같다.
어피니티 기능은 "노드 어피니티" 와 "파드 간 어피니티/안티-어피니티" 두 종류의 어피니티로 구성된다.
노드 어피니티는 기존 nodeSelector 와 비슷하지만(그러나 위에서 나열된 첫째와 두 번째 이점이 있다.),
파드 간 어피니티/안티-어피니티는 위에서 나열된 세번째 항목에 설명된 대로
노드 레이블이 아닌 파드 레이블에 대해 제한되고 위에서 나열된 첫 번째와 두 번째 속성을 가진다.
노드 어피니티는 개념적으로 nodeSelector 와 비슷하다 -- 이는 노드의 레이블을 기반으로 파드를
스케줄할 수 있는 노드를 제한할 수 있다.
여기에 현재 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 와 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 로 부르는
두 가지 종류의 노드 어피니티가 있다. 전자는 파드가 노드에 스케줄되도록 반드시
규칙을 만족해야 하는 것(nodeSelector 와 비슷하나 보다 표현적인 구문을 사용해서)을 지정하고,
후자는 스케줄러가 시도하려고는 하지만, 보증하지 않는 선호(preferences) 를 지정한다는 점에서
이를 각각 "엄격함(hard)" 과 "유연함(soft)" 으로 생각할 수 있다.
이름의 "IgnoredDuringExecution" 부분은 nodeSelector 작동 방식과 유사하게 노드의
레이블이 런타임 중에 변경되어 파드의 어피니티 규칙이 더 이상 충족되지 않으면 파드가 그 노드에서
동작한다는 의미이다. 향후에는 파드의 노드 어피니티 요구 사항을 충족하지 않는 노드에서 파드를 제거한다는
점을 제외하고는 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 와 동일한 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 를 제공할 계획이다.
따라서 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 의 예로는 "인텔 CPU가 있는 노드에서만 파드 실행"이
될 수 있고, preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 의 예로는 "장애 조치 영역 XYZ에 파드 집합을 실행하려고
하지만, 불가능하다면 다른 곳에서 일부를 실행하도록 허용"이 있을 것이다.
노드 어피니티는 PodSpec의 affinity 필드의 nodeAffinity 필드에서 지정된다.
여기에 노드 어피니티를 사용하는 파드 예시가 있다.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: with-node-affinity
spec:
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/e2e-az-name
operator: In
values:
- e2e-az1
- e2e-az2
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1
preference:
matchExpressions:
- key: another-node-label-key
operator: In
values:
- another-node-label-value
containers:
- name: with-node-affinity
image: k8s.gcr.io/pause:2.0이 노드 어피니티 규칙은 키가 kubernetes.io/e2e-az-name 이고 값이 e2e-az1 또는 e2e-az2 인
레이블이 있는 노드에만 파드를 배치할 수 있다고 말한다. 또한, 이 기준을 충족하는 노드들
중에서 키가 another-node-label-key 이고 값이 another-node-label-value 인 레이블이 있는 노드를
선호하도록 한다.
예시에서 연산자 In 이 사용되고 있는 것을 볼 수 있다. 새로운 노드 어피니티 구문은 다음의 연산자들을 지원한다. In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt.
NotIn 과 DoesNotExist 를 사용해서 안티-어피니티를 수행하거나,
특정 노드에서 파드를 쫓아내는 노드 테인트(taint)를 설정할 수 있다.
nodeSelector 와 nodeAffinity 를 모두 지정한다면 파드가 후보 노드에 스케줄되기 위해서는
둘 다 반드시 만족해야 한다.
nodeAffinity 유형과 연관된 nodeSelectorTerms 를 지정하면, nodeSelectorTerms 중 하나라도 만족시키는 노드에 파드가 스케줄된다.
nodeSelectorTerms 와 연관된 여러 matchExpressions 를 지정하면, 파드는 matchExpressions 를 모두 만족하는 노드에만 스케줄된다.
파드가 스케줄된 노드의 레이블을 지우거나 변경해도 파드는 제거되지 않는다. 다시 말해서 어피니티 선택은 파드를 스케줄링 하는 시점에만 작동한다.
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 의 weight 필드의 범위는 1-100이다. 모든 스케줄링 요구 사항 (리소스 요청, RequiredDuringScheduling 어피니티 표현식 등)을 만족하는 각 노드들에 대해 스케줄러는 이 필드의 요소들을 반복해서 합계를 계산하고 노드가 MatchExpressions 에 일치하는 경우 합계에 "가중치(weight)"를 추가한다. 이후에 이 점수는 노드에 대한 다른 우선순위 함수의 점수와 합쳐진다. 전체 점수가 가장 높은 노드를 가장 선호한다.
Kubernetes v1.20 [beta]
여러 스케줄링 프로파일을 구성할 때
노드 어피니티가 있는 프로파일을 연결할 수 있는데, 이는 프로파일이 특정 노드 집합에만 적용되는 경우 유용하다.
이렇게 하려면 스케줄러 구성에 있는
NodeAffinity 플러그인의 인수에 addedAffinity를 추가한다. 예를 들면
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- schedulerName: default-scheduler
- schedulerName: foo-scheduler
pluginConfig:
- name: NodeAffinity
args:
addedAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: scheduler-profile
operator: In
values:
- foo
addedAffinity는 .spec.schedulerName을 foo-scheduler로 설정하는 모든 파드에 적용되며
PodSpec에 지정된 NodeAffinity도 적용된다.
즉, 파드를 매칭시키려면, 노드가 addedAffinity와 파드의 .spec.NodeAffinity를 충족해야 한다.
addedAffinity는 엔드 유저에게 표시되지 않으므로, 예상치 못한 동작이 일어날 수 있다. 프로파일의
스케줄러 이름과 명확한 상관 관계가 있는 노드 레이블을 사용하는 것이 좋다.
참고: 데몬셋용 파드를 생성하는 데몬셋 컨트롤러는 스케줄링 프로파일을 인식하지 못한다. 따라서addedAffinity없이default-scheduler와 같은 스케줄러 프로파일을 유지하는 것이 좋다. 그런 다음 데몬셋의 파드 템플릿이 스케줄러 이름을 사용해야 한다. 그렇지 않으면, 데몬셋 컨트롤러에 의해 생성된 일부 파드가 스케줄되지 않은 상태로 유지될 수 있다.
파드간 어피니티와 안티-어피니티를 사용하면 노드의 레이블을 기반으로 하지 않고, 노드에서 이미 실행 중인 파드 레이블을 기반으로
파드가 스케줄될 수 있는 노드를 제한할 수 있다. 규칙은 "X가 규칙 Y를 충족하는 하나 이상의 파드를 이미 실행중인 경우
이 파드는 X에서 실행해야 한다(또는 안티-어피니티가 없는 경우에는 동작하면 안된다)"는 형태이다. Y는
선택적으로 연관된 네임스페이스 목록을 가진 LabelSelector로 표현된다. 노드와는 다르게 파드는 네임스페이스이기에
(그리고 따라서 파드의 레이블은 암암리에 네임스페이스이다) 파드 레이블위의 레이블 셀렉터는 반드시
셀렉터가 적용될 네임스페이스를 지정해야만 한다. 개념적으로 X는 노드, 랙,
클라우드 공급자 영역, 클라우드 공급자 지역 등과 같은 토폴로지 도메인이다. 시스템이 이런 토폴로지
도메인을 나타내는 데 사용하는 노드 레이블 키인 topologyKey 를 사용하여 이를 표현한다.
예: 넘어가기 전에: 빌트인 노드 레이블 섹션 위에 나열된 레이블 키를 본다.
참고: 파드간 어피니티와 안티-어피니티에는 상당한 양의 프로세싱이 필요하기에 대규모 클러스터에서는 스케줄링 속도가 크게 느려질 수 있다. 수백 개의 노드를 넘어가는 클러스터에서 이를 사용하는 것은 추천하지 않는다.
참고: 파드 안티-어피니티에서는 노드에 일관된 레이블을 지정해야 한다. 즉, 클러스터의 모든 노드는topologyKey와 매칭되는 적절한 레이블을 가지고 있어야 한다. 일부 또는 모든 노드에 지정된topologyKey레이블이 없는 경우에는 의도하지 않은 동작이 발생할 수 있다.
노드 어피니티와 마찬가지로 현재 파드 어피니티와 안티-어피니티로 부르는 "엄격함" 대 "유연함"의 요구사항을 나타내는 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 와
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 두 가지 종류가 있다.
앞의 노드 어피니티 섹션의 설명을 본다.
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 어피니티의 예시는
"서로 많은 통신을 하기 때문에 서비스 A와 서비스 B를 같은 영역에 함께 위치시키는 것"이고,
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 안티-어피니티의 예시는 "서비스를 여러 영역에 걸쳐서 분배하는 것"이다
(엄격한 요구사항은 영역보다 파드가 더 많을 수 있기 때문에 엄격한 요구사항은 의미가 없다).
파드간 어피니티는 PodSpec에서 affinity 필드 중 podAffinity 필드로 지정한다.
그리고 파드간 안티-어피니티는 PodSpec에서 affinity 필드 중 podAntiAffinity 필드로 지정한다.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: with-pod-affinity
spec:
affinity:
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: security
operator: In
values:
- S1
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
podAntiAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 100
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchExpressions:
- key: security
operator: In
values:
- S2
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
containers:
- name: with-pod-affinity
image: k8s.gcr.io/pause:2.0
이 파드의 어피니티는 하나의 파드 어피니티 규칙과 하나의 파드 안티-어피니티 규칙을 정의한다.
이 예시에서 podAffinity 는 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 이고 podAntiAffinity 는
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 이다. 파드 어피니티 규칙에 의하면 키 "security" 와 값
"S1"인 레이블이 있는 하나 이상의 이미 실행 중인 파드와 동일한 영역에 있는 경우에만 파드를 노드에 스케줄할 수 있다.
(보다 정확하게는, 클러스터에 키 "security"와 값 "S1"인 레이블을 가지고 있는 실행 중인 파드가 있는 키
topology.kubernetes.io/zone 와 값 V인 노드가 최소 하나 이상 있고,
노드 N이 키 topology.kubernetes.io/zone 와
일부 값이 V인 레이블을 가진다면 파드는 노드 N에서 실행할 수 있다.)
파드 안티-어피니티 규칙에 의하면 파드는 키 "security"와 값 "S2"인 레이블을 가진 파드와
동일한 영역의 노드에 스케줄되지 않는다.
디자인 문서를 통해
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 와 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 의
파드 어피니티와 안티-어피니티에 대한 많은 예시를 맛볼 수 있다.
파드 어피니티와 안티-어피니티의 적합한 연산자는 In, NotIn, Exists, DoesNotExist 이다.
원칙적으로, topologyKey 는 적법한 어느 레이블-키도 될 수 있다.
하지만, 성능과 보안상의 이유로 topologyKey에는 몇 가지 제약조건이 있다.
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 와 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 는
topologyKey 의 빈 값을 허용하지 않는다.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 와 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 는
topologyKey 의 빈 값을 허용하지 않는다.requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 파드 안티-어피니티에서 topologyKey 를 kubernetes.io/hostname 로 제한하기 위해 어드미션 컨트롤러 LimitPodHardAntiAffinityTopology 가 도입되었다. 사용자 지정 토폴로지를 사용할 수 있도록 하려면, 어드미션 컨트롤러를 수정하거나 아니면 이를 비활성화해야 한다.topologyKey 는 적법한 어느 레이블-키도 가능하다.labelSelector 와 topologyKey 외에도 labelSelector 와 일치해야 하는 네임스페이스 목록 namespaces 를
선택적으로 지정할 수 있다(이것은 labelSelector 와 topologyKey 와 같은 수준의 정의이다).
생략되어있거나 비어있을 경우 어피니티/안티-어피니티 정의가 있는 파드의 네임스페이스가 기본 값이다.
파드를 노드에 스케줄하려면 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 어피니티와 안티-어피니티와
연관된 matchExpressions 가 모두 충족되어야 한다.
Kubernetes v1.21 [alpha]
사용자는 네임스페이스 집합에 대한 레이블 쿼리인 namespaceSelector 를 사용하여 일치하는 네임스페이스를 선택할 수도 있다.
어피니티 용어는 namespaceSelector 에서 선택한 네임스페이스와 namespaces 필드에 나열된 네임스페이스의 결합에 적용된다.
빈 namespaceSelector ({})는 모든 네임스페이스와 일치하는 반면, null 또는 빈 namespaces 목록과
null namespaceSelector 는 "이 파드의 네임스페이스"를 의미한다.
이 기능은 알파이며 기본적으로 비활성화되어 있다. kube-apiserver 및 kube-scheduler 모두에서
기능 게이트
PodAffinityNamespaceSelector 를 설정하여 활성화할 수 있다.
파드간 어피니티와 안티-어피니티는 레플리카셋, 스테이트풀셋, 디플로이먼트 등과 같은 상위 레벨 모음과 함께 사용할 때 더욱 유용할 수 있다. 워크로드 집합이 동일한 노드와 같이 동일하게 정의된 토폴로지와 같은 위치에 배치되도록 쉽게 구성할 수 있다.
세 개의 노드가 있는 클러스터에서 웹 애플리케이션에는 redis와 같은 인-메모리 캐시가 있다. 웹 서버가 가능한 캐시와 함께 위치하기를 원한다.
다음은 세 개의 레플리카와 셀렉터 레이블이 app=store 가 있는 간단한 redis 디플로이먼트의 yaml 스니펫이다. 디플로이먼트에는 스케줄러가 단일 노드에서 레플리카를 함께 배치하지 않도록 PodAntiAffinity 가 구성되어 있다.
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: redis-cache
spec:
selector:
matchLabels:
app: store
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: store
spec:
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- store
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
containers:
- name: redis-server
image: redis:3.2-alpine
아래 yaml 스니펫의 웹서버 디플로이먼트는 podAntiAffinity 와 podAffinity 설정을 가지고 있다. 이렇게 하면 스케줄러에 모든 레플리카는 셀렉터 레이블이 app=store 인 파드와 함께 위치해야 한다. 또한 각 웹 서버 레플리카가 단일 노드의 같은 위치에 있지 않도록 한다.
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: web-server
spec:
selector:
matchLabels:
app: web-store
replicas: 3
template:
metadata:
labels:
app: web-store
spec:
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- web-store
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- store
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
containers:
- name: web-app
image: nginx:1.16-alpine
만약 위의 두 디플로이먼트를 생성하면 세 개의 노드가 있는 클러스터는 다음과 같아야 한다.
| node-1 | node-2 | node-3 |
|---|---|---|
| webserver-1 | webserver-2 | webserver-3 |
| cache-1 | cache-2 | cache-3 |
여기서 볼 수 있듯이 web-server 의 세 레플리카들이 기대했던 것처럼 자동으로 캐시와 함께 위치하게 된다.
kubectl get pods -o wide
출력은 다음과 유사할 것이다.
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
redis-cache-1450370735-6dzlj 1/1 Running 0 8m 10.192.4.2 kube-node-3
redis-cache-1450370735-j2j96 1/1 Running 0 8m 10.192.2.2 kube-node-1
redis-cache-1450370735-z73mh 1/1 Running 0 8m 10.192.3.1 kube-node-2
web-server-1287567482-5d4dz 1/1 Running 0 7m 10.192.2.3 kube-node-1
web-server-1287567482-6f7v5 1/1 Running 0 7m 10.192.4.3 kube-node-3
web-server-1287567482-s330j 1/1 Running 0 7m 10.192.3.2 kube-node-2
위의 예시에서 topologyKey:"kubernetes.io/hostname" 과 함께 PodAntiAffinity 규칙을 사용해서
두 개의 인스터스가 동일한 호스트에 있지 않도록 redis 클러스터를 배포한다.
같은 기술을 사용해서 고 가용성을 위해 안티-어피니티로 구성된 스테이트풀셋의 예시는
ZooKeeper 튜토리얼을 본다.
nodeName 은 가장 간단한 형태의 노트 선택 제약 조건이지만,
한계로 인해 일반적으로는 사용하지 않는다.
nodeName 은 PodSpec의 필드이다. 만약 비어있지 않으면, 스케줄러는
파드를 무시하고 명명된 노드에서 실행 중인 kubelet이
파드를 실행하려고 한다. 따라서 만약 PodSpec에 nodeName 가
제공된 경우, 노드 선택을 위해 위의 방법보다 우선한다.
nodeName 을 사용해서 노드를 선택할 때의 몇 가지 제한은 다음과 같다.
여기에 nodeName 필드를 사용하는 파드 설정 파일 예시가 있다.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
nodeName: kube-01
위 파드는 kube-01 노드에서 실행될 것이다.
테인트는 노드가 특정 파드들을 쫓아낼 수 있다.
노드 어피니티와 파드간 어피니티/안티-어피니티에 대한 디자인 문서에는 이러한 기능에 대한 추가 배경 정보가 있다.
파드가 노드에 할당되면 kubelet은 파드를 실행하고 노드의 로컬 리소스를 할당한다. 토폴로지 매니저는 노드 수준의 리소스 할당 결정에 참여할 수 있다.
Kubernetes v1.18 [beta]
노드 위에서 파드를 구동할 때, 파드는 그 자체적으로 많은 시스템 리소스를 사용한다. 이러한 리소스는 파드 내의 컨테이너들을 구동하기 위한 리소스 이외에 추가적으로 필요한 것이다. 파드 오버헤드 는 컨테이너 리소스 요청과 상한 위에서 파드의 인프라에 의해 소비되는 리소스를 계산하는 기능이다.
쿠버네티스에서 파드의 오버헤드는 파드의 런타임클래스 와 관련된 오버헤드에 따라 어드미션 이 수행될 때 지정된다.
파드 오버헤드가 활성화 되면, 파드를 노드에 스케줄링 할 때 컨테이너 리소스 요청의 합에 파드의 오버헤드를 추가해서 스케줄링을 고려한다. 마찬가지로, kubelet은 파드의 cgroups 크기를 변경하거나 파드의 축출 등급을 부여할 때에도 파드의 오버헤드를 포함하여 고려한다.
기능 활성화를 위해 클러스터에서
PodOverhead 기능 게이트가 활성화되어 있고(1.18 버전에서는 기본적으로 활성화),
overhead 필드를 정의하는 RuntimeClass 가 사용되고 있는지 확인해야 한다.
파드 오버헤드 기능을 사용하기 위하여, overhead 필드를 정의하는 런타임클래스가 필요하다.
예를 들어, 가상 머신 및 게스트 OS에 대하여 파드 당 120 MiB를 사용하는
가상화 컨테이너 런타임의 런타임클래스의 경우 다음과 같이 정의 할 수 있다.
---
kind: RuntimeClass
apiVersion: node.k8s.io/v1
metadata:
name: kata-fc
handler: kata-fc
overhead:
podFixed:
memory: "120Mi"
cpu: "250m"
kata-fc 런타임클래스 핸들러를 지정하는 워크로드는 리소스 쿼터 계산,
노드 스케줄링 및 파드 cgroup 크기 조정을 위하여 메모리와 CPU 오버헤드를 고려한다.
주어진 예제 워크로드 test-pod의 구동을 고려해보자.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: test-pod
spec:
runtimeClassName: kata-fc
containers:
- name: busybox-ctr
image: busybox
stdin: true
tty: true
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 100Mi
- name: nginx-ctr
image: nginx
resources:
limits:
cpu: 1500m
memory: 100Mi
어드미션 수행 시에, 어드미션 컨트롤러는
런타임클래스에 기술된 overhead 를 포함하기 위하여 워크로드의 PodSpec 항목을 갱신한다. 만약 PodSpec이 이미 해당 필드에 정의되어 있으면,
파드는 거부된다. 주어진 예제에서, 오직 런타임클래스의 이름만이 정의되어 있기 때문에, 어드미션 컨트롤러는 파드가
overhead 를 포함하도록 변경한다.
런타임클래스의 어드미션 수행 후에, 파드의 스펙이 갱신된 것을 확인할 수 있다.
kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.overhead}'
명령 실행 결과는 다음과 같다.
map[cpu:250m memory:120Mi]
만약 리소스쿼터 항목이 정의되어 있다면, 컨테이너의 리소스 요청의 합에는
overhead 필드도 추가된다.
kube-scheduler 는 어떤 노드에 파드가 기동 되어야 할지를 정할 때, 파드의 overhead 와
해당 파드에 대한 컨테이너의 리소스 요청의 합을 고려한다. 이 예제에서, 스케줄러는
리소스 요청과 파드의 오버헤드를 더하고, 2.25 CPU와 320 MiB 메모리가 사용 가능한 노드를 찾는다.
일단 파드가 특정 노드에 스케줄링 되면, 해당 노드에 있는 kubelet 은 파드에 대한 새로운 cgroup을 생성한다. 기본 컨테이너 런타임이 만들어내는 컨테이너들은 이 파드 안에 존재한다.
만약 각 컨테이너에 대하여 QoS가 보장되었거나 향상이 가능하도록 QoS 의 리소스 상한 제한이 걸려있으면,
kubelet 은 해당 리소스(CPU의 경우 cpu.cfs_quota_us, 메모리의 경우 memory.limit_in_bytes)와 연관된 파드의
cgroup 의 상한선을 설정한다. 이 상한선은 컨테이너 리소스 상한과 PodSpec에
정의된 overhead 의 합에 기반한다.
CPU의 경우, 만약 파드가 보장형 또는 버스트형 QoS로 설정되었으면, kubelet은 PodSpec에 정의된 overhead 에 컨테이너의
리소스 요청의 합을 더한 값을 cpu.shares 로 설정한다.
다음의 예제를 참고하여, 워크로드에 대하여 컨테이너의 리소스 요청을 확인하자.
kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.containers[*].resources.limits}'
컨테이너 리소스 요청의 합은 각각 CPU 2000m 와 메모리 200MiB 이다.
map[cpu: 500m memory:100Mi] map[cpu:1500m memory:100Mi]
노드에서 측정된 내용과 비교하여 확인해보자.
kubectl describe node | grep test-pod -B2
CPU 2250m와 메모리 320MiB 가 리소스로 요청되었으며, 이 결과는 파드의 오버헤드를 포함한다.
Namespace Name CPU Requests CPU Limits Memory Requests Memory Limits AGE
--------- ---- ------------ ---------- --------------- ------------- ---
default test-pod 2250m (56%) 2250m (56%) 320Mi (1%) 320Mi (1%) 36m
워크로드가 실행 중인 노드에서 파드의 메모리 cgroup들을 확인 해보자. 다음의 예제에서, crictl은 노드에서 사용되며,
CRI-호환 컨테이너 런타임을 위해서 노드에서 사용할 수 있는 CLI 를 제공한다.
파드의 오버헤드 동작을 보여주는 좋은 예이며,
사용자가 노드에서 직접 cgroup들을 확인하지 않아도 된다.
먼저 특정 노드에서 파드의 식별자를 확인해 보자.
# 파드가 스케줄 된 노드에서 이것을 실행
POD_ID="$(sudo crictl pods --name test-pod -q)"
여기에서, 파드의 cgroup 경로를 확인할 수 있다.
# 파드가 스케줄 된 노드에서 이것을 실행
sudo crictl inspectp -o=json $POD_ID | grep cgroupsPath
명령의 결과로 나온 cgroup 경로는 파드의 pause 컨테이너를 포함한다. 파드 레벨의 cgroup은 하나의 디렉터리이다.
"cgroupsPath": "/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/7ccf55aee35dd16aca4189c952d83487297f3cd760f1bbf09620e206e7d0c27a"
아래의 특정한 경우에, 파드 cgroup 경로는 kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2 이다. 메모리의 파드 레벨 cgroup 설정을 확인하자.
# 파드가 스케줄 된 노드에서 이것을 실행.
# 또한 사용자의 파드에 할당된 cgroup 이름에 맞춰 해당 이름을 수정.
cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/memory.limit_in_bytes
예상대로 320 MiB 이다.
335544320
kube_pod_overhead 항목은 kube-state-metrics
에서 사용할 수 있어, 파드 오버헤드가 사용되는 시기를 식별하고,
정의된 오버헤드로 실행되는 워크로드의 안정성을 관찰할 수 있다.
이 기능은 kube-state-metrics 의 1.9 릴리스에서는 사용할 수 없지만, 다음 릴리스에서는 가능할 예정이다.
그 전까지는 소스로부터 kube-state-metric 을 빌드해야 한다.
노드 어피니티는 노드 셋을 (기본 설정 또는 어려운 요구 사항으로) 끌어들이는 파드의 속성이다. 테인트 는 그 반대로, 노드가 파드 셋을 제외할 수 있다.
톨러레이션 은 파드에 적용되며, 파드를 일치하는 테인트가 있는 노드에 스케줄되게 하지만 필수는 아니다.
테인트와 톨러레이션은 함께 작동하여 파드가 부적절한 노드에 스케줄되지 않게 한다. 하나 이상의 테인트가 노드에 적용된다. 이것은 노드가 테인트를 용인하지 않는 파드를 수용해서는 안 되는 것을 나타낸다.
kubectl taint를 사용하여 노드에 테인트을 추가한다. 예를 들면 다음과 같다.
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule
node1 노드에 테인트을 배치한다. 테인트에는 키 key1, 값 value1 및 테인트 이펙트(effect) NoSchedule 이 있다.
이는 일치하는 톨러레이션이 없으면 파드를 node1 에 스케줄할 수 없음을 의미한다.
위의 명령으로 추가한 테인트를 제거하려면, 다음을 실행한다.
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule-
PodSpec에서 파드에 대한 톨러레이션를 지정한다. 다음의 톨러레이션은
위의 kubectl taint 라인에 의해 생성된 테인트와 "일치"하므로, 어느 쪽 톨러레이션을 가진 파드이던
node1 에 스케줄 될 수 있다.
tolerations:
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoSchedule"
tolerations:
- key: "key1"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
톨러레이션을 사용하는 파드의 예는 다음과 같다.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels:
env: test
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
imagePullPolicy: IfNotPresent
tolerations:
- key: "example-key"
operator: "Exists"
effect: "NoSchedule"
지정하지 않으면 operator 의 기본값은 Equal 이다.
톨러레이션은 키가 동일하고 이펙트가 동일한 경우, 테인트와 "일치"한다. 그리고 다음의 경우에도 마찬가지다.
operator 가 Exists 인 경우(이 경우 value 를 지정하지 않아야 함), 또는operator 는 Equal 이고 value 는 value 로 같다.참고:두 가지 특별한 경우가 있다.
operator
Exists가 있는 비어있는key는 모든 키, 값 및 이펙트와 일치하므로 모든 것이 톨러레이션 된다.비어있는
effect는 모든 이펙트를 키key1와 일치시킨다.
위의 예는 NoSchedule 의 effect 를 사용했다. 또는, PreferNoSchedule 의 effect 를 사용할 수 있다.
이것은 NoSchedule 의 "기본 설정(preference)" 또는 "소프트(soft)" 버전이다. 시스템은 노드의 테인트를 허용하지 않는
파드를 배치하지 않으려고 시도 하지만, 필요하지는 않다. 세 번째 종류의 effect 는
나중에 설명할 NoExecute 이다.
동일한 노드에 여러 테인트를, 동일한 파드에 여러 톨러레이션을 둘 수 있다. 쿠버네티스가 여러 테인트 및 톨러레이션을 처리하는 방식은 필터와 같다. 모든 노드의 테인트로 시작한 다음, 파드에 일치하는 톨러레이션이 있는 것을 무시한다. 무시되지 않은 나머지 테인트는 파드에 표시된 이펙트를 가진다. 특히,
NoSchedule 이펙트가 있는 무시되지 않은 테인트가 하나 이상 있으면 쿠버네티스는 해당 노드에
파드를 스케줄하지 않는다.NoSchedule 이펙트가 있는 무시되지 않은 테인트가 없지만 PreferNoSchedule 이펙트가 있는
무시되지 않은 테인트가 하나 이상 있으면 쿠버네티스는 파드를 노드에 스케쥴하지 않으려고 시도 한다NoExecute 이펙트가 있는 무시되지 않은 테인트가 하나 이상 있으면
파드가 노드에서 축출되고(노드에서 이미 실행 중인 경우), 노드에서
스케줄되지 않는다(아직 실행되지 않은 경우).예를 들어, 이와 같은 노드를 테인트하는 경우는 다음과 같다.
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule
kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoExecute
kubectl taint nodes node1 key2=value2:NoSchedule
그리고 파드에는 두 가지 톨러레이션이 있다.
tolerations:
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoSchedule"
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoExecute"
이 경우, 세 번째 테인트와 일치하는 톨러레이션이 없기 때문에, 파드는 노드에 스케줄 될 수 없다. 그러나 세 번째 테인트가 파드에서 용인되지 않는 세 가지 중 하나만 있기 때문에, 테인트가 추가될 때 노드에서 이미 실행 중인 경우, 파드는 계속 실행할 수 있다.
일반적으로, NoExecute 이펙트가 있는 테인트가 노드에 추가되면, 테인트를
용인하지 않는 파드는 즉시 축출되고, 테인트를 용인하는 파드는
축출되지 않는다. 그러나 NoExecute 이펙트가 있는 톨러레이션은
테인트가 추가된 후 파드가 노드에 바인딩된 시간을 지정하는
선택적 tolerationSeconds 필드를 지정할 수 있다. 예를 들어,
tolerations:
- key: "key1"
operator: "Equal"
value: "value1"
effect: "NoExecute"
tolerationSeconds: 3600
이것은 이 파드가 실행 중이고 일치하는 테인트가 노드에 추가되면, 파드는 3600초 동안 노드에 바인딩된 후, 축출된다는 것을 의미한다. 그 전에 테인트를 제거하면, 파드가 축출되지 않는다.
테인트 및 톨러레이션은 파드를 노드에서 멀어지게 하거나 실행되지 않아야 하는 파드를 축출할 수 있는 유연한 방법이다. 유스케이스 중 일부는 다음과 같다.
전용 노드: 특정 사용자들이 독점적으로 사용하도록
노드 셋을 전용하려면, 해당 노드에 테인트를 추가(예:
kubectl taint nodes nodename dedicated=groupName:NoSchedule)한 다음 해당
톨러레이션을 그들의 파드에 추가할 수 있다(사용자 정의 [어드미션 컨트롤러]
(/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/)를 작성하면 가장 쉽게 수행할 수 있음).
그런 다음 톨러레이션이 있는 파드는 테인트된(전용) 노드와
클러스터의 다른 노드를 사용할 수 있다. 노드를 특정 사용자들에게 전용으로 지정하고 그리고
그 사용자들이 전용 노드 만 사용하려면, 동일한 노드 셋에
테인트와 유사한 레이블을 추가해야 하고(예: dedicated=groupName),
어드미션 컨트롤러는 추가로 파드가 dedicated=groupName 으로 레이블이 지정된 노드에만
스케줄될 수 있도록 노드 어피니티를 추가해야 한다.
특별한 하드웨어가 있는 노드: 작은 서브셋의 노드에 특별한
하드웨어(예: GPU)가 있는 클러스터에서는, 특별한 하드웨어가 필요하지 않는 파드를
해당 노드에서 분리하여, 나중에 도착하는 특별한 하드웨어가 필요한 파드를 위한 공간을
남겨두는 것이 바람직하다. 이는 특별한 하드웨어가 있는
노드(예: kubectl taint nodes nodename special=true:NoSchedule 또는
kubectl taint nodes nodename special=true:PreferNoSchedule)에 테인트를 추가하고
특별한 하드웨어를 사용하는 파드에 해당 톨러레이션을 추가하여 수행할 수 있다. 전용 노드 유스케이스에서와 같이,
사용자 정의 어드미션 컨트롤러를
사용하여 톨러레이션를 적용하는 것이 가장 쉬운 방법이다.
예를 들어, 확장된
리소스를
사용하여 특별한 하드웨어를 나타내고, 확장된 리소스 이름으로
특별한 하드웨어 노드를 테인트시키고
ExtendedResourceToleration
어드미션 컨트롤러를 실행하는 것을 권장한다. 이제, 노드가 테인트되었으므로, 톨러레이션이 없는
파드는 스케줄되지 않는다. 그러나 확장된 리소스를 요청하는 파드를 제출하면,
ExtendedResourceToleration 어드미션 컨트롤러가
파드에 올바른 톨러레이션을 자동으로 추가하고 해당 파드는
특별한 하드웨어 노드에서 스케줄된다. 이렇게 하면 이러한 특별한 하드웨어 노드가
해당 하드웨어를 요청하는 파드가 전용으로 사용하며 파드에 톨러레이션을
수동으로 추가할 필요가 없다.
테인트 기반 축출: 노드 문제가 있을 때 파드별로 구성 가능한 축출 동작은 다음 섹션에서 설명한다.
Kubernetes v1.18 [stable]
앞에서 우리는 노드에서 이미 실행 중인 파드에 영향을 주는 NoExecute 테인트 이펙트를
다음과 같이 언급했다.
tolerationSeconds 를 지정하지 않고
테인트를 용인하는 파드는 계속 바인딩된다.tolerationSeconds 가 지정된 테인트를 용인하는 파드는 지정된
시간 동안 바인딩된 상태로 유지된다.노드 컨트롤러는 특정 조건이 참일 때 자동으로 노드를 테인트시킨다. 다음은 빌트인 테인트이다.
node.kubernetes.io/not-ready: 노드가 준비되지 않았다. 이는 NodeCondition
Ready 가 "False"로 됨에 해당한다.node.kubernetes.io/unreachable: 노드가 노드 컨트롤러에서 도달할 수 없다. 이는
NodeCondition Ready 가 "Unknown"로 됨에 해당한다.node.kubernetes.io/memory-pressure: 노드에 메모리 할당 압박이 있다.node.kubernetes.io/disk-pressure: 노드에 디스크 할당 압박이 있다.node.kubernetes.io/pid-pressure: 노드에 PID 할당 압박이 있다.node.kubernetes.io/network-unavailable: 노드의 네트워크를 사용할 수 없다.node.kubernetes.io/unschedulable: 노드를 스케줄할 수 없다.node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized: "외부" 클라우드 공급자로
kubelet을 시작하면, 이 테인트가 노드에서 사용 불가능으로 표시되도록
설정된다. 클라우드-컨트롤러-관리자의 컨트롤러가 이 노드를 초기화하면,
kubelet이 이 테인트를 제거한다.노드가 축출될 경우, 노드 컨트롤러 또는 kubelet은 NoExecute 이펙트로 관련
테인트를 추가한다. 장애 상태가 정상으로 돌아오면 kubelet 또는 노드 컨트롤러가
관련 테인트를 제거할 수 있다.
참고: 콘트롤 플레인은 노드에 새 테인트를 추가하는 비율을 제한한다. 이 비율-제한은 많은 노드가 동시에 도달할 수 없을 때(예를 들어, 네트워크 중단으로) 트리거될 축출 개수를 관리한다.
이 기능을 tolerationSeconds 와 함께 사용하면, 파드에서
이러한 문제 중 하나 또는 둘 다가 있는 노드에 바인딩된 기간을 지정할 수 있다.
예를 들어, 로컬 상태가 많은 애플리케이션은 네트워크 분할의 장애에서 네트워크가 복구된 후에 파드가 축출되는 것을 피하기 위해 오랫동안 노드에 바인딩된 상태를 유지하려고 할 수 있다. 이 경우 파드가 사용하는 톨러레이션은 다음과 같다.
tolerations:
- key: "node.kubernetes.io/unreachable"
operator: "Exists"
effect: "NoExecute"
tolerationSeconds: 6000
참고:쿠버네티스는 사용자나 컨트롤러에서 명시적으로 설정하지 않았다면, 자동으로
node.kubernetes.io/not-ready와node.kubernetes.io/unreachable에 대해tolerationSeconds=300으로 톨러레이션을 추가한다.자동으로 추가된 이 톨러레이션은 이러한 문제 중 하나가 감지된 후 5분 동안 파드가 노드에 바인딩된 상태를 유지함을 의미한다.
데몬셋 파드는 tolerationSeconds 가 없는
다음 테인트에 대해 NoExecute 톨러레이션를 가지고 생성된다.
node.kubernetes.io/unreachablenode.kubernetes.io/not-ready이렇게 하면 이러한 문제로 인해 데몬셋 파드가 축출되지 않는다.
컨트롤 플레인은 노드 컨트롤러를 이용하여
노드 조건에 대한 NoSchedule 효과를 사용하여 자동으로 테인트를 생성한다.
스케줄러는 스케줄링 결정을 내릴 때 노드 조건을 확인하는 것이 아니라 테인트를 확인한다.
이렇게 하면 노드 조건이 스케줄링에 직접적인 영향을 주지 않는다.
예를 들어 DiskPressure 노드 조건이 활성화된 경우
컨트롤 플레인은 node.kubernetes.io/disk-pressure 테인트를 추가하고 영향을 받는 노드에 새 파드를 할당하지 않는다.
MemoryPressure 노드 조건이 활성화되면
컨트롤 플레인이 node.kubernetes.io/memory-pressure 테인트를 추가한다.
새로 생성된 파드에 파드 톨러레이션을 추가하여 노드 조건을 무시하도록 할 수 있다.
또한 컨트롤 플레인은 BestEffort 이외의
QoS 클래스를 가지는 파드에
node.kubernetes.io/memory-pressure 톨러레이션을 추가한다.
이는 쿠버네티스가 Guaranteed 또는 Burstable QoS 클래스를 갖는 파드(메모리 요청이 설정되지 않은 파드 포함)를
마치 그 파드들이 메모리 압박에 대처 가능한 것처럼 다루는 반면,
새로운 BestEffort 파드는 영향을 받는 노드에 할당하지 않기 때문이다.
데몬셋 컨트롤러는 다음의 NoSchedule 톨러레이션을
모든 데몬에 자동으로 추가하여, 데몬셋이 중단되는 것을 방지한다.
node.kubernetes.io/memory-pressurenode.kubernetes.io/disk-pressurenode.kubernetes.io/pid-pressure (1.14 이상)node.kubernetes.io/unschedulable (1.10 이상)node.kubernetes.io/network-unavailable (호스트 네트워크만 해당)이러한 톨러레이션을 추가하면 이전 버전과의 호환성이 보장된다. 데몬셋에 임의의 톨러레이션을 추가할 수도 있다.
노드-압박 축출은 kubelet이 노드의 자원을 회수하기 위해 파드를 능동적으로 중단시키는 절차이다.
kubelet은 클러스터 노드의 CPU, 메모리, 디스크 공간, 파일시스템 inode와 같은 자원을 모니터링한다. 이러한 자원 중 하나 이상이 특정 소모 수준에 도달하면, kubelet은 하나 이상의 파드를 능동적으로 중단시켜 자원을 회수하고 고갈 상황을 방지할 수 있다.
노드-압박 축출 과정에서, kubelet은 축출할 파드의 PodPhase를
Failed로 설정한다. 이로써 파드가 종료된다.
노드-압박 축출은 API를 이용한 축출과는 차이가 있다.
kubelet은 이전에 설정된 PodDisruptionBudget 값이나 파드의 terminationGracePeriodSeconds 값을 따르지 않는다.
소프트 축출 임계값을 사용하는 경우,
kubelet은 이전에 설정된 eviction-max-pod-grace-period 값을 따른다.
하드 축출 임계값을 사용하는 경우, 파드 종료 시 0s 만큼 기다린 후 종료한다(즉, 기다리지 않고 바로 종료한다).
실패한 파드를 새로운 파드로 교체하는
워크로드 리소스(예:
스테이트풀셋(StatefulSet) 또는
디플로이먼트(Deployment))가 파드를 관리하는 경우,
컨트롤 플레인이나 kube-controller-manager가 축출된 파드를 대신할 새 파드를 생성한다.
참고: kubelet은 최종 사용자 파드를 종료하기 전에 먼저 노드 수준 자원을 회수하려고 시도한다. 예를 들어, 디스크 자원이 부족하면 먼저 사용하지 않는 컨테이너 이미지를 제거한다.
kubelet은 축출 결정을 내리기 위해 다음과 같은 다양한 파라미터를 사용한다.
축출 신호는 특정 시점에서 특정 자원의 현재 상태이다. Kubelet은 노드에서 사용할 수 있는 리소스의 최소량인 축출 임계값과 축출 신호를 비교하여 축출 결정을 내린다.
Kubelet은 다음과 같은 축출 신호를 사용한다.
| 축출 신호 | 설명 |
|---|---|
memory.available |
memory.available := node.status.capacity[memory] - node.stats.memory.workingSet |
nodefs.available |
nodefs.available := node.stats.fs.available |
nodefs.inodesFree |
nodefs.inodesFree := node.stats.fs.inodesFree |
imagefs.available |
imagefs.available := node.stats.runtime.imagefs.available |
imagefs.inodesFree |
imagefs.inodesFree := node.stats.runtime.imagefs.inodesFree |
pid.available |
pid.available := node.stats.rlimit.maxpid - node.stats.rlimit.curproc |
이 표에서, 설명 열은 kubelet이 축출 신호 값을 계산하는 방법을 나타낸다.
각 축출 신호는 백분율 또는 숫자값을 지원한다.
Kubelet은 총 용량 대비 축출 신호의 백분율 값을
계산한다.
memory.available 값은 free -m과 같은 도구가 아니라 cgroupfs로부터 도출된다.
이는 free -m이 컨테이너 안에서는 동작하지 않고, 또한 사용자가
node allocatable
기능을 사용하는 경우 자원 부족에 대한 결정은 루트 노드뿐만 아니라
cgroup 계층 구조의 최종 사용자 파드 부분에서도 지역적으로 이루어지기 때문에 중요하다.
이 스크립트는
kubelet이 memory.available을 계산하기 위해 수행하는 동일한 단계들을 재현한다.
kubelet은 메모리 압박 상황에서 메모리가 회수 가능하다고 가정하므로,
inactive_file(즉, 비활성 LRU 목록의 파일 기반 메모리 바이트 수)을
계산에서 제외한다.
kubelet은 다음과 같은 파일시스템 파티션을 지원한다.
nodefs: 노드의 메인 파일시스템이며, 로컬 디스크 볼륨, emptyDir,
로그 스토리지 등에 사용된다. 예를 들어 nodefs는 /var/lib/kubelet/을 포함한다.imagefs: 컨테이너 런타임이 컨테이너 이미지 및
컨테이너 쓰기 가능 레이어를 저장하는 데 사용하는 선택적 파일시스템이다.Kubelet은 이러한 파일시스템을 자동으로 검색하고 다른 파일시스템은 무시한다. Kubelet은 다른 구성은 지원하지 않는다.
참고: 일부 kubelet 가비지 수집 기능은 더 이상 사용되지 않으며 축출로 대체되었다. 사용 중지된 기능의 목록은 kubelet 가비지 수집 사용 중단을 참조한다.
kubelet이 축출 결정을 내릴 때 사용하는 축출 임계값을 사용자가 임의로 설정할 수 있다.
축출 임계값은 [eviction-signal][operator][quantity] 형태를 갖는다.
eviction-signal에는 사용할 축출 신호를 적는다.operator에는 관계연산자를
적는다(예: < - 미만)quantity에는 1Gi와 같이 축출 임계값 수치를 적는다.
quantity에 들어가는 값은 쿠버네티스가 사용하는 수치 표현 방식과 맞아야 한다.
숫자값 또는 백분율(%)을 사용할 수 있다.예를 들어, 노드에 총 10Gi의 메모리가 있고
1Gi 아래로 내려갔을 때 축출이 시작되도록 만들고 싶으면, 축출 임계값을
memory.available<10% 또는 memory.available<1Gi 형태로 정할 수 있다. 둘을 동시에 사용할 수는 없다.
소프트 축출 임계값과 하드 축출 임계값을 설정할 수 있다.
소프트 축출 임계값은 관리자가 설정하는 유예 시간(필수)과 함께 정의된다. kubelet은 유예 시간이 초과될 때까지 파드를 제거하지 않는다. 유예 시간이 지정되지 않으면 kubelet 시작 시 오류가 반환된다.
kubelet이 축출 과정에서 사용할 수 있도록, '소프트 축출 임계값'과 '최대 허용 파드 종료 유예 시간' 둘 다를 설정할 수 있다. '최대 허용 파드 종료 유예 시간'이 설정되어 있는 상태에서 '소프트 축출 임계값'에 도달하면, kubelet은 두 유예 시간 중 작은 쪽을 적용한다. '최대 허용 파드 종료 유예 시간'을 설정하지 않으면, kubelet은 축출된 파드를 유예 시간 없이 즉시 종료한다.
소프트 축출 임계값을 설정할 때 다음과 같은 플래그를 사용할 수 있다.
eviction-soft: 축출 임계값(예: memory.available<1.5Gi)의 집합이며,
지정된 유예 시간동안 이 축출 임계값 조건이 충족되면 파드 축출이 트리거된다.eviction-soft-grace-period: 축출 유예 시간의 집합이며,
소프트 축출 임계값 조건이 이 유예 시간동안 충족되면 파드 축출이 트리거된다.eviction-max-pod-grace-period: '최대 허용 파드 종료 유예 시간(단위: 초)'이며,
소프트 축출 임계값 조건이 충족되어 파드를 종료할 때 사용한다.하드 축출 임계값에는 유예 시간이 없다. 하드 축출 임계값 조건이 충족되면, kubelet은 고갈된 자원을 회수하기 위해 파드를 유예 시간 없이 즉시 종료한다.
eviction-hard 플래그를 사용하여 하드 축출
임계값(예: memory.available<1Gi)을 설정할 수 있다.
kubelet은 다음과 같은 하드 축출 임계값을 기본적으로 설정하고 있다.
memory.available<100Minodefs.available<10%imagefs.available<15%nodefs.inodesFree<5% (리눅스 노드)kubelet은 housekeeping-interval에 설정된 시간 간격(기본값: 10s)마다
축출 임계값을 확인한다.
kubelet은 하드/소프트 축출 임계값 조건이 충족되어 노드 압박이 발생했다는 것을 알리기 위해, 설정된 유예 시간과는 관계없이 노드 컨디션을 보고한다.
kubelet은 다음과 같이 노드 컨디션과 축출 신호를 매핑한다.
| 노드 컨디션 | 축출 신호 | 설명 |
|---|---|---|
MemoryPressure |
memory.available |
노드의 가용 메모리 양이 축출 임계값에 도달함 |
DiskPressure |
nodefs.available, nodefs.inodesFree, imagefs.available, 또는 imagefs.inodesFree |
노드의 루트 파일시스템 또는 이미지 파일시스템의 가용 디스크 공간 또는 inode의 수가 축출 임계값에 도달함 |
PIDPressure |
pid.available |
(리눅스) 노드의 가용 프로세스 ID(PID)가 축출 임계값 이하로 내려옴 |
kubelet은 --node-status-update-frequency에 설정된
시간 간격(기본값: 10s)마다 노드 컨디션을 업데이트한다.
경우에 따라, 노드의 축출 신호값이 사전에 설정된 유예 시간 동안 유지되지 않고
소프트 축출 임계값을 중심으로 진동할 수 있다. 이로 인해 노드 컨디션이 계속
true와 false로 바뀌며, 잘못된 축출 결정을 야기할 수 있다.
이러한 진동을 방지하기 위해, eviction-pressure-transition-period 플래그를
사용하여 kubelet이 노드 컨디션을 다른 상태로 바꾸기 위해 기다려야 하는 시간을
설정할 수 있다. 기본값은 5m이다.
kubelet은 최종 사용자 파드를 축출하기 전에 노드-수준 자원 회수를 시도한다.
DiskPressure 노드 컨디션이 보고되면,
kubelet은 노드의 파일시스템을 기반으로 노드-수준 자원을 회수한다.
imagefs가 있는 경우컨테이너 런타임이 사용할 전용 imagefs 파일시스템이 노드에 있으면,
kubelet은 다음 작업을 수행한다.
nodefs 파일시스템이 축출 임계값 조건을 충족하면,
kubelet은 종료된 파드와 컨테이너에 대해 가비지 수집을 수행한다.imagefs 파일시스템이 축출 임계값 조건을 충족하면,
kubelet은 모든 사용중이지 않은 이미지를 삭제한다.imagefs가 없는 경우노드에 nodefs 파일시스템만 있고 이것이 축출 임계값 조건을 충족한 경우,
kubelet은 다음 순서로 디스크 공간을 확보한다.
kubelet이 노드-수준 자원을 회수했음에도 축출 신호가 임계값 아래로 내려가지 않으면, kubelet은 최종 사용자 파드 축출을 시작한다.
kubelet은 파드 축출 순서를 결정하기 위해 다음의 파라미터를 활용한다.
결과적으로, kubelet은 다음과 같은 순서로 파드의 축출 순서를 정하고 축출을 수행한다.
BestEffort 또는 Burstable 파드 중 자원 사용량이 요청량을 초과한 파드.
이 파드들은 파드들의 우선순위, 그리고 자원 사용량이 요청량을
얼마나 초과했는지에 따라 축출된다.Guaranteed, Burstable 파드 중 자원 사용량이 요청량보다 낮은 파드는
우선순위에 따라 후순위로 축출된다.참고: kubelet이 파드 축출 순서를 결정할 때 파드의 QoS 클래스는 이용하지 않는다. 메모리 등의 자원을 회수할 때, QoS 클래스를 이용하여 가장 가능성이 높은 파드 축출 순서를 예측할 수는 있다. QoS는 EphemeralStorage 요청에 적용되지 않으므로, 노드가 예를 들어DiskPressure아래에 있는 경우 위의 시나리오가 적용되지 않는다.
Guaranteed 파드는 모든 컨테이너에 대해 자원 요청량과 제한이 명시되고
그 둘이 동일할 때에만 보장(guaranteed)된다. 다른 파드의 자원 사용으로 인해
Guaranteed 파드가 축출되는 일은 발생하지 않는다. 만약 시스템 데몬(예:
kubelet, docker, journald)이 system-reserved 또는 kube-reserved
할당을 통해 예약된 것보다 더 많은 자원을 소비하고, 노드에는 요청량보다 적은 양의
자원을 사용하고 있는 Guaranteed / Burstable 파드만 존재한다면,
kubelet은 노드 안정성을 유지하고 자원 고갈이 다른 파드에 미칠 영향을 통제하기 위해
이러한 파드 중 하나를 골라 축출해야 한다.
이 경우, 가장 낮은 Priority를 갖는 파드가 선택된다.
inodes와 PIDs에 대한 요청량은 정의하고 있지 않기 때문에, kubelet이 inode
또는 PID 고갈 때문에 파드를 축출할 때에는 파드의 Priority를 이용하여 축출
순위를 정한다.
노드에 전용 imagefs 파일시스템이 있는지 여부에 따라 kubelet이 파드 축출 순서를
정하는 방식에 차이가 있다.
imagefs가 있는 경우nodefs로 인한 축출의 경우, kubelet은 nodefs
사용량(모든 컨테이너의 로컬 볼륨 + 로그)을 기준으로 축출 순서를 정한다.
imagefs로 인한 축출의 경우, kubelet은 모든 컨테이너의
쓰기 가능한 레이어(writable layer) 사용량을 기준으로 축출 순서를 정한다.
imagefs가 없는 경우nodefs로 인한 축출의 경우, kubelet은 각 파드의 총
디스크 사용량(모든 컨테이너의 로컬 볼륨 + 로그 + 쓰기 가능한 레이어)을 기준으로 축출 순서를 정한다.
경우에 따라, 파드를 축출했음에도 적은 양의 자원만이 회수될 수 있다. 이로 인해 kubelet이 반복적으로 축출 임계값 도달을 감지하고 여러 번의 축출을 수행할 수 있다.
--eviction-minimum-reclaim 플래그 또는
kubelet 설정 파일을 이용하여
각 자원에 대한 최소 회수량을 설정할 수 있다. kubelet이 자원 부족 상황을 감지하면,
앞서 설정한 최소 회수량에 도달할때까지 회수를 계속 진행한다.
예를 들어, 다음 YAML은 최소 회수량을 정의하고 있다.
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
evictionHard:
memory.available: "500Mi"
nodefs.available: "1Gi"
imagefs.available: "100Gi"
evictionMinimumReclaim:
memory.available: "0Mi"
nodefs.available: "500Mi"
imagefs.available: "2Gi"
이 예제에서, 만약 nodefs.available 축출 신호가 축출 임계값 조건에 도달하면,
kubelet은 축출 신호가 임계값인 1Gi에 도달할 때까지 자원을 회수하며,
이어서 축출 신호가 1.5Gi에 도달할 때까지 최소 500Mi 이상의 자원을
회수한다.
유사한 방식으로, kubelet은 imagefs.available 축출 신호가
102Gi에 도달할 때까지 imagefs 자원을 회수한다.
모든 자원에 대해 eviction-minimum-reclaim의 기본값은 0이다.
kubelet의 메모리 회수가 가능하기 이전에 노드에 메모리 부족(out of memory, 이하 OOM) 이벤트가 발생하면, 노드는 oom_killer에 의존한다.
kubelet은 각 파드에 설정된 QoS를 기반으로 각 컨테이너에 oom_score_adj 값을 설정한다.
| 서비스 품질(Quality of Service) | oom_score_adj |
|---|---|
Guaranteed |
-997 |
BestEffort |
1000 |
Burstable |
min(max(2, 1000 - (1000 * memoryRequestBytes) / machineMemoryCapacityBytes), 999) |
노드가 OOM을 겪기 전에 kubelet이 메모리를 회수하지 못하면, oom_killer가 노드의
메모리 사용률 백분율을 이용하여 oom_score를 계산하고, 각 컨테이너의 실질
oom_score를 구하기 위해 oom_score_adj를 더한다. 그 뒤 oom_score가 가장 높은
컨테이너부터 종료시킨다.
이는 곧, 스케줄링 요청에 비해 많은 양의 메모리를 사용하면서 QoS가 낮은 파드에 속한 컨테이너가 먼저 종료됨을 의미한다.
파드 축출과 달리, 컨테이너가 OOM으로 인해 종료되면,
kubelet이 컨테이너의 RestartPolicy를 기반으로 컨테이너를 다시 실행할 수 있다.
아래 섹션에서 축출 설정에 대한 추천 예시를 소개한다.
kubelet에 축출 정책을 설정할 때, 만약 어떤 파드 배치가 즉시 메모리 압박을 야기하기 때문에 축출을 유발한다면 스케줄러가 그 파드 배치를 수행하지 않도록 설정해야 한다.
다음 시나리오를 가정한다.
10Gikubelet 등)을 위해 메모리 용량의 10%를 확보해 놓고 싶어 한다.이것이 실현되도록, kubelet이 다음과 같이 실행된다.
--eviction-hard=memory.available<500Mi
--system-reserved=memory=1.5Gi
이 환경 설정에서, --system-reserved 플래그는 시스템 용으로 1.5Gi 메모리를
확보하는데, 이는 총 메모리의 10% + 축출 임계값에 해당된다.
파드가 요청량보다 많은 메모리를 사용하거나 시스템이 1Gi 이상의 메모리를
사용하여, memory.available 축출 신호가 500Mi 아래로 내려가면 노드가 축출
임계값에 도달할 수 있다.
파드 우선 순위(Priority)는 파드 축출 결정을 내릴 때의 주요 요소이다.
kubelet이 DaemonSet에 속하는 파드를 축출하지 않도록 하려면
해당 파드의 파드 스펙에 충분히 높은 priorityClass를 지정한다.
또는 낮은 priorityClass나 기본값을 사용하여
리소스가 충분할 때만 DaemonSet 파드가 실행되도록 허용할 수도 있다.
다음 섹션에서는 리소스 부족 처리와 관련된 알려진 이슈에 대해 다룬다.
기본적으로 kubelet은 cAdvisor를 폴링하여
일정한 간격으로 메모리 사용량 통계를 수집한다.
해당 타임 윈도우 내에서 메모리 사용량이 빠르게 증가하면 kubelet이
MemoryPressure를 충분히 빠르게 감지하지 못해 OOMKiller가 계속 호출될 수 있다.
--kernel-memcg-notification 플래그를 사용하여
kubelet의 memcg 알림 API가 임계값을 초과할 때 즉시 알림을 받도록
할 수 있다.
사용률(utilization)을 극단적으로 높이려는 것이 아니라 오버커밋(overcommit)에 대한 합리적인 조치만 원하는 경우,
이 문제에 대한 현실적인 해결 방법은 --kube-reserved 및
--system-reserved 플래그를 사용하여 시스템에 메모리를 할당하는 것이다.
active_file 메모리가 사용 가능한 메모리로 간주되지 않음리눅스에서, 커널은 활성 LRU 목록의 파일 지원 메모리 바이트 수를 active_file
통계로 추적한다. kubelet은 active_file 메모리 영역을 회수할 수 없는 것으로
취급한다. 임시 로컬 스토리지를 포함하여 블록 지원 로컬 스토리지를 집중적으로
사용하는 워크로드의 경우 파일 및 블록 데이터의 커널 수준 캐시는 최근에 액세스한
많은 캐시 페이지가 active_file로 계산될 가능성이 있음을 의미한다. 활성 LRU
목록에 이러한 커널 블록 버퍼가 충분히 많으면, kubelet은 이를 높은 자원 사용
상태로 간주하고 노드가 메모리 압박을 겪고 있다고 테인트를 표시할 수 있으며, 이는
파드 축출을 유발한다.
더 자세한 사항은 https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/43916를 참고한다.
집중적인 I/O 작업을 수행할 가능성이 있는 컨테이너에 대해 메모리 제한량 및 메모리 요청량을 동일하게 설정하여 이 문제를 해결할 수 있다. 해당 컨테이너에 대한 최적의 메모리 제한량을 추정하거나 측정해야 한다.
API를 이용한 축출은 축출 API를 사용하여
생성된 Eviction 오브젝트로 파드를 정상 종료한다.
kubectl drain 명령과 같은 kube-apiserver의 클라이언트를 사용하여,
축출 API를 직접 호출해 축출 요청을 할 수 있다.
그러면 API 서버가 파드를 종료하는 Eviction 오브젝트가 생성된다.
API를 이용한 축출은 구성된 PodDisruptionBudgets 및 terminationGracePeriodSeconds를 준수한다.
Kubernetes v1.14 [stable]
파드는 우선순위 를 가질 수 있다. 우선순위는 다른 파드에 대한 상대적인 파드의 중요성을 나타낸다. 파드를 스케줄링할 수 없는 경우, 스케줄러는 우선순위가 낮은 파드를 선점(축출)하여 보류 중인 파드를 스케줄링할 수 있게 한다.
경고:모든 사용자를 신뢰할 수 없는 클러스터에서, 악의적인 사용자가 우선순위가 가장 높은 파드를 생성하여 다른 파드가 축출되거나 스케줄링되지 않을 수 있다. 관리자는 리소스쿼터를 사용하여 사용자가 우선순위가 높은 파드를 생성하지 못하게 할 수 있다.
자세한 내용은 기본적으로 프라이어리티클래스(Priority Class) 소비 제한을 참고한다.
우선순위와 선점을 사용하려면 다음을 참고한다.
하나 이상의 프라이어리티클래스를 추가한다.
추가된 프라이어리티클래스 중 하나에 priorityClassName이 설정된
파드를 생성한다. 물론 파드를 직접 생성할 필요는 없다.
일반적으로 디플로이먼트와 같은 컬렉션 오브젝트의 파드 템플릿에 priorityClassName
을 추가한다.
이 단계에 대한 자세한 내용은 계속 읽어보자.
참고: 쿠버네티스는 이미system-cluster-critical과system-node-critical, 두 개의 프라이어리티클래스를 제공한다. 이들은 일반적인 클래스이며 중요한(critical) 컴포넌트가 항상 먼저 스케줄링이 되도록 하는 데 사용된다.
프라이어리티클래스는 프라이어리티클래스 이름에서 우선순위의 정수 값으로의 매핑을
정의하는 네임스페이스가 아닌(non-namespaced) 오브젝트이다. 이름은
프라이어리티클래스 오브젝트의 메타데이터의 name 필드에 지정된다. 값은
필수 value 필드에 지정되어 있다. 값이 클수록, 우선순위가
높다.
프라이어리티클래스 오브젝트의 이름은 유효한
DNS 서브 도메인 이름이어야 하며,
system- 접두사를 붙일 수 없다.
프라이어리티클래스 오브젝트는 10억 이하의 32비트 정수 값을 가질 수 있다. 일반적으로 선점하거나 축출해서는 안되는 중요한 시스템 파드에는 더 큰 숫자가 예약되어 있다. 클러스터 관리자는 원하는 각 매핑에 대해 프라이어리티클래스 오브젝트를 하나씩 생성해야 한다.
프라이어리티클래스에는 globalDefault 와 description 두 개의 선택적인 필드도 있다.
globalDefault 필드는 이 프라이어리티클래스의 값을 priorityClassName 이 없는
파드에 사용해야 함을 나타낸다. 시스템에서 globalDefault 가 true 로 설정된
프라이어리티클래스는 하나만 존재할 수 있다. globalDefault 가 설정된
프라이어리티클래스가 없을 경우, priorityClassName 이 없는 파드의
우선순위는 0이다.
description 필드는 임의의 문자열이다. 이 필드는 이 프라이어리티클래스를 언제
사용해야 하는지를 클러스터 사용자에게 알려주기 위한 것이다.
이 기능없이 기존 클러스터를 업그레이드 하는 경우, 기존 파드의 우선순위는 사실상 0이다.
globalDefault 가 true 로 설정된 프라이어리티클래스를 추가해도 기존 파드의
우선순위는 변경되지 않는다. 이러한 프라이어리티클래스의 값은
프라이어리티클래스를 추가한 후 생성된 파드에만 사용된다.
프라이어리티클래스를 삭제하면, 삭제된 프라이어리티클래스의 이름을 사용하는 기존 파드는 변경되지 않고 남아있지만, 삭제된 프라이어리티클래스의 이름을 사용하는 파드는 더 이상 생성할 수 없다.
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "이 프라이어리티클래스는 XYZ 서비스 파드에만 사용해야 한다."
Kubernetes v1.19 [beta]
PreemptionPolicy: Never 를 가진 파드는 낮은 우선순위 파드의 스케줄링 대기열의
앞쪽에 배치되지만,
그 파드는 다른 파드를 축출할 수 없다.
스케줄링 대기 중인 비-선점 파드는 충분한 리소스가 확보되고
스케줄링될 수 있을 때까지
스케줄링 대기열에 대기한다.
다른 파드와 마찬가지로,
비-선점 파드는
스케줄러 백오프(back-off)에 종속된다.
이는 스케줄러가 이러한 파드를 스케줄링하려고 시도하고 스케줄링할 수 없는 경우,
더 적은 횟수로 재시도하여,
우선순위가 낮은 다른 파드를 미리 스케줄링할 수 있음을 의미한다.
비-선점 파드는 다른 우선순위가 높은 파드에 의해 축출될 수 있다.
PreemptionPolicy 는 기본값으로 PreemptLowerPriority 로 설정되어,
해당 프라이어리티클래스의 파드가 우선순위가 낮은 파드를 축출할 수
있다(기존의 기본 동작과 동일).
PreemptionPolicy 가 Never 로 설정된 경우,
해당 프라이어리티클래스의 파드는 비-선점될 것이다.
예제 유스케이스는 데이터 과학 관련 워크로드이다.
사용자는 다른 워크로드보다 우선순위가 높은 잡(job)을 제출할 수 있지만,
실행 중인 파드를 축출하여 기존의 작업을 삭제하지는 않을 것이다.
클러스터 리소스가 "자연스럽게" 충분히 사용할 수 있게 되면,
PreemptionPolicy: Never 의 우선순위가 높은 잡이
다른 대기 중인 파드보다 먼저 스케줄링된다.
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: high-priority-nonpreempting
value: 1000000
preemptionPolicy: Never
globalDefault: false
description: "이 프라이어리티클래스는 다른 파드를 축출하지 않는다."
프라이어리티클래스가 하나 이상 있으면, 그것의 명세에서 이들 프라이어리티클래스 이름 중 하나를
지정하는 파드를 생성할 수 있다. 우선순위 어드미션
컨트롤러는 priorityClassName 필드를 사용하고 우선순위의 정수 값을
채운다. 프라이어리티클래스를 찾을 수 없으면, 파드가 거부된다.
다음의 YAML은 이전 예제에서 생성된 프라이어리티클래스를 사용하는 파드 구성의 예이다. 우선순위 어드미션 컨트롤러는 명세를 확인하고 파드의 우선순위를 1000000으로 해석한다.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
labels:
env: test
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
imagePullPolicy: IfNotPresent
priorityClassName: high-priority
파드 우선순위가 활성화되면, 스케줄러가 우선순위에 따라 보류 중인 파드를 주문하고 보류 중인 파드는 스케줄링 대기열에서 우선순위가 낮은 다른 보류 중인 파드보다 우선한다. 결과적으로, 스케줄링 요구 사항이 충족되는 경우 우선순위가 더 낮은 파드보다 우선순위가 높은 파드가 더 빨리 스케줄링될 수 있다. 이러한 파드를 스케줄링할 수 없는 경우, 스케줄러는 계속 진행하고 우선순위가 낮은 다른 파드를 스케줄링하려고 한다.
파드가 생성되면, 대기열로 이동하여 스케줄링을 기다린다. 스케줄러가 대기열에서 파드를 선택하여 노드에 스케줄링하려고 한다. 파드의 지정된 모든 요구 사항을 충족하는 노드가 없으면, 보류 중인 파드에 대해 선점 로직이 트리거된다. 보류 중인 파드를 P라 하자. 선점 로직은 P보다 우선순위가 낮은 하나 이상의 파드를 제거하면 해당 노드에서 P를 스케줄링할 수 있는 노드를 찾는다. 이러한 노드가 발견되면, 하나 이상의 우선순위가 낮은 파드가 노드에서 축출된다. 파드가 축출된 후, P는 노드에 스케줄링될 수 있다.
파드 P가 노드 N에서 하나 이상의 파드를 축출할 경우, 파드 P의 상태 nominatedNodeName
필드는 노드 N의 이름으로 설정된다. 이 필드는 스케줄러가 파드 P에
예약된 리소스를 추적하는 데 도움이 되고 사용자에게 클러스터의 선점에 대한
정보를 제공한다.
파드 P는 반드시 "지정된 노드"로 스케줄링되지는 않는다.
피해자 파드가 축출된 후, 그것은 정상적(graceful)으로 종료되는 기간을 갖는다.
스케줄러가 종료될 피해자 파드를 기다리는 동안 다른 노드를 사용할 수
있게 되면, 스케줄러는 파드 P를 스케줄링하기 위해 다른 노드를 사용한다. 그 결과,
파드 스펙의 nominatedNodeName 과 nodeName 은 항상 동일하지 않다. 또한,
스케줄러가 노드 N에서 파드를 축출했지만, 파드 P보다 우선순위가 높은 파드가
도착하면, 스케줄러가 노드 N에 새로운 우선순위가 높은 파드를 제공할 수 있다. 이러한
경우, 스케줄러는 파드 P의 nominatedNodeName 을 지운다. 이렇게하면, 스케줄러는
파드 P가 다른 노드에서 파드를 축출할 수 있도록 한다.
파드가 축출되면, 축출된 피해자 파드는 정상적인 종료 기간을 가진다. 피해자 파드는 작업을 종료하고 빠져나가는 데(exit) 많은 시간을 가진다. 그렇지 않으면, 파드는 강제종료(kill) 된다. 이 정상적인 종료 기간은 스케줄러가 파드를 축출하는 지점과 보류 중인 파드(P)를 노드(N)에서 스케줄링할 수 있는 시점 사이의 시간 간격을 만든다. 그 동안, 스케줄러는 보류 중인 다른 파드를 계속 스케줄링한다. 피해자 파드가 빠져나가거나 종료되면, 스케줄러는 보류 대기열에서 파드를 스케줄하려고 한다. 따라서, 일반적으로 스케줄러가 피해자 파드를 축출하는 시점과 파드 P가 스케줄링된 시점 사이에 시간 간격이 있다. 이러한 차이를 최소화하기 위해, 우선순위가 낮은 파드의 정상적인 종료 기간을 0 또는 작은 수로 설정할 수 있다.
Pod Disruption Budget(PDB)은 애플리케이션 소유자가 자발적 중단에서 동시에 다운된 복제된 애플리케이션의 파드 수를 제한할 수 있다. 쿠버네티스는 파드를 선점할 때 PDB를 지원하지만, PDB를 따르는 것이 최선의 노력이다. 스케줄러는 선점에 의해 PDB를 위반하지 않은 피해자 파드를 찾으려고 하지만, 그러한 피해자 파드가 발견되지 않으면, 선점은 여전히 발생하며, PDB를 위반하더라도 우선순위가 낮은 파드는 제거된다.
이 질문에 대한 답변이 '예'인 경우에만 노드가 선점 대상으로 간주된다. "대기 중인 파드보다 우선순위가 낮은 모든 파드가 노드에서 제거되면, 보류 중인 파드를 노드에 스케줄링할 수 있습니까?"
참고: 선점으로 우선순위가 낮은 모든 파드를 반드시 제거할 필요는 없다. 우선순위가 낮은 모든 파드보다 적은 수를 제거하여 보류 중인 파드를 스케줄링할 수 있는 경우, 우선순위가 낮은 파드의 일부만 제거된다. 그럼에도 불구하고, 앞의 질문에 대한 대답은 '예'여야 한다. 답변이 '아니오'인 경우, 노드가 선점 대상으로 간주되지 않는다.
보류 중인 파드가 노드에 있는 하나 이상의 우선순위가 낮은 파드에 대한 파드-간 어피니티를 가진 경우에, 우선순위가 낮은 파드가 없을 때 파드-간 어피니티 규칙을 충족할 수 없다. 이 경우, 스케줄러는 노드의 파드를 축출하지 않는다. 대신, 다른 노드를 찾는다. 스케줄러가 적합한 노드를 찾거나 찾지 못할 수 있다. 보류 중인 파드를 스케줄링할 수 있다는 보장은 없다.
이 문제에 대한 권장 솔루션은 우선순위가 같거나 높은 파드에 대해서만 파드-간 어피니티를 생성하는 것이다.
보류 중인 파드 P가 노드 N에 스케줄링될 수 있도록 노드 N이 선점 대상으로 고려되고 있다고 가정한다. 다른 노드의 파드가 축출된 경우에만 P가 N에서 실행 가능해질 수 있다. 예를 들면 다음과 같다.
topologyKey: topology.kubernetes.io/zone)와 영역(zone) 전체의 안티-어피니티를 갖는다.파드 Q가 노드에서 제거되면, 파드 안티-어피니티 위반이 사라지고, 파드 P는 노드 N에서 스케줄링될 수 있다.
수요가 충분하고 합리적인 성능의 알고리즘을 찾을 경우 향후 버전에서 교차 노드 선점의 추가를 고려할 수 있다.
파드 우선순위와 선점은 원하지 않는 부작용을 가질 수 있다. 다음은 잠재적 문제의 예시와 이를 해결하는 방법이다.
선점은 우선순위가 높은 보류 중인 파드를 위한 공간을 만들기 위해 리소스 압박을 받고 있는
클러스터에서 기존 파드를 제거한다. 실수로 특정 파드에 높은 우선순위를
부여하면, 의도하지 않은 높은 우선순위 파드가 클러스터에서
선점을 유발할 수 있다. 파드 우선순위는 파드 명세에서
priorityClassName 필드를 설정하여 지정한다. 그런 다음
우선순위의 정수 값이 분석되어 podSpec 의 priority 필드에 채워진다.
문제를 해결하기 위해, 해당 파드가 우선순위가 낮은 클래스를 사용하도록 priorityClassName 을
변경하거나, 해당 필드를 비워둘 수 있다. 빈
priorityClassName 은 기본값이 0으로 해석된다.
파드가 축출되면, 축출된 파드에 대한 이벤트가 기록된다. 선점은 클러스터가 파드에 대한 리소스를 충분히 가지지 못한 경우에만 발생한다. 이러한 경우, 선점은 보류 중인 파드(선점자)의 우선순위가 피해자 파드보다 높은 경우에만 발생한다. 보류 중인 파드가 없거나, 보류 중인 파드의 우선순위가 피해자 파드와 같거나 낮은 경우 선점이 발생하지 않아야 한다. 그러한 시나리오에서 선점이 발생하면, 이슈를 올리기 바란다.
파드가 축출되면, 요청된 정상적인 종료 기간(기본적으로 30초)이 주어진다. 이 기간 내에 대상 파드가 종료되지 않으면, 강제 종료된다. 모든 피해자 파드가 사라지면, 선점자 파드를 스케줄링할 수 있다.
선점자 파드가 피해자 파드가 없어지기를 기다리는 동안, 동일한 노드에 적합한 우선순위가 높은 파드가 생성될 수 있다. 이 경우, 스케줄러는 선점자 대신 우선순위가 높은 파드를 스케줄링한다.
이것은 예상된 동작이다. 우선순위가 높은 파드는 우선순위가 낮은 파드를 대체해야 한다.
스케줄러가 보류 중인 파드를 실행할 수 있는 노드를 찾으려고 한다. 노드를 찾지 못하면, 스케줄러는 임의의 노드에서 우선순위가 낮은 파드를 제거하여 보류 중인 파드를 위한 공간을 만든다. 우선순위가 낮은 파드가 있는 노드가 보류 중인 파드를 실행할 수 없는 경우, 스케줄러는 선점을 위해 우선순위가 높은 다른 노드(다른 노드의 파드와 비교)를 선택할 수 있다. 피해자 파드는 여전히 선점자 파드보다 우선순위가 낮아야 한다.
선점할 수 있는 여러 노드가 있는 경우, 스케줄러는 우선순위가 가장 낮은 파드 세트를 가진 노드를 선택하려고 한다. 그러나, 이러한 파드가 위반될 PodDisruptionBudget을 가지고 있고 축출된 경우 스케줄러는 우선순위가 높은 파드를 가진 다른 노드를 선택할 수 있다.
선점을 위해 여러 개의 노드가 존재하고 위의 시나리오 중 어느 것도 적용되지 않는 경우, 스케줄러는 우선순위가 가장 낮은 노드를 선택한다.
파드 우선순위와 QoS 클래스는
상호 작용이 거의 없고 QoS 클래스를 기반으로 파드 우선순위를 설정하는 데 대한
기본 제한이 없는 두 개의 직교(orthogonal) 기능이다. 스케줄러의
선점 로직은 선점 대상을 선택할 때 QoS를 고려하지 않는다.
선점은 파드 우선순위를 고려하고 우선순위가 가장 낮은 대상 세트를
선택하려고 한다. 우선순위가 가장 높은 파드는 스케줄러가
선점자 파드를 스케줄링할 수 없거나 우선순위가 가장 낮은 파드가
PodDisruptionBudget 으로 보호되는 경우에만, 우선순위가 가장 낮은 파드를
축출 대상으로 고려한다.
QoS와 파드 우선순위를 모두 고려하는 유일한 컴포넌트는 kubelet 리소스 부족 축출이다. kubelet은 부족한 리소스의 사용이 요청을 초과하는지 여부에 따라, 그런 다음 우선순위에 따라, 파드의 스케줄링 요청에 대한 부족한 컴퓨팅 리소스의 소비에 의해 먼저 축출 대상 파드의 순위를 매긴다. 더 자세한 내용은 엔드유저 파드 축출을 참조한다.
kubelet 리소스 부족 축출은 사용량이 요청을 초과하지 않는 경우 파드를 축출하지 않는다. 우선순위가 낮은 파드가 요청을 초과하지 않으면, 축출되지 않는다. 요청을 초과하는 우선순위가 더 높은 다른 파드가 축출될 수 있다.
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.
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 RequestedToCapacityRatioArgs라는
구성 옵션으로 제어할 수 있다. 이 인수는 shape와 resources
두 개의 파라미터로 구성된다. shape 파라미터는 사용자가 utilization과
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: 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
kube-scheduler 플래그 --config=/path/to/config/file 을 사용하여
KubeSchedulerConfiguration 파일을 참조하면 구성이 스케줄러에
전달된다.
이 기능은 기본적으로 비활성화되어 있다.
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: 10
- 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.
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
Kubernetes 1.14 [beta]
kube-scheduler는 쿠버네티스의 기본 스케줄러이다. 그것은 클러스터의 노드에 파드를 배치하는 역할을 한다.
파드의 스케줄링 요건을 충족하는 클러스터의 노드를 파드에 적합한(feasible) 노드라고 한다. 스케줄러는 파드에 대해 적합한 노드를 찾고 기능 셋을 실행하여 해당 노드의 점수를 측정한다. 그리고 스케줄러는 파드를 실행하는데 적합한 모든 노드 중 가장 높은 점수를 가진 노드를 선택한다. 이후 스케줄러는 바인딩 이라는 프로세스로 API 서버에 해당 결정을 통지한다.
본 페이지에서는 상대적으로 큰 규모의 쿠버네티스 클러스터에 대한 성능 튜닝 최적화에 대해 설명한다.
큰 규모의 클러스터에서는 스케줄러의 동작을 튜닝하여 응답 시간 (새 파드가 빠르게 배치됨)과 정확도(스케줄러가 배치 결정을 잘 못하는 경우가 드물게 됨) 사이에서의 스케줄링 결과를 균형 잡을 수 있다.
kube-scheduler 의 percentageOfNodesToScore 설정을 통해
이 튜닝을 구성 한다. 이 KubeSchedulerConfiguration 설정에 따라 클러스터의
노드를 스케줄링할 수 있는 임계값이 결정된다.
percentageOfNodesToScore 옵션은 0과 100 사이의 값을
허용한다. 값 0은 kube-scheduler가 컴파일 된 기본값을
사용한다는 것을 나타내는 특별한 숫자이다.
percentageOfNodesToScore 를 100 보다 높게 설정해도 kube-scheduler는
마치 100을 설정한 것처럼 작동한다.
값을 변경하려면,
kube-scheduler 구성 파일을
편집한 다음 스케줄러를 재시작한다.
대부분의 경우, 구성 파일은 /etc/kubernetes/config/kube-scheduler.yaml 에서 찾을 수 있다.
이를 변경한 후에 다음을 실행해서
kubectl get pods -n kube-system | grep kube-scheduler
kube-scheduler 컴포넌트가 정상인지 확인할 수 있다.
스케줄링 성능을 향상시키기 위해 kube-scheduler는 실행 가능한 노드가 충분히 발견되면 이를 찾는 것을 중단할 수 있다. 큰 규모의 클러스터에서는 모든 노드를 고려하는 고지식한 접근 방식에 비해 시간이 절약된다.
클러스터에 있는 모든 노드의 정수 백분율로 충분한 노두의 수에 대한 임계값을 지정한다. kube-scheduler는 이 값을 노드의 정수 값(숫자)로 변환 한다. 스케줄링 중에 kube-scheduler가 구성된 비율을 초과 할만큼 충분히 실행 가능한 노드를 식별한 경우, kube-scheduler는 더 실행 가능한 노드를 찾는 검색을 중지하고 스코어링 단계를 진행한다.
스케줄러가 노드 탐색을 반복(iterate)하는 방법 은 이 프로세스를 자세히 설명한다.
임계값을 지정하지 않으면 쿠버네티스는 100 노드 클러스터인 경우 50%, 5000 노드 클러스터인 경우 10%를 산출하는 선형 공식을 사용하여 수치를 계산한다. 자동 값의 하한선은 5% 이다.
즉, percentageOfNodesToScore 를 명시적으로 5보다 작게 설정하지
않은 경우 클러스터가 아무리 크더라도 kube-scheduler는
항상 클러스터의 최소 5%를 스코어링을 한다.
스케줄러가 클러스터의 모든 노드에 스코어링을 하려면
percentageOfNodesToScore 를 100으로 설정 한다.
아래는 percentageOfNodesToScore를 50%로 설정하는 구성 예시이다.
apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
kind: KubeSchedulerConfiguration
algorithmSource:
provider: DefaultProvider
...
percentageOfNodesToScore: 50
percentageOfNodesToScore는 1과 100 사이의 값이어야 하며
기본값은 클러스터 크기에 따라 계산된다. 또한 50 노드로 하드 코딩된
최솟값도 있다.
참고:클러스터에서 적합한 노드가 50 미만인 경우, 스케줄러는 여전히 모든 노드를 확인한다. 그 이유는 스케줄러가 탐색을 조기 중단하기에는 적합한 노드의 수가 충분하지 않기 때문이다.
규모가 작은 클러스터에서는
percentageOfNodesToScore에 낮은 값을 설정하면, 비슷한 이유로 변경 사항이 거의 또는 전혀 영향을 미치지 않게 된다.클러스터에 수백 개 이하의 노드가 있는 경우 이 구성 옵션을 기본값으로 둔다. 이는 변경사항을 적용하더라도 스케줄러의 성능이 크게 향상되지 않는다.
이 값을 세팅할 때 중요하고 자세한 사항은, 클러스터에서 적은 수의 노드에 대해서만 적합성을 확인하면, 주어진 파드에 대해서 일부 노드의 점수는 측정이되지 않는다는 것이다. 결과적으로, 주어진 파드를 실행하는데 가장 높은 점수를 가질 가능성이 있는 노드가 점수 측정 단계로 조차 넘어가지 않을 수 있다. 이것은 파드의 이상적인 배치보다 낮은 결과를 초래할 것이다.
percentageOfNodesToScore 를 매우 낮게 설정해서 kube-scheduler가
파드 배치 결정을 잘못 내리지 않도록 해야 한다. 스케줄러의 처리량에
대해 애플리케이션이 중요하고 노드 점수가 중요하지 않은 경우가 아니라면
백분율을 10% 미만으로 설정하지 말아야 한다. 즉, 가능한 한
모든 노드에서 파드를 실행하는 것이 좋다.
이 섹션은 이 특징의 상세한 내부 방식을 이해하고 싶은 사람들을 위해 작성되었다.
클러스터의 모든 노드가 파드 실행 대상으로 고려되어 공정한 기회를
가지도록, 스케줄러는 라운드 로빈(round robin) 방식으로 모든 노드에 대해서 탐색을
반복한다. 모든 노드가 배열에 나열되어 있다고 생각해보자. 스케줄러는 배열의
시작부터 시작하여 percentageOfNodesToScore에 명시된 충분한 수의 노드를
찾을 때까지 적합성을 확인한다. 그 다음 파드에 대해서는, 스케줄러가
이전 파드를 위한 노드 적합성 확인이 마무리된 지점인 노드 배열의 마지막
포인트부터 확인을 재개한다.
만약 노드들이 다중의 영역(zone)에 있다면, 다른 영역에 있는 노드들이 적합성 확인의 대상이 되도록 스케줄러는 다양한 영역에 있는 노드에 대해서 탐색을 반복한다. 예제로, 2개의 영역에 있는 6개의 노드를 생각해보자.
영역 1: 노드 1, 노드 2, 노드 3, 노드 4
영역 2: 노드 5, 노드 6
스케줄러는 노드의 적합성 평가를 다음의 순서로 실행한다.
노드 1, 노드 5, 노드 2, 노드 6, 노드 3, 노드 4
모든 노드를 검토한 후, 노드 1로 돌아간다.