සෑම Kubernetes සම්පතක් සඳහාම, ඔබට අවශ්‍යතා වර්ග දෙකක් වින්‍යාසගත කළ හැකිය - ඉල්ලීම් සහ සීමාවන්. පළමුවැන්න බහාලුමක් හෝ පොඩ් එකක් ධාවනය කිරීමට අවශ්‍ය නොමිලේ නෝඩ් සම්පත් ලබා ගැනීම සඳහා වන අවම අවශ්‍යතා විස්තර කරයි, දෙවැන්න කන්ටේනරයට ඇති සම්පත් දැඩි ලෙස සීමා කරයි.
Kubernetes කරල් උපලේඛනගත කරන විට, බහාලුම් නිසි ලෙස ක්‍රියාත්මක වීමට ප්‍රමාණවත් සම්පත් තිබීම ඉතා වැදගත් වේ. ඔබ විශාල යෙදුමක් සම්පත්-බාධිත නෝඩයක් මත යෙදවීමට සැලසුම් කරන්නේ නම්, නෝඩයේ මතකය අඩු වීම හෝ CPU බලය අවසන් වීම නිසා එය ක්‍රියාත්මක නොවීමට ඉඩ ඇත. මෙම ලිපියෙන්, සම්පත් ඉල්ලීම් සහ සීමාවන් භාවිතයෙන් ඔබට පරිගණක බලශක්ති හිඟය විසඳිය හැකි ආකාරය අපි බලමු.
ඉල්ලීම් සහ සීමාවන් යනු CPU සහ මතකය වැනි සම්පත් කළමනාකරණය කිරීමට Kubernetes භාවිතා කරන යාන්ත්‍රණ වේ. ඉල්ලීම් යනු කන්ටේනරයට ඉල්ලුම් කරන ලද සම්පත ලැබෙන බව සහතික කරයි. කන්ටේනරයක් සම්පතක් ඉල්ලන්නේ නම්, Kubernetes එය උපලේඛනගත කරන්නේ එය සැපයිය හැකි node එකක් මත පමණි. කන්ටේනරය විසින් ඉල්ලා සිටින සම්පත් කිසි විටෙකත් නිශ්චිත අගයක් නොඉක්මවන බවට සීමා පාලනය කරයි.
කන්ටේනරයකට එහි පරිගණක බලය යම් සීමාවක් දක්වා පමණක් වැඩි කළ හැකි අතර ඉන් පසුව එය සීමා වේ. අපි බලමු කොහොමද වැඩේ කරන්නේ කියලා. එබැවින්, සම්පත් වර්ග දෙකක් තිබේ - ප්රොසෙසරය සහ මතකය. Kubernetes උපලේඛකයා ඔබේ කරල් ධාවනය කරන්නේ කොතැනදැයි සොයා ගැනීමට මෙම සම්පත් පිළිබඳ දත්ත භාවිතා කරයි. පොඩ් එකක් සඳහා සාමාන්‍ය සම්පත් පිරිවිතරයක් මේ වගේ ය.
පොඩ් එකක ඇති සෑම භාජනයකටම තමන්ගේම විමසුම් සහ සීමාවන් සැකසිය හැක, ඒ සියල්ල ආකලන වේ. ප්‍රොසෙසර සම්පත් මිලිකෝර් වලින් අර්ථ දක්වා ඇත. ඔබේ කන්ටේනරය ක්‍රියාත්මක වීමට සම්පූර්ණ හර දෙකක් අවශ්‍ය නම්, ඔබ අගය 2000m ලෙස සකසන්න. කන්ටේනරයට අවශ්‍ය වන්නේ හරයෙන් 1/4 ක බලය පමණක් නම්, අගය 250m වේ. ඔබ විශාලතම නෝඩයේ හර ගණනට වඩා වැඩි CPU සම්පත් අගයක් පවරන්නේ නම්, ඔබේ පොඩ් එක කිසිසේත්ම ආරම්භ කිරීමට නියමිත නොවන බව මතක තබා ගන්න. ඔබ සතුව මධ්‍ය හතරක් අවශ්‍ය Pod එකක් තිබේ නම් සහ Kubernetes පොකුර සමන්විත වන්නේ ප්රධාන අථත්‍ය යන්ත්‍ර දෙකකින් පමණක් නම් එවැනිම තත්වයක් ඇති වේ.
ඔබේ යෙදුම බහු හරය (සංකීර්ණ විද්‍යාත්මක පරිගණකකරණය සහ දත්ත සමුදා මෙහෙයුම් වැනි වැඩසටහන් මතකයට නැඟීම) සඳහා විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර නොමැති නම්, හොඳම පරිචය වන්නේ CPU ඉල්ලීම් 1 හෝ ඊට අඩු ලෙස සකසා පසුව පරිමාණය කිරීමට තවත් අනුරූ ධාවනය කිරීමයි. මෙම විසඳුම පද්ධතියට වැඩි නම්යශීලී බවක් සහ විශ්වසනීයත්වයක් ලබා දෙනු ඇත.
CPU සීමාවන් සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, එය සම්පීඩිත සම්පතක් ලෙස සලකන බැවින් දේවල් වඩාත් සිත්ගන්නා සුළු වේ. ඔබගේ යෙදුම ප්‍රොසෙසර බල සීමාවට ළඟා වීමට පටන් ගන්නේ නම්, Kubernetes CPU Throttling භාවිතයෙන් ඔබේ බහාලුම මන්දගාමී කිරීමට පටන් ගනී - ප්‍රොසෙසර සංඛ්‍යාතය අඩු කරයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ CPU කෘත්‍රිමව තෙරපුම වන අතර, යෙදුමට වඩාත් නරක කාර්ය සාධනයක් ලබා දෙන නමුත් ක්‍රියාවලිය අවසන් කිරීම හෝ ඉවත් කිරීම සිදු නොවේ.
මතක සම්පත් බයිට් වලින් අර්ථ දක්වා ඇත. සාමාන්‍යයෙන් සැකසුම් වල අගය මෙබිබයිට් Mib වලින් මනිනු ලැබේ, නමුත් ඔබට බයිට් සිට පෙටාබයිට් දක්වා ඕනෑම අගයක් සැකසිය හැක. CPU හා සමාන තත්ත්වයම මෙහි ද අදාළ වේ - ඔබ ඔබේ නෝඩ් වල මතක ප්‍රමාණයට වඩා වැඩි මතක ප්‍රමාණයක් සඳහා ඉල්ලීමක් කළහොත්, එම පොඩ් එක ක්‍රියාත්මක වීමට නියමිත නොවේ. නමුත් CPU සම්පත් මෙන් නොව, එහි භාවිතය සීමා කිරීමට ක්‍රමයක් නොමැති නිසා මතකය සම්පීඩනය නොවේ. එම නිසා කන්ටේනරය එයට වෙන් කර ඇති මතකයෙන් ඔබ්බට ගිය වහාම එය ක්‍රියාත්මක කිරීම නතර වේ.
ඔබගේ නෝඩ් වලට සැපයිය හැකි සම්පත් ඉක්මවා යන ඉල්ලීම් ඔබට වින්‍යාස කළ නොහැකි බව මතක තබා ගැනීම වැදගත්ය. GKE අතථ්‍ය යන්ත්‍ර සඳහා බෙදාගත් සම්පත් පිරිවිතර මෙම වීඩියෝව පහත සබැඳිවලින් සොයාගත හැකිය.
පරමාදර්ශී ලෝකයක, කාර්ය ප්‍රවාහයන් සුමටව පවත්වාගෙන යාමට බහාලුම්වල පෙරනිමි සැකසුම් ප්‍රමාණවත් වේ. නමුත් සැබෑ ලෝකය එසේ නොවේ, සම්පත් භාවිතය වින්‍යාස කිරීමට මිනිසුන්ට පහසුවෙන් අමතක විය හැකිය, නැතහොත් හැකර්වරු යටිතල ව්‍යුහයේ සැබෑ හැකියාවන් ඉක්මවා යන ඉල්ලීම් සහ සීමාවන් සකසනු ඇත. එවැනි අවස්ථා ඇතිවීම වැළැක්වීම සඳහා, ඔබට ResourceQuota සහ LimitRange සම්පත් කෝටා වින්‍යාස කළ හැක.
නාම අවකාශයක් සෑදූ පසු, එය කෝටා භාවිතයෙන් අවහිර කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබ සතුව prod සහ dev නාම අවකාශ තිබේ නම්, රටාව නම් නිෂ්පාදන කෝටාවන් කිසිසේත් නොමැති අතර ඉතා දැඩි සංවර්ධන කෝටාවන් වේ. මෙය ප්‍රොඩ්ට, රථවාහන තදබදයේ තියුණු වැඩිවීමක් ඇති වූ විට, dev සම්පූර්ණයෙන්ම අවහිර කරමින් පවතින සම්පූර්ණ සම්පත අත්පත් කර ගැනීමට ඉඩ සලසයි.
සම්පත් කෝටාව මේ වගේ විය හැක. මෙම උදාහරණයේ කොටස් 4 ක් ඇත - මේවා කේතයේ පහළ රේඛා 4 වේ.
අපි ඔවුන් එක් එක් දෙස බලමු. Requests.cpu යනු නාම අවකාශයේ ඇති සියලුම බහාලුම් වලින් පැමිණිය හැකි උපරිම CPU ඉල්ලීම් සංඛ්‍යාවයි. මෙම උදාහරණයේ දී, ඔබට මීටර් 50 ඉල්ලීම් සහිත බහාලුම් 10 ක්, මීටර් 100 ඉල්ලීම් සහිත බහාලුම් පහක් හෝ මීටර් 500 ඉල්ලීම් සහිත එක් බහාලුමක් පමණක් තිබිය හැකිය. දී ඇති නාම අවකාශයක මුළු ඉල්ලීම් සංඛ්‍යාව.cpu 500m ට වඩා අඩු නම්, සියල්ල හොඳින් සිදු වේ.
Memory requested requests.memory යනු නාම අවකාශයේ ඇති සියලුම බහාලුම්වල තිබිය හැකි උපරිම ඒකාබද්ධ මතක ඉල්ලීම් ප්‍රමාණයයි. පෙර අවස්ථාවෙහි මෙන්, නාම අවකාශයේ ඉල්ලා ඇති මුළු මතක ප්‍රමාණය මෙබිබයිට් 50ට වඩා අඩු නම්, ඔබට mib 2 කන්ටේනර් 20 ක්, mib 100 කන්ටේනර් පහක් හෝ තනි mib 100 කන්ටේනරයක් තිබිය හැකිය.
Limits.cpu යනු නාම අවකාශයේ ඇති සියලුම බහාලුම් භාවිතා කළ හැකි උපරිම CPU බල ප්‍රමාණයයි. මෙය ප්‍රොසෙසර බල ඉල්ලීම්වල සීමාව ලෙස අපට සැලකිය හැකිය.
අවසාන වශයෙන්, limits.memory යනු නාම අවකාශයේ ඇති සියලුම බහාලුම් භාවිතා කළ හැකි උපරිම හවුල් මතක ප්‍රමාණයයි. මෙය සම්පූර්ණ මතක ඉල්ලීම් වල සීමාවකි.
එබැවින්, පෙරනිමියෙන්, Kubernetes පොකුරක් තුළ ඇති බහාලුම් අසීමිත ගණනය කිරීමේ සම්පත් සමඟ ධාවනය වේ. සම්පත් කෝටා සමඟ, පොකුරු පරිපාලකයින්ට නාම අවකාශය මත පදනම්ව සම්පත් පරිභෝජනය සහ සම්පත් නිර්මාණය සීමා කළ හැකිය. නාම අවකාශයක, පෝඩ් හෝ බහාලුම් සඳහා නාම අවකාශ සම්පත් කෝටාව අනුව තීරණය වන තරම් CPU බලය සහ මතකය පරිභෝජනය කළ හැක. කෙසේ වෙතත්, එක් පොඩ් එකක් හෝ බහාලුමක් පවතින සම්පත් සියල්ල ඒකාධිකාරී කළ හැකි බවට කනස්සල්ලක් පවතී. මෙම තත්ත්වය වැලැක්වීම සඳහා, සීමිත පරාසයක් භාවිතා කරනු ලැබේ - නාම අවකාශයේ සම්පත් (පොඩ් හෝ බහාලුම් සඳහා) වෙන් කිරීම සීමා කිරීමේ ප්‍රතිපත්තියකි.
සීමා පරාසය සීමා කිරීම් සපයයි:
- නාම අවකාශයේ එක් එක් මොඩියුලය හෝ බහාලුම් සඳහා පරිගණක සම්පත් අවම සහ උපරිම භාවිතය සහතික කිරීම;
- නාම අවකාශයේ එක් එක් PersistentVolumeClaim සඳහා අවම සහ උපරිම Starage ඉල්ලීම් ගබඩා ඉල්ලීම් බලාත්මක කිරීම;
- නාම අවකාශයක සම්පතක් සඳහා ඉල්ලීමක් සහ සීමාවක් අතර සම්බන්ධතාවයක් බලාත්මක කිරීම;
- නාම අවකාශයේ සම්පත් ගණනය කිරීම සඳහා පෙරනිමි ඉල්ලීම්/සීමා සකසන්න සහ ධාවන වේලාවේදී ඒවා ස්වයංක්‍රීයව බහාලුම්වලට එන්නත් කරන්න.
මේ ආකාරයෙන් ඔබට ඔබගේ නාම අවකාශයේ සීමිත පරාසයක් සෑදිය හැක. මුළු නාම අවකාශයටම අදාළ වන කෝටාවක් මෙන් නොව, සීමා පරාසය තනි බහාලුම් සඳහා භාවිතා වේ. මෙමගින් පරිශීලකයන් නාම අවකාශය තුළ ඉතා කුඩා හෝ, අනෙක් අතට, දැවැන්ත බහාලුම් නිර්මාණය කිරීම වැළැක්විය හැක. සීමා පරාසය මේ වගේ විය හැක.
පෙර අවස්ථාවේ දී මෙන්, මෙහි කොටස් 4 ක් වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය. අපි එකින් එක බලමු.
පෙරනිමි කොටස පොඩ්ඩයේ ඇති බහාලුම් සඳහා පෙරනිමි සීමාවන් සකසයි. ඔබ මෙම අගයන් අන්ත පරාසයට සකසන්නේ නම්, මෙම අගයන් පැහැදිලිව සකසා නොමැති ඕනෑම බහාලුමක් පෙරනිමි අගයන් අනුගමනය කරනු ඇත.
පෙරනිමි ඉල්ලීම් කොටස defaultRequest පොඩ්හි ඇති බහාලුම් සඳහා පෙරනිමි ඉල්ලීම් වින්‍යාස කරයි. නැවතත්, ඔබ මෙම අගයන් ආන්තික පරාසයට සකසන්නේ නම්, මෙම විකල්පයන් පැහැදිලිව සකසා නොමැති ඕනෑම බහාලුමක් මෙම අගයන්ට පෙරනිමි වේ.
උපරිම කොටස පොඩ්ඩේ කන්ටේනරයක් සඳහා සැකසිය හැකි උපරිම සීමාවන් නියම කරයි. පෙරනිමි කොටසේ සහ බහාලුම් සීමාවන්හි අගයන් මෙම සීමාවට වඩා ඉහළින් සැකසිය නොහැක. අගය උපරිම ලෙස සකසා ඇත්නම් සහ පෙරනිමි අංශයක් නොමැති නම්, උපරිම අගය පෙරනිමි අගය බවට පත්වන බව සැලකිල්ලට ගැනීම වැදගත්ය.
min කොටස මගින් Pod එකක ඇති බහාලුමක් සඳහා සැකසිය හැකි අවම ඉල්ලීම් සඳහන් කරයි. කෙසේ වෙතත්, පෙරනිමි කොටසේ අගයන් සහ බහාලුම් සඳහා විමසුම් මෙම සීමාවට වඩා අඩුවෙන් සැකසිය නොහැක.
නැවතත්, මෙම අගය සකසා ඇත්නම්, පෙරනිමිය නොවේ නම්, අවම අගය පෙරනිමි විමසුම බවට පත්වන බව සැලකිල්ලට ගැනීම වැදගත්ය.
මෙම සම්පත් ඉල්ලීම් අවසානයේ ඔබගේ වැඩ බර ක්‍රියාත්මක කිරීමට Kubernetes උපලේඛකයා විසින් භාවිතා කරනු ලැබේ. ඔබේ බහාලුම් නිවැරදිව වින්‍යාස කිරීම සඳහා, එය ක්‍රියා කරන ආකාරය තේරුම් ගැනීම ඉතා වැදගත් වේ. ඔබට ඔබේ පොකුරේ පොඩ් කිහිපයක් ධාවනය කිරීමට අවශ්‍ය යැයි සිතමු. පොඩ් පිරිවිතර වලංගු යැයි උපකල්පනය කළහොත්, වැඩ බර ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා නෝඩයක් තෝරා ගැනීමට Kubernetes කාලසටහන රවුන්ඩ් රොබින් තුලනය භාවිතා කරයි.
Node 1 හි පොඩ් බහාලුම් වලින් ඉල්ලීම් ඉටු කිරීමට ප්‍රමාණවත් සම්පත් තිබේදැයි Kubernetes පරීක්ෂා කරනු ඇති අතර, එසේ නොවේ නම්, එය ඊළඟ නෝඩය වෙත ගමන් කරනු ඇත. පද්ධතියේ ඇති කිසිදු නෝඩ් එකකට ඉල්ලීම් තෘප්තිමත් කිරීමට නොහැකි නම්, කරල් පොරොත්තු තත්ත්වයට යයි. node autoscaling වැනි Google Kubernetes එන්ජින් විශේෂාංග භාවිතයෙන්, GKE හට ස්වයංක්‍රීයව පොරොත්තු තත්ත්වය හඳුනාගෙන තවත් අමතර නෝඩ් කිහිපයක් සෑදිය හැක.
ඔබට පසුව නෝඩ් ධාරිතාව අවසන් වුවහොත්, ස්වයංක්‍රීය පරිමාණය මඟින් ඔබේ මුදල් ඉතිරි කර ගැනීමට නෝඩ් ගණන අඩු කරයි. මේ නිසා Kubernetes ඉල්ලීම් මත පොඩ් කාලසටහන් කරයි. කෙසේ වෙතත්, සීමාව ඉල්ලීම්වලට වඩා වැඩි විය හැකි අතර, සමහර අවස්ථාවලදී නෝඩය ඇත්ත වශයෙන්ම සම්පත් අවසන් විය හැක. මේ රාජ්‍යයට අපි කියන්නේ අධි කැපවීම් තත්ත්වය කියලා.
මම කිව්වා වගේ, CPU එකට ආවම, Kubernetes පොඩ්ස් සීමා කරන්න පටන් ගන්නවා. සෑම පොඩ් එකකටම එය ඉල්ලා සිටින ප්‍රමාණය ලැබෙනු ඇත, නමුත් එය සීමාවට නොපැමිණියේ නම්, තෙරපුම යෙදීමට පටන් ගනී.
මතක සම්පත් සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, ඔබ පද්ධති සම්පත් නිදහස් කරන තුරු හෝ සම්පූර්ණ පද්ධතියම බිඳ වැටෙන තුරු කුමන කරල් මකා දැමිය යුතුද සහ කුමන කර තැබිය යුතුද යන්න පිළිබඳව තීරණ ගැනීමට Kubernetes හට බල කෙරෙයි.
අපි හිතමු ඔබට යන්ත්‍රයක් මතකය අවසන් වී ඇති අවස්ථාවක් - කුබර්නෙටස් එය හසුරුවන්නේ කෙසේද?
Kubernetes ඔවුන් ඉල්ලා සිටි ප්‍රමාණයට වඩා වැඩි සම්පත් භාවිතා කරන කරල් සොයනු ඇත. එබැවින් ඔබේ බහාලුම්වල කිසිදු ඉල්ලීමක් නොමැති නම්, එයින් අදහස් වන්නේ ඔවුන් කිසිවක් ඉල්ලා නොසිටි නිසා ඔවුන් ඉල්ලූ ප්‍රමාණයට වඩා භාවිතා කිරීමට පෙරනිමියෙන් සිටින බවයි! එවැනි බහාලුම් වසා දැමීම සඳහා ප්රධාන අපේක්ෂකයන් බවට පත් වේ. මීළඟ අපේක්ෂකයින් ඔවුන්ගේ සියලු ඉල්ලීම් තෘප්තිමත් කර ඇති නමුත් තවමත් උපරිම සීමාවට වඩා අඩු බහාලුම් වේ.
එබැවින් Kubernetes ඔවුන්ගේ ඉල්ලීම් පරාමිතීන් ඉක්මවා ඇති කරල් කිහිපයක් සොයා ගන්නේ නම්, එය ඒවා ප්‍රමුඛතාවයෙන් වර්ග කර පසුව අඩුම ප්‍රමුඛතා කරල් ඉවත් කරයි. සියලුම කරල් වලට එකම ප්‍රමුඛතාවයක් තිබේ නම්, Kubernetes අනෙකුත් කරල් වලට වඩා ඔවුන්ගේ ඉල්ලීම් ඉක්මවා ඇති කරල් අවසන් කරනු ඇත.
ඉතා දුර්ලභ අවස්ථාවන්හිදී, Kubernetes තවමත් ඔවුන්ගේ ඉල්ලීම්වල විෂය පථය තුළ ඇති කරල් ගබ්සා කළ හැකිය. Kubelet නියෝජිතයා හෝ Docker වැනි තීරණාත්මක පද්ධති සංරචක ඔවුන් සඳහා වෙන් කර ඇති ප්‍රමාණයට වඩා වැඩි සම්පත් පරිභෝජනය කිරීමට පටන් ගත් විට මෙය සිදු විය හැක.
එබැවින්, කුඩා සමාගම්වල මුල් අවධියේදී, Kubernetes පොකුරකට සම්පත් ඉල්ලීම් සහ සීමා කිරීම් නොමැතිව හොඳින් ක්‍රියා කළ හැකිය, නමුත් ඔබේ කණ්ඩායම් සහ ව්‍යාපෘති ප්‍රමාණයෙන් වර්ධනය වීමට පටන් ගන්නා විට, ඔබ මෙම ප්‍රදේශයේ ගැටළු වලට මුහුණ දීමේ අවදානමක් දරයි. ඔබගේ මොඩියුල සහ නාම අවකාශ වෙත විමසුම් සහ සීමාවන් එකතු කිරීම සඳහා ඉතා සුළු අමතර උත්සාහයක් අවශ්‍ය වන අතර බොහෝ කරදර ඉතිරි කර ගත හැක.
සමහර දැන්වීම් 🙂
අප සමඟ රැඳී සිටීම ගැන ඔබට ස්තුතියි. ඔබ අපේ ලිපි වලට කැමතිද? වඩාත් රසවත් අන්තර්ගතය බැලීමට අවශ්‍යද? ඇණවුමක් කිරීමෙන් හෝ මිතුරන්ට නිර්දේශ කිරීමෙන් අපට සහාය වන්න, , ඔබ වෙනුවෙන් අප විසින් නිර්මාණය කරන ලද ප්‍රවේශ මට්ටමේ සේවාදායකයන්ගේ අද්විතීය ප්‍රතිසමයක්: (RAID1 සහ RAID10, cores 24 දක්වා සහ 40GB DDR4 දක්වා ඇත).
Dell R730xd ඇම්ස්ටර්ඩෑම් හි Equinix Tier IV දත්ත මධ්‍යස්ථානයේ 2 ගුණයක් ලාභදායීද? මෙතන විතරයි නෙදර්ලන්තයේ! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - $99 සිට! ගැන කියවන්න
මූලාශ්රය: www.habr.com