নয়টি কুবারনেটস পারফরম্যান্স টিপস

হাই সব! আমার নাম ওলেগ সিডোরেনকভ, আমি অবকাঠামো দলের নেতা হিসাবে ডোমক্লিকে কাজ করি। আমরা তিন বছরেরও বেশি সময় ধরে বিক্রির জন্য কিউব ব্যবহার করছি, এবং এই সময়ে আমরা এটির সাথে বিভিন্ন আকর্ষণীয় মুহূর্ত অনুভব করেছি। আজ আমি আপনাকে বলব কিভাবে, সঠিক পদ্ধতির সাহায্যে, আপনি আপনার ক্লাস্টারের জন্য ভ্যানিলা কুবারনেটেস থেকে আরও বেশি পারফরম্যান্স চেপে নিতে পারেন। প্রস্তুত অবিচলিত যান!

আপনি সকলেই ভাল করেই জানেন যে কুবারনেটস হল কন্টেইনার অর্কেস্ট্রেশনের জন্য একটি পরিমাপযোগ্য ওপেন সোর্স সিস্টেম; ভাল, বা 5টি বাইনারি যা একটি সার্ভার পরিবেশে আপনার মাইক্রোসার্ভিসের জীবনচক্র পরিচালনা করে যাদু করে। এছাড়াও, এটি একটি মোটামুটি নমনীয় টুল যা বিভিন্ন কাজের জন্য সর্বাধিক কাস্টমাইজেশনের জন্য একটি লেগো কনস্ট্রাক্টরের মতো একত্রিত করা যেতে পারে।

এবং সবকিছু ঠিক আছে বলে মনে হচ্ছে: সার্ভারগুলিকে ক্লাস্টারে নিক্ষেপ করুন, যেমন ফায়ারবক্সে ফায়ার কাঠ, এবং দুঃখ জানবেন না। তবে আপনি যদি পরিবেশের জন্য হন তবে আপনি ভাববেন: "কিভাবে আমি চুলায় আগুন রাখব এবং বনের জন্য অনুশোচনা করব?"। অন্য কথায়, কীভাবে অবকাঠামো উন্নত করার এবং খরচ কমানোর উপায় খুঁজে বের করা যায়।

1. দল এবং অ্যাপ্লিকেশন সংস্থান ট্র্যাক রাখুন

সবচেয়ে সাধারণ কিন্তু কার্যকর পদ্ধতিগুলির মধ্যে একটি হল অনুরোধ/সীমা প্রবর্তন। নামস্থান দ্বারা পৃথক অ্যাপ্লিকেশন, এবং উন্নয়ন দল দ্বারা নামস্থান. প্রসেসরের সময়, মেমরি, ক্ষণস্থায়ী স্টোরেজ ব্যবহারের জন্য মান স্থাপন করার আগে অ্যাপ্লিকেশনটি সেট করুন।

resources:
   requests:
     memory: 2Gi
     cpu: 250m
   limits:
     memory: 4Gi
     cpu: 500m

অভিজ্ঞতা দ্বারা, আমরা উপসংহারে এসেছি: সীমা থেকে অনুরোধ দুই বারের বেশি বৃদ্ধি করা মূল্যবান নয়। ক্লাস্টারের আকার অনুরোধের উপর ভিত্তি করে গণনা করা হয়, এবং আপনি যদি অ্যাপ্লিকেশনটিকে সংস্থানগুলির মধ্যে একটি পার্থক্যের জন্য সেট করেন, উদাহরণস্বরূপ, 5-10 বার, তাহলে কল্পনা করুন যে আপনার নোডটি পড দিয়ে ভরা হলে এবং হঠাৎ একটি লোড পেলে কী হবে। কিছুই ভালনা. সর্বনিম্ন, থ্রটলিং এবং সর্বাধিক হিসাবে, কর্মীকে বিদায় জানান এবং পডগুলি নড়াচড়া শুরু করার পরে বাকি নোডগুলিতে একটি চক্রীয় লোড পান।

উপরন্তু, সাহায্যের সঙ্গে limitranges আপনি শুরুতে ধারকটির জন্য সংস্থান মান সেট করতে পারেন - সর্বনিম্ন, সর্বোচ্চ এবং ডিফল্ট:

➜  ~ kubectl describe limitranges --namespace ops
Name:       limit-range
Namespace:  ops
Type        Resource           Min   Max   Default Request  Default Limit  Max Limit/Request Ratio
----        --------           ---   ---   ---------------  -------------  -----------------------
Container   cpu                50m   10    100m             100m           2
Container   ephemeral-storage  12Mi  8Gi   128Mi            4Gi            -
Container   memory             64Mi  40Gi  128Mi            128Mi          2

নামস্থানের সংস্থানগুলিকে সীমাবদ্ধ করতে মনে রাখবেন যাতে একটি কমান্ড ক্লাস্টারের সমস্ত সংস্থান নিতে না পারে:

➜  ~ kubectl describe resourcequotas --namespace ops
Name:                   resource-quota
Namespace:              ops
Resource                Used          Hard
--------                ----          ----
limits.cpu              77250m        80
limits.memory           124814367488  150Gi
pods                    31            45
requests.cpu            53850m        80
requests.memory         75613234944   150Gi
services                26            50
services.loadbalancers  0             0
services.nodeports      0             0

আপনি বর্ণনা থেকে দেখতে পারেন resourcequotas, যদি ops কমান্ড পড স্থাপন করতে চায় যা আরও 10 cpu ব্যবহার করবে, তাহলে শিডিউলার এটি করার অনুমতি দেবে না এবং একটি ত্রুটি জারি করবে:

Error creating: pods "nginx-proxy-9967d8d78-nh4fs" is forbidden: exceeded quota: resource-quota, requested: limits.cpu=5,requests.cpu=5, used: limits.cpu=77250m,requests.cpu=53850m, limited: limits.cpu=10,requests.cpu=10

একটি অনুরূপ সমস্যা সমাধানের জন্য, আপনি একটি টুল লিখতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, হিসাবে এই, যা সঞ্চয় করতে পারে এবং কমান্ড সম্পদের অবস্থা কমিট করতে পারে।

2. সেরা ফাইল স্টোরেজ চয়ন করুন৷

এখানে আমি ক্রমাগত ভলিউম এবং কুবারনেটস ওয়ার্কার নোডের ডিস্ক সাবসিস্টেমের বিষয়ে স্পর্শ করতে চাই। আমি আশা করি যে কেউ উত্পাদনে HDD তে "কিউব" ব্যবহার করে না, তবে কখনও কখনও এমনকি একটি নিয়মিত এসএসডি ইতিমধ্যেই যথেষ্ট নয়। আমরা এমন একটি সমস্যার সম্মুখীন হয়েছিলাম যে লগগুলি I/O অপারেশন দ্বারা ডিস্ককে মেরে ফেলছিল, এবং এখানে খুব বেশি সমাধান নেই:

• উচ্চ-পারফরম্যান্স SSD ব্যবহার করুন বা NVMe-এ স্যুইচ করুন (যদি আপনি নিজের হার্ডওয়্যার পরিচালনা করেন)।

• লগিং স্তর হ্রাস.

• ডিস্ককে ধর্ষণ করে এমন পডগুলির "স্মার্ট" ব্যালেন্সিং করুন (podAntiAffinity).

উপরের স্ক্রিনশটটি দেখায় যে অ্যাক্সেস_লগগুলি সক্রিয় করা হলে nginx-ingress-controller-এর অধীনে একটি ডিস্কের সাথে কী ঘটে (~12k লগ/সেকেন্ড)। এই ধরনের একটি রাষ্ট্র, অবশ্যই, এই নোডের সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনের অধঃপতন হতে পারে।

পিভির জন্য, হায়, আমি সবকিছু চেষ্টা করিনি। ধরনের ক্রমাগত ভলিউম। আপনার জন্য উপযুক্ত সেরা বিকল্পটি ব্যবহার করুন। এটি আমাদের দেশে ঐতিহাসিকভাবে ঘটেছে যে পরিষেবাগুলির একটি ছোট অংশের প্রয়োজন RWX ভলিউম, এবং অনেক আগে তারা এই কাজের জন্য NFS স্টোরেজ ব্যবহার করতে শুরু করে। সস্তা এবং ... যথেষ্ট. অবশ্যই, আমরা তার সাথে বিষ্ঠা খেয়েছি - সুস্থ থাকুন, কিন্তু আমরা শিখেছি কিভাবে তাকে সুর করতে হয়, এবং তার মাথা আর ব্যাথা করে না। এবং যদি সম্ভব হয়, S3 অবজেক্ট স্টোরেজে স্যুইচ করুন।

3. অপ্টিমাইজ করা ছবি তৈরি করুন

কন্টেইনার-অপ্টিমাইজ করা ছবিগুলি ব্যবহার করা ভাল যাতে কুবারনেটস সেগুলিকে দ্রুত আনতে পারে এবং আরও দক্ষতার সাথে চালাতে পারে। 

অপ্টিমাইজেশন মানে হল যে ছবি:

• শুধুমাত্র একটি অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে বা শুধুমাত্র একটি ফাংশন সঞ্চালন;

• ছোট আকার, কারণ বড় ছবি নেটওয়ার্কের মাধ্যমে আরও খারাপভাবে প্রেরণ করা হয়;

• স্বাস্থ্য এবং প্রস্তুতির শেষ পয়েন্ট রয়েছে যা কুবারনেটস ডাউনটাইমের ক্ষেত্রে পদক্ষেপ নিতে ব্যবহার করতে পারে;

• কনটেইনার-বান্ধব অপারেটিং সিস্টেম ব্যবহার করুন (যেমন আলপাইন বা কোরওএস) যা কনফিগারেশন ত্রুটিগুলির জন্য আরও প্রতিরোধী;

• মাল্টি-স্টেজ বিল্ডগুলি ব্যবহার করুন যাতে আপনি শুধুমাত্র সংকলিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি স্থাপন করতে পারেন এবং সাথে থাকা উত্সগুলি নয়।

অনেক সরঞ্জাম এবং পরিষেবা রয়েছে যা আপনাকে ফ্লাইতে ছবিগুলি পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজ করার অনুমতি দেয়৷ তাদের সর্বদা আপ টু ডেট এবং নিরাপদ রাখা গুরুত্বপূর্ণ। ফলস্বরূপ, আপনি পাবেন:

1. পুরো ক্লাস্টারে নেটওয়ার্ক লোড কমে গেছে।

2. কন্টেইনার শুরুর সময় কমে গেছে।

3. আপনার সম্পূর্ণ ডকার রেজিস্ট্রির ছোট আকার।

4. একটি DNS ক্যাশে ব্যবহার করুন৷

যদি আমরা উচ্চ লোড সম্পর্কে কথা বলি, তবে ক্লাস্টারের ডিএনএস সিস্টেমটি টিউন না করে জীবন বেশ খারাপ। একসময়, কুবারনেটস ডেভেলপাররা তাদের কিউবে-ডিএনএস সমাধান সমর্থন করেছিল। এটি আমাদের দেশেও প্রয়োগ করা হয়েছিল, তবে এই সফ্টওয়্যারটি বিশেষভাবে টিউন করেনি এবং প্রয়োজনীয় কার্যকারিতা দেয়নি, যদিও মনে হয়, কাজটি সহজ। তারপরে coredns হাজির, যা আমরা পরিবর্তন করেছি এবং দুঃখ জানতাম না, পরে এটি K8s-এ ডিফল্ট DNS পরিষেবা হয়ে ওঠে। কিছু সময়ে, আমরা ডিএনএস সিস্টেমে 40 হাজার আরপিএস পর্যন্ত বৃদ্ধি পেয়েছি এবং এই সমাধানটিও যথেষ্ট ছিল না। কিন্তু, একটি ভাগ্যবান সুযোগ দ্বারা, Nodelocaldns বেরিয়ে এসেছে, ওরফে নোড স্থানীয় ক্যাশে, ওরফে NodeLocal DNSCache.

কেন আমরা এটা ব্যবহার করছি? লিনাক্স কার্নেলে একটি বাগ রয়েছে যেটি, যখন ইউডিপি-র উপর কনট্র্যাক ন্যাটের মাধ্যমে একাধিক অ্যাক্সেস করা হয়, তখন কনট্র্যাক টেবিলে লেখার জন্য একটি রেস কন্ডিশনের দিকে নিয়ে যায় এবং ন্যাটের মাধ্যমে ট্রাফিকের কিছু অংশ হারিয়ে যায় (পরিষেবার মাধ্যমে প্রতিটি ট্রিপ হল NAT)। Nodelocaldns NAT থেকে পরিত্রাণ পেয়ে এবং আপস্ট্রিম DNS-এ TCP কানেক্টিভিটি আপগ্রেড করে, সেইসাথে আপস্ট্রিম ডিএনএস কোয়েরিগুলিকে স্থানীয়ভাবে ক্যাশ করে (একটি ছোট 5 সেকেন্ড নেতিবাচক ক্যাশে সহ) এই সমস্যার সমাধান করে।

5. স্কেল শুঁটি অনুভূমিকভাবে এবং উল্লম্বভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে

আপনি কি আত্মবিশ্বাসের সাথে বলতে পারেন যে আপনার সমস্ত মাইক্রোসার্ভিস দুই থেকে তিনগুণ লোড বৃদ্ধির জন্য প্রস্তুত? কিভাবে সঠিকভাবে আপনার অ্যাপ্লিকেশন সম্পদ বরাদ্দ? অতিরিক্ত কাজের চাপে কয়েকটি পড চালু রাখা অপ্রয়োজনীয় হতে পারে, এবং সেগুলিকে পিছনে রেখে পরিষেবাতে হঠাৎ ট্রাফিক বৃদ্ধি থেকে ডাউনটাইম ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। গোল্ডেন মানে গুণনের বানান অর্জন করতে সাহায্য করে যেমন সেবা অনুভূমিক পড অটোস্ক্যালার и উল্লম্ব পড অটোস্ক্যালার.

অর্পিত সম্পত্তি আপনাকে প্রকৃত ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে একটি পডে আপনার কন্টেনারগুলির অনুরোধ/সীমা স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাড়াতে দেয়। এটা কিভাবে দরকারী হতে পারে? আপনার যদি পড থাকে যা কোনো কারণে অনুভূমিকভাবে স্কেল করা যায় না (যা পুরোপুরি নির্ভরযোগ্য নয়), তাহলে আপনি VPA এর সংস্থানগুলি পরিবর্তন করার জন্য বিশ্বাস করার চেষ্টা করতে পারেন। এর বৈশিষ্ট্য হল মেট্রিক-সার্ভার থেকে ঐতিহাসিক এবং বর্তমান ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি সুপারিশ ব্যবস্থা, তাই আপনি যদি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুরোধ/সীমা পরিবর্তন করতে না চান, তাহলে আপনি কেবল আপনার কন্টেইনারগুলির জন্য প্রস্তাবিত সংস্থানগুলি নিরীক্ষণ করতে পারেন এবং CPU এবং মেমরি সংরক্ষণ করতে সেটিংস অপ্টিমাইজ করতে পারেন। ক্লাস্টারে

ছবি https://levelup.gitconnected.com/kubernetes-autoscaling-101-cluster-autoscaler-horizontal-pod-autoscaler-and-vertical-pod-2a441d9ad231 থেকে নেওয়া

Kubernetes-এর সময়সূচী সর্বদা অনুরোধের উপর ভিত্তি করে। আপনি সেখানে যে মানই রাখেন না কেন, সময়সূচী এটির উপর ভিত্তি করে একটি উপযুক্ত নোড সন্ধান করবে। কখন একটি পড থ্রোটল বা মেরে ফেলতে হবে তা জানার জন্য কুবলেটের সীমা মান প্রয়োজন। এবং যেহেতু একমাত্র গুরুত্বপূর্ণ প্যারামিটারটি অনুরোধের মান, তাই VPA এটির সাথে কাজ করবে। যখনই আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিকে উল্লম্বভাবে স্কেল করেন, আপনি সংজ্ঞায়িত করেন যে অনুরোধগুলি কী হওয়া উচিত। আর তখন সীমার কী হবে? এই প্যারামিটারটিও আনুপাতিকভাবে স্কেল করা হবে।

উদাহরণস্বরূপ, এখানে সাধারণ পড সেটিংস রয়েছে:

resources:
   requests:
     memory: 250Mi
     cpu: 200m
   limits:
     memory: 500Mi
     cpu: 350m

সুপারিশ ইঞ্জিন নির্ধারণ করে যে আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি সঠিকভাবে চালানোর জন্য 300m CPU এবং 500Mi প্রয়োজন৷ আপনি এই সেটিংস পাবেন:

resources:
   requests:
     memory: 500Mi
     cpu: 300m
   limits:
     memory: 1000Mi
     cpu: 525m

উপরে উল্লিখিত হিসাবে, এটি ম্যানিফেস্টে অনুরোধ/সীমা অনুপাতের উপর ভিত্তি করে আনুপাতিক স্কেলিং:

• CPU: 200m → 300m: অনুপাত 1:1.75;

• মেমরি: 250Mi → 500Mi: 1:2 অনুপাত।

সম্পর্কিত HPA, তারপর অপারেশন প্রক্রিয়া আরো স্বচ্ছ. প্রসেসর এবং মেমরির মতো মেট্রিক্সের জন্য থ্রেশহোল্ড সেট করা হয়, এবং যদি সমস্ত প্রতিলিপির গড় থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করে, তাহলে মানটি থ্রেশহোল্ডের নীচে না আসা পর্যন্ত বা প্রতিলিপিগুলির সর্বাধিক সংখ্যা না পৌঁছানো পর্যন্ত অ্যাপ্লিকেশন +1 পড দ্বারা স্কেল করে।

ছবি https://levelup.gitconnected.com/kubernetes-autoscaling-101-cluster-autoscaler-horizontal-pod-autoscaler-and-vertical-pod-2a441d9ad231 থেকে নেওয়া

সিপিইউ এবং মেমরির মতো সাধারণ মেট্রিক্স ছাড়াও, আপনি আপনার কাস্টম প্রমিথিউস মেট্রিক্সে থ্রেশহোল্ড সেট করতে পারেন এবং আপনি যদি মনে করেন যে আপনার অ্যাপ্লিকেশন কখন স্কেল করবেন তা নির্ধারণ করার এটি সবচেয়ে সঠিক উপায়। একবার অ্যাপ্লিকেশনটি নির্দিষ্ট মেট্রিক থ্রেশহোল্ডের নীচে স্থিতিশীল হয়ে গেলে, HPA পডগুলিকে ন্যূনতম সংখ্যক প্রতিলিপিতে বা লোডটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড পূরণ না হওয়া পর্যন্ত স্কেল করা শুরু করবে।

6. নোড অ্যাফিনিটি এবং পড অ্যাফিনিটি সম্পর্কে ভুলবেন না

সমস্ত নোড একই হার্ডওয়্যারে চলে না এবং সমস্ত পডকে কম্পিউট-ইনটেনসিভ অ্যাপ্লিকেশন চালানোর প্রয়োজন হয় না। কুবারনেটস আপনাকে নোড এবং পড ব্যবহার করে বিশেষীকরণ নির্দিষ্ট করতে দেয় নোড অ্যাফিনিটি и পড অ্যাফিনিটি.

আপনার যদি গণনা-নিবিড় ক্রিয়াকলাপের জন্য উপযুক্ত নোড থাকে, তবে সর্বাধিক দক্ষতার জন্য, উপযুক্ত নোডগুলিতে অ্যাপ্লিকেশনগুলি আবদ্ধ করা ভাল। এটি করতে, ব্যবহার করুন nodeSelector নোড লেবেল সহ।

ধরা যাক আপনার দুটি নোড আছে: একটি সহ CPUType=HIGHFREQ এবং দ্রুত কোর একটি বড় সংখ্যা, সঙ্গে অন্য MemoryType=HIGHMEMORY আরও মেমরি এবং দ্রুত কর্মক্ষমতা। সবচেয়ে সহজ উপায় হল একটি নোডে একটি পড স্থাপনার বরাদ্দ করা HIGHFREQবিভাগে যোগ করে spec এই মত একটি নির্বাচক:

…
nodeSelector:
	CPUType: HIGHFREQ

এটি করার একটি আরও ব্যয়বহুল এবং নির্দিষ্ট উপায় হল ব্যবহার করা nodeAffinity মাঠে affinity অধ্যায় spec. দুটি বিকল্প আছে:

• requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: হার্ড সেটিং (শিডিউলার শুধুমাত্র নির্দিষ্ট নোডগুলিতে পড স্থাপন করবে (এবং অন্য কোথাও));

• preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: নরম সেটিং (শিডিউলার নির্দিষ্ট নোডগুলিতে স্থাপন করার চেষ্টা করবে, এবং যদি এটি ব্যর্থ হয় তবে এটি পরবর্তী উপলব্ধ নোডে স্থাপন করার চেষ্টা করবে)।

আপনি নোড লেবেল পরিচালনার জন্য একটি নির্দিষ্ট সিনট্যাক্স নির্দিষ্ট করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt বা Lt. যাইহোক, মনে রাখবেন যে লেবেলের দীর্ঘ তালিকার জটিল পদ্ধতিগুলি জটিল পরিস্থিতিতে সিদ্ধান্ত গ্রহণকে ধীর করে দেবে। অন্য কথায়, অতিরিক্ত জটিল করবেন না।

উপরে উল্লিখিত হিসাবে, কুবারনেটস আপনাকে বর্তমান পডের বাঁধাই সেট করতে দেয়। অর্থাৎ, আপনি নির্দিষ্ট পডকে একই প্রাপ্যতা অঞ্চলে (ক্লাউডের জন্য প্রাসঙ্গিক) বা নোডের অন্যান্য পডের সাথে একসাথে কাজ করতে পারেন।

В podAffinity ক্ষেত্র affinity অধ্যায় spec ক্ষেত্রে হিসাবে একই ক্ষেত্র উপলব্ধ nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution и preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution. পার্থক্য একটাই matchExpressions পডগুলিকে একটি নোডে আবদ্ধ করবে যা ইতিমধ্যেই সেই লেবেল সহ একটি পড চালাচ্ছে।

আরও কুবারনেটস একটি ক্ষেত্র অফার করে podAntiAffinity, যা, বিপরীতে, নির্দিষ্ট পডের সাথে একটি নোডের সাথে একটি পড আবদ্ধ করে না।

অভিব্যক্তি সম্পর্কে nodeAffinity একই পরামর্শ দেওয়া যেতে পারে: নিয়মগুলি সহজ এবং যৌক্তিক রাখার চেষ্টা করুন, নিয়মের একটি জটিল সেট দিয়ে পড স্পেসিফিকেশন ওভারলোড করার চেষ্টা করবেন না। ক্লাস্টারের শর্তের সাথে মেলে না এমন একটি নিয়ম তৈরি করা খুব সহজ, শিডিউলের উপর অতিরিক্ত লোড রাখে এবং সামগ্রিক কর্মক্ষমতা ক্ষয় করে।

7. কলঙ্ক ও সহ্য করা

সময়সূচী পরিচালনা করার আরেকটি উপায় আছে। আপনার যদি শত শত নোড এবং হাজার হাজার মাইক্রোসার্ভিস সহ একটি বড় ক্লাস্টার থাকে, তবে নির্দিষ্ট নোড দ্বারা হোস্ট করা থেকে নির্দিষ্ট পডগুলিকে প্রতিরোধ করা খুব কঠিন।

কলঙ্কের প্রক্রিয়া - বিধি নিষেধ - এটিতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে কিছু নোডকে পড চালানো থেকে প্রতিরোধ করতে পারেন। একটি নির্দিষ্ট নোডে কলঙ্ক প্রয়োগ করতে, বিকল্পটি ব্যবহার করুন taint kubectl-এ। কী এবং মান উল্লেখ করুন এবং তারপর মত কলঙ্ক NoSchedule বা NoExecute:

$ kubectl taint nodes node10 node-role.kubernetes.io/ingress=true:NoSchedule

এটিও লক্ষণীয় যে কলঙ্ক প্রক্রিয়া তিনটি প্রধান প্রভাবকে সমর্থন করে: NoSchedule, NoExecute и PreferNoSchedule.

• NoSchedule মানে পড স্পেসিফিকেশনে একটি সংশ্লিষ্ট এন্ট্রি না হওয়া পর্যন্ত tolerations, এটি নোডে স্থাপন করা যাবে না (এই উদাহরণে node10).

• PreferNoSchedule - সরলীকৃত সংস্করণ NoSchedule. এই ক্ষেত্রে, সময়সূচী এমন পডগুলি বরাদ্দ না করার চেষ্টা করবে যেগুলির মধ্যে একটি মিল এন্ট্রি নেই৷ tolerations প্রতি নোড, কিন্তু এটি একটি কঠিন সীমা নয়। যদি ক্লাস্টারে কোনও সংস্থান না থাকে, তবে পডগুলি এই নোডে স্থাপন করা শুরু করবে।

• NoExecute - এই প্রভাবটি শুঁটিগুলিকে অবিলম্বে উচ্ছেদ করতে ট্রিগার করে যেগুলির কোনও মিল এন্ট্রি নেই৷ tolerations.

কৌতূহলজনকভাবে, সহনশীলতা প্রক্রিয়া ব্যবহার করে এই আচরণটি পূর্বাবস্থায় ফিরিয়ে আনা যেতে পারে। এটি সুবিধাজনক যখন একটি "নিষিদ্ধ" নোড থাকে এবং আপনাকে এটিতে শুধুমাত্র অবকাঠামো পরিষেবা স্থাপন করতে হবে। এটা কিভাবে করতে হবে? শুধুমাত্র সেই শুঁটিগুলিকে অনুমতি দিন যার জন্য উপযুক্ত সহনশীলতা রয়েছে।

পড স্পেকটি দেখতে কেমন হবে তা এখানে:

spec:
   tolerations:
     - key: "node-role.kubernetes.io/ingress"
        operator: "Equal"
        value: "true"
        effect: "NoSchedule"

এর মানে এই নয় যে পরবর্তী পুনঃপ্রয়োগের সময়, পড ঠিক এই নোডটিকে আঘাত করবে, এটি নোড অ্যাফিনিটি মেকানিজম নয় এবং nodeSelector. কিন্তু বেশ কয়েকটি বৈশিষ্ট্য একত্রিত করে, আপনি একটি খুব নমনীয় সময়সূচী সেটআপ অর্জন করতে পারেন।

8. পড স্থাপনার অগ্রাধিকার সেট করুন

আপনি পড-টু-নোড বাইন্ডিং কনফিগার করেছেন তার মানে এই নয় যে সমস্ত পডকে একই অগ্রাধিকার দিয়ে বিবেচনা করা উচিত। উদাহরণস্বরূপ, আপনি অন্যদের আগে কিছু পড স্থাপন করতে চাইতে পারেন।

কুবারনেটস পড অগ্রাধিকার এবং প্রিম্পশন সেট করার বিভিন্ন উপায় অফার করে। সেটিংটি বিভিন্ন অংশ নিয়ে গঠিত: অবজেক্ট PriorityClass এবং ক্ষেত্রের বিবরণ priorityClassName পড স্পেসিফিকেশনে। একটি উদাহরণ বিবেচনা করুন:

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 99999
globalDefault: false
description: "This priority class should be used for very important pods only"

আমরা বানাই PriorityClass, এটি একটি নাম, বিবরণ, এবং মান দিন। ঊর্ধ্বতন value, উচ্চতর অগ্রাধিকার. মানটি 32 এর চেয়ে কম বা সমান যেকোন 1-বিট পূর্ণসংখ্যা হতে পারে। উচ্চতর মান মিশন-ক্রিটিকাল সিস্টেম পডের জন্য সংরক্ষিত, যা সাধারণত প্রিম্পট করা যায় না। উচ্ছেদ শুধুমাত্র তখনই ঘটবে যদি উচ্চ-অগ্রাধিকারের পডের কোথাও ঘুরতে না থাকে, তারপর একটি নির্দিষ্ট নোড থেকে কিছু পড খালি করা হবে। যদি এই প্রক্রিয়াটি আপনার জন্য খুব কঠোর হয়, তাহলে আপনি বিকল্পটি যোগ করতে পারেন preemptionPolicy: Never, এবং তারপরে কোনও প্রিম্পশন থাকবে না, পডটি সারিতে প্রথম হবে এবং এটির জন্য বিনামূল্যে সংস্থানগুলি সন্ধান করার জন্য শিডিউলারের জন্য অপেক্ষা করবে৷

এর পরে, আমরা একটি পড তৈরি করি, যার মধ্যে আমরা নাম উল্লেখ করি priorityClassName:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: static-web
  labels:
    role: myrole
 spec:
  containers:
    - name: web
      image: nginx
      ports:
        - name: web
          containerPort: 80
          protocol: TCP
  priorityClassName: high-priority
          

আপনি আপনার পছন্দ মতো অনেকগুলি অগ্রাধিকার ক্লাস তৈরি করতে পারেন, যদিও এটির সাথে দূরে না যাওয়ার পরামর্শ দেওয়া হয় (বলুন, নিজেকে নিম্ন, মাঝারি এবং উচ্চ অগ্রাধিকারের মধ্যে সীমাবদ্ধ রাখুন)।

এইভাবে, যদি প্রয়োজন হয়, আপনি এনজিনক্স-ইনগ্রেস-কন্ট্রোলার, কোরডন্স ইত্যাদির মতো গুরুত্বপূর্ণ পরিষেবাগুলি স্থাপনের দক্ষতা বাড়াতে পারেন।

9. আপনার ETCD ক্লাস্টার অপ্টিমাইজ করুন

ইটিসিডিকে পুরো ক্লাস্টারের মস্তিষ্ক বলা যেতে পারে। এই ডাটাবেসের ক্রিয়াকলাপটি একটি উচ্চ স্তরে বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেহেতু "কিউব" এ অপারেশনের গতি এটির উপর নির্ভর করে। একটি মোটামুটি স্ট্যান্ডার্ড, এবং একই সময়ে, একটি ভাল সমাধান হল মাস্টার নোডগুলিতে একটি ETCD ক্লাস্টার রাখা যাতে kube-apiserver-এ ন্যূনতম বিলম্ব হয়। যদি এটি সম্ভব না হয়, তাহলে অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে ভাল ব্যান্ডউইথ সহ ETCD যতটা সম্ভব কাছাকাছি রাখুন। ক্লাস্টারের ক্ষতি ছাড়াই ETCD থেকে কতগুলি নোড পড়ে যেতে পারে সেদিকেও মনোযোগ দিন।

মনে রাখবেন যে ক্লাস্টারে অংশগ্রহণকারীদের সংখ্যার একটি অত্যধিক বৃদ্ধি কর্মক্ষমতা খরচে দোষ সহনশীলতা বৃদ্ধি করতে পারে, সবকিছু পরিমিত হওয়া উচিত।

যদি আমরা পরিষেবা সেট আপ করার বিষয়ে কথা বলি, তবে কয়েকটি সুপারিশ রয়েছে:

1. ক্লাস্টারের আকারের উপর ভিত্তি করে ভাল হার্ডওয়্যার রাখুন (আপনি পড়তে পারেন এখানে).

2. আপনি যদি একজোড়া ডিসি বা আপনার নেটওয়ার্কের মধ্যে একটি ক্লাস্টার ছড়িয়ে থাকেন এবং ডিস্কগুলি পছন্দসই করার মতো অনেক কিছু রেখে থাকেন তবে কয়েকটি প্যারামিটার পরিবর্তন করুন (আপনি পড়তে পারেন এখানে).

উপসংহার

এই নিবন্ধটি আমাদের দল মেনে চলার চেষ্টা করে এমন পয়েন্টগুলি বর্ণনা করে৷ এটি ক্রিয়াগুলির একটি ধাপে ধাপে বর্ণনা নয়, তবে বিকল্পগুলি যা একটি ক্লাস্টারের ওভারহেড অপ্টিমাইজ করতে কার্যকর হতে পারে। এটা স্পষ্ট যে প্রতিটি ক্লাস্টার তার নিজস্ব উপায়ে অনন্য, এবং টিউনিং সমাধানগুলি ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে, তাই আপনার কাছ থেকে প্রতিক্রিয়া পাওয়া আকর্ষণীয় হবে: আপনি কীভাবে আপনার Kubernetes ক্লাস্টার নিরীক্ষণ করবেন, আপনি কীভাবে এর কর্মক্ষমতা উন্নত করবেন। মন্তব্যে আপনার অভিজ্ঞতা শেয়ার করুন, এটা জানতে আকর্ষণীয় হবে.

উত্স: www.habr.com