שינוי של בקשות למשאבי קונטיינר ומגבלות עליהן

המסוף

כדי לראות את ההצעות לבקשות משאבים במסוף Cloud de Confiance , צריך להיות לכם עומס עבודה קיים שפרסתם לפני 24 שעות לפחות. יכול להיות שחלק מההצעות לא יהיו זמינות או רלוונטיות לעומסי עבודה מסוימים, כמו אלה שנוצרו ב-24 השעות האחרונות, Pods עצמאיים ואפליקציות שנכתבו ב-Java.

1. נכנסים לדף Workloads במסוף Cloud de Confiance .

   כניסה לדף Workloads

2. ברשימת עומסי העבודה, לוחצים על השם של עומס העבודה שרוצים לשנות את הגודל שלו.

3. לוחצים על list פעולות > שינוי גודל > עריכת בקשות למשאבים.

   בקטע 'ניתוח נתוני ניצול המשאבים' מוצגים נתוני שימוש היסטוריים שהבקר של Vertical Pod Autoscaler ניתח כדי ליצור את בקשות המשאבים המוצעות בקטע 'התאמת בקשות המשאבים והמגבלות'.

Cloud Monitoring

כדי לראות את ההצעות לבקשות משאבים ב-Cloud Monitoring, צריך להיות לכם עומס עבודה קיים שפרסתם.

1. נכנסים לדף Metrics Explorer במסוף Cloud de Confiance .

   לדף Metrics Explorer

2. לוחצים על הגדרה.

3. מרחיבים את התפריט Select a Metric (בחירת מדד).

4. בתפריט Resource בוחרים באפשרות Kubernetes Scale.

5. בתפריט Metric category בוחרים באפשרות Autoscaler.

6. בתפריט מדדים, בוחרים באפשרות Recommended per replicate request bytes (מומלץ לכל בייט של בקשת שכפול) ובאפשרות Recommended per replica request core (מומלץ לכל ליבה של בקשת שכפול).

7. לוחצים על אישור.

‫CLI של gcloud

כדי לראות הצעות לבקשות למשאבים, צריך ליצור VerticalPodAutoscalerאובייקט ופריסה.

1. באשכולות רגילים, מפעילים את התכונה 'התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס' באשכול. באשכולות במצב Autopilot, התכונה Vertical Pod Autoscaling (התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס) מופעלת כברירת מחדל.

   gcloud container clusters update CLUSTER_NAME --enable-vertical-pod-autoscaling
   

   מחליפים את CLUSTER_NAME בשם האשכול.

2. שומרים את קובץ המניפסט הבא בשם my-rec-deployment.yaml:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: my-rec-deployment
   spec:
     replicas: 2
     selector:
       matchLabels:
         app: my-rec-deployment
     template:
       metadata:
         labels:
           app: my-rec-deployment
       spec:
         containers:
         - name: my-rec-container
           image: nginx
   

   קובץ המניפסט הזה מתאר Deployment שלא כולל בקשות למעבד או לזיכרון. הערך containers.name של my-rec-deployment מציין שכל ה-Pods בפריסה שייכים ל-VerticalPodAutoscaler.

3. מחילים את המניפסט על האשכול:

   kubectl create -f my-rec-deployment.yaml
   

4. שומרים את קובץ המניפסט הבא בשם my-rec-vpa.yaml:

   apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
   kind: VerticalPodAutoscaler
   metadata:
     name: my-rec-vpa
   spec:
     targetRef:
       apiVersion: "apps/v1"
       kind:       Deployment
       name:       my-rec-deployment
     updatePolicy:
       updateMode: "Off"
   

   המניפסט הזה מתאר VerticalPodAutoscaler. הערך updateMode של Off מציין שכאשר נוצרים פודים, בקר Vertical Pod Autoscaler מנתח את צורכי ה-CPU והזיכרון של הקונטיינרים ומתעד את ההמלצות האלה בשדה status של המשאב. הבקר Vertical Pod Autoscaler לא מעדכן באופן אוטומטי את בקשות המשאבים עבור קונטיינרים פועלים.

5. מחילים את המניפסט על האשכול:

   kubectl create -f my-rec-vpa.yaml
   

6. אחרי זמן מה, אפשר לראות את VerticalPodAutoscaler:

   kubectl get vpa my-rec-vpa --output yaml
   

   הפלט אמור להיראות כך:

   ...
     recommendation:
       containerRecommendations:
       - containerName: my-rec-container
         lowerBound:
           cpu: 25m
           memory: 262144k
         target:
           cpu: 25m
           memory: 262144k
         upperBound:
           cpu: 7931m
           memory: 8291500k
   ...
   

   בפלט הזה מוצגות המלצות לבקשות של משאבי מעבד (CPU) וזיכרון.

המסוף

1. נכנסים לדף Workloads במסוף Cloud de Confiance .

   כניסה לדף Workloads

2. ברשימת עומסי העבודה, לוחצים על השם של עומס העבודה שרוצים לשנות את הגודל שלו.

3. לוחצים על list פעולות > שינוי גודל > עריכת בקשות למשאבים.

   1. בקטע Adjust resource requests and limits (שינוי בקשות ומגבלות של משאבים) מוצגות הבקשות הנוכחיות לזיכרון ולמעבד (CPU) עבור כל מאגר, וגם בקשות מוצעות לזיכרון ולמעבד.

4. לוחצים על החלת ההצעות האחרונות כדי לראות את הבקשות המוצעות לכל מאגר תגים.

5. לוחצים על שמירת השינויים.

6. לוחצים על אישור.

kubectl

הגדלת נפח העבודה באופן אנכי עם הפרעה מינימלית

החל מגרסה 1.33 של Kubernetes, אפשר להשתמש בפקודה kubectl patch כדי לשנות את המשאבים שמוקצים לקונטיינר, בלי ליצור מחדש את ה-Pod. כך אפשר לשנות את עומס העבודה באופן אנכי. מידע נוסף, כולל מגבלות, זמין במאמרי העזרה של Kubernetes בנושא שינוי הגודל של משאבי CPU וזיכרון.

כדי להשתמש בפקודה kubectl patch, מציינים את בקשת המשאב המעודכנת באמצעות הדגל --patch. לדוגמה, כדי לשנות את גודל ה-CPU של my-app ל-800 mCPU, מריצים את הפקודה הבאה:

kubectl patch pod my-app --subresource resize --patch \
  '{"spec":{"containers":[{"name":"pause", "resources":{"requests":{"cpu":"800m"}, "limits":{"cpu":"800m"}}}]}}'

הגדלת עומס העבודה באופן אנכי

כדי להגדיר בקשות למשאבים עבור Pod, מגדירים את הערכים של requests.cpu ו-memory.cpu במניפסט של הפריסה. בדוגמה הזו, משנים באופן ידני את הפריסה שנוצרה בניתוח בקשות למשאבים באמצעות בקשות למשאבים מוצעים.

1. שומרים את קובץ המניפסט לדוגמה הבא בשם my-adjusted-deployment.yaml:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: my-rec-deployment
   spec:
     replicas: 2
     selector:
       matchLabels:
         app: my-rec-deployment
     template:
       metadata:
         labels:
           app: my-rec-deployment
       spec:
         containers:
         - name: my-rec-container
           image: nginx
           resources:
             requests:
               cpu: 25m
               memory: 256Mi
   

   המניפסט הזה מתאר פריסת Deployment עם שני Pods. לכל Pod יש קונטיינר אחד שמבקש 25 מילי-CPU ו-256 מיביבייט של זיכרון.

2. מחילים את המניפסט על האשכול:

   kubectl apply -f my-adjusted-deployment.yaml
   

המסוף

כדי להגדיר הקצאת משאבים באופן אוטומטי, צריך להפעיל את התכונה 'התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס' באשכול. באשכולות במצב Autopilot, התכונה 'התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס' מופעלת כברירת מחדל.

הפעלת התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס

1. עוברים לדף Google Kubernetes Engine במסוף Cloud de Confiance .

   מעבר אל Google Kubernetes Engine

2. ברשימת האשכולות, לוחצים על שם האשכול שרוצים לשנות.

3. לוחצים על הכרטיסייה פרטים.

4. בקטע אוטומציה, לוחצים על edit עריכה באפשרות שינוי אוטומטי של גודל ה-Pod בציר האנכי.

5. מסמנים את תיבת הסימון התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס.

6. לוחצים על שמירת השינויים.

הגדרת התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס

1. נכנסים לדף Workloads במסוף Cloud de Confiance .

   כניסה לדף Workloads

2. ברשימת עומסי העבודה, לוחצים על השם של ה-Deployment שרוצים להגדיר עבורה התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס.

3. לוחצים על list פעולות > עריכת שינוי גודל אוטומטי.

4. בקטע התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס, לוחצים על Select and configure.

5. בקטע מצב עדכון, בוחרים מצב של שינוי גודל אוטומטי:

   • מצב אוטומטי: התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס מעדכנת את בקשות המעבד והזיכרון במהלך מחזור החיים של קבוצת Pod.
   • מצב ראשוני: התכונה התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס מקצה הקצאות משאבים רק בזמן יצירת ה-Pod, ולא משנה אותן בהמשך.

6. (אופציונלי) מגדירים מדיניות של מאגרים. האפשרות הזו מאפשרת לוודא שההמלצה אף פעם לא תהיה גבוהה או נמוכה יותר מבקשת משאבים שצוינה.

   1. לוחצים על הוספת מדיניות.
   2. בוחרים את מאגר התגים שאליו רוצים להוסיף מדיניות, או בוחרים מדיניות ברירת מחדל שתחול על כל מאגרי התגים שלא הוגדרה להם מדיניות.
   3. בוחרים באפשרות אוטומטי עבור מצב שינוי גודל.
   4. בקטע Controlled resources, בוחרים את המשאבים שרוצים להגדיר עבורם שינוי אוטומטי של גודל מאגר התגים.
   5. לוחצים על הוספת כלל כדי להגדיר טווח מינימלי או מקסימלי אחד או יותר לבקשות המשאבים של הקונטיינר:
      • הזיכרון המינימלי המותר: כמות הזיכרון המינימלית שהקונטיינר צריך להקצות תמיד, ב-MiB.
      • המעבד המינימלי המותר: כמות המעבד המינימלית שהקונטיינר צריך לקבל תמיד, ב-mCPU.
      • ‫Max allowed Memory: כמות הזיכרון המקסימלית שהקונטיינר צריך לקבל תמיד, ב-MiB.
      • Max allowed CPU: כמות ה-CPU המקסימלית שהקונטיינר צריך לקבל תמיד, ב-mCPU.

7. לוחצים על שליחה.

gcloud

כדי להגדיר הקצאת משאבים באופן אוטומטי, צריך להשתמש באשכול שמופעלת בו התכונה 'התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס'. התכונה מופעלת כברירת מחדל באשכולות של Autopilot.

1. במקרה של אשכולות רגילים, מפעילים את התכונה Vertical Pod Autoscaling (התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס) באשכול:

   gcloud container clusters update CLUSTER_NAME --enable-vertical-pod-autoscaling
   

   מחליפים את CLUSTER_NAME בשם האשכול.

2. שומרים את קובץ המניפסט הבא בשם my-auto-deployment.yaml:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: my-auto-deployment
   spec:
     replicas: 2
     selector:
       matchLabels:
         app: my-auto-deployment
     template:
       metadata:
         labels:
           app: my-auto-deployment
       spec:
         containers:
         - name: my-container
           image: registry.k8s.io/ubuntu-slim:0.14
           resources:
             requests:
               cpu: 100m
               memory: 50Mi
           command: ["/bin/sh"]
           args: ["-c", "while true; do timeout 0.5s yes >/dev/null; sleep 0.5s; done"]
   

   המניפסט הזה מתאר פריסת Deployment עם שני Pods. לכל Pod יש קונטיינר אחד שמבקש 100 מילי-CPU ו-50MiB של זיכרון.

   אם יוצרים מניפסט כדי להתאים לפרטים ספציפיים בפרויקט שלכם, חשוב לוודא שלא כוללים מידע אישי רגיש בשדות של ה-Vertical Pod Autoscaler.

3. מחילים את המניפסט על האשכול:

   kubectl create -f my-auto-deployment.yaml
   

4. (אופציונלי) מגדירים את resizePolicy לעדכונים במקום.

   אם אתם מתכננים להשתמש במצב InPlaceOrRecreate, אתם יכולים להגדיר במפורש איך מאגרי התגים צריכים לטפל בשינויים במשאבים במניפסט הפריסה.

   מוסיפים את השדה resizePolicy למפרט של מאגר התגים:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: my-auto-deployment
   spec:
     ...
     template:
       ...
       spec:
         containers:
         - name: my-container
           image: registry.k8s.io/ubuntu-slim:0.14
           resizePolicy:
           - resourceName: cpu
             restartPolicy: NotRequired
           - resourceName: memory
             restartPolicy: RestartContainer
           resources:
             requests:
               cpu: 100m
               memory: 50Mi
           ...
   

   בדוגמה הזו, שינוי גודל ה-CPU מותר בלי להפעיל מחדש את הקונטיינר, אבל כדי לשנות את גודל הזיכרון צריך להפעיל מחדש את הקונטיינר.

5. מציגים את ה-Pods שפועלים:

   kubectl get pods
   

   הפלט מציג את השמות של ה-Pods ב-my-deployment:

   NAME                            READY     STATUS             RESTARTS   AGE
   my-auto-deployment-cbcdd49fb-d6bf9   1/1       Running            0          8s
   my-auto-deployment-cbcdd49fb-th288   1/1       Running            0          8s
   

6. שומרים את קובץ המניפסט הבא בשם my-vpa.yaml:

   apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
   kind: VerticalPodAutoscaler
   metadata:
     name: my-vpa
   spec:
     targetRef:
       apiVersion: "apps/v1"
       kind:       Deployment
       name:       my-auto-deployment
     updatePolicy:
       updateMode: "Recreate"
   

   במאניפסט הזה מתואר VerticalPodAutoscaler עם המאפיינים הבאים:

   • ‫targetRef.name: מציין שכל Pod שמבוקר על ידי Deployment בשם my-deployment שייך ל-VerticalPodAutoscaler.
   • ‫updateMode: "Recreate": מציין שבקר Vertical Pod Autoscaler יכול למחוק Pod, לשנות את בקשות המעבד והזיכרון ואז להפעיל Pod חדש. זוהי התנהגות ברירת המחדל אם לא מצוין מצב (נקרא גם מצב Auto). אפשר גם לשנות את מצב העדכון לאחד מהערכים הבאים:
     • ‫updateMode: "Initial": התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס מקצה בקשות למשאבים רק בזמן יצירת ה-Pod.
     • ‫updateMode: "InPlaceOrRecreate" (תצוגה מקדימה): התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס מנסה לעדכן את המשאבים בלי ליצור מחדש את ה-Pod, וחוזרת ליצירה מחדש אם יש צורך בכך. האפשרות הזו מתאימה במיוחד אם עומסי העבודה מוגדרים עם resizePolicy: NotRequired.

7. מחילים את המניפסט על האשכול:

   kubectl create -f my-vpa.yaml
   

8. ממתינים כמה דקות ומציגים שוב את ה-Pods הפועלים:

   kubectl get pods
   

   הפלט מראה ששמות ה-Pod השתנו:

   NAME                                 READY     STATUS             RESTARTS   AGE
   my-auto-deployment-89dc45f48-5bzqp   1/1       Running            0          8s
   my-auto-deployment-89dc45f48-scm66   1/1       Running            0          8s
   

   אם שמות ה-Pod לא השתנו, כדאי לחכות עוד קצת ואז להציג שוב את ה-Pods הפועלים.

console

1. נכנסים לדף Workloads במסוף Cloud de Confiance .

   כניסה לדף Workloads

2. ברשימת עומסי העבודה, לוחצים על השם של הפריסה שרוצים להגדיר.

3. לוחצים על list פעולות > שינוי גודל אוטומטי > התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס.

4. לוחצים על expand_more הוספת מדיניות.

5. בוחרים את מאגר התגים שרוצים להגדיר.

6. לוחצים על הוספת כלל.

7. מזינים ערכים בשדות מינימום מותר ומקסימום מותר עבור מעבד וזיכרון.

8. לוחצים על סיום.

9. לוחצים על Save.

gcloud

כדי להגדיר מגבלות מינימליות ומקסימליות על משאבים, צריך לכלול את הקטע resourcePolicy במניפסט VerticalPodAutoscaler.

1. שומרים את קובץ המניפסט הבא בשם my-constrained-vpa.yaml:

   apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
   kind: VerticalPodAutoscaler
   metadata:
     name: my-constrained-vpa
   spec:
     targetRef:
       apiVersion: "apps/v1"
       kind:       Deployment
       name:       my-auto-deployment
     updatePolicy:
       updateMode: "Auto"
     resourcePolicy:
       containerPolicies:
       - containerName: my-container
         minAllowed:
           cpu: 100m
           memory: 50Mi
         maxAllowed:
           cpu: 1000m
           memory: 1024Mi
   

   ההגדרה הזו עוזרת לוודא שההמלצה ל-my-container לא תהיה נמוכה מ-100 mCPU/50 MiB או גבוהה מ-1000 mCPU/1024 MiB.

2. מחילים את המניפסט על האשכול:

   kubectl apply -f my-constrained-vpa.yaml
   

המסוף

כדי להחריג קונטיינרים ספציפיים מהתאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס, צריך להפעיל את התכונה הזו באשכול. באשכולות Autopilot, התכונה 'התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס' מופעלת כברירת מחדל.

הפעלת התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס

1. עוברים לדף Google Kubernetes Engine במסוף Cloud de Confiance .

   מעבר אל Google Kubernetes Engine

2. ברשימת האשכולות, לוחצים על שם האשכול שרוצים לשנות.

3. לוחצים על הכרטיסייה פרטים.

4. בקטע אוטומציה, לוחצים על edit עריכה באפשרות שינוי אוטומטי של גודל ה-Pod בציר האנכי.

5. מסמנים את תיבת הסימון התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס.

6. לוחצים על שמירת השינויים.

הגדרת התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס

1. נכנסים לדף Workloads במסוף Cloud de Confiance .

   כניסה לדף Workloads

2. ברשימת עומסי העבודה, לוחצים על השם של הפריסה שרוצים להגדיר עבורה את התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס.

3. לוחצים על list פעולות > עריכת שינוי גודל אוטומטי.

4. בקטע התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס, לוחצים על Select and configure.

5. בקטע מצב עדכון, בוחרים מצב של שינוי גודל אוטומטי:

   • מצב אוטומטי: התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס מעדכנת את בקשות המעבד והזיכרון במהלך מחזור החיים של קבוצת Pod.
   • מצב ראשוני: התכונה התאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס מקצה הקצאות משאבים רק בזמן יצירת ה-Pod, ולא משנה אותן בהמשך.

6. לוחצים על expand_more הוספת מדיניות.

7. בוחרים את מאגר התגים שרוצים להשבית.

8. בקטע מצב שינוי גודל, בוחרים באפשרות מושבת.

9. לוחצים על שליחה.

gcloud

כדי להחריג קונטיינרים ספציפיים מהתאמה אנכית של קבוצות Pod לעומס, מבצעים את השלבים הבאים:

1. שומרים את קובץ המניפסט הבא בשם my-opt-vpa.yaml:

   apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
   kind: VerticalPodAutoscaler
   metadata:
     name: my-opt-vpa
   spec:
     targetRef:
       apiVersion: "apps/v1"
       kind:       Deployment
       name:       my-opt-deployment
     updatePolicy:
       updateMode: "Recreate"
     resourcePolicy:
       containerPolicies:
       - containerName: my-opt-sidecar
         mode: "Off"
   

   המניפסט הזה מתאר VerticalPodAutoscaler. הערך mode: "Off" משבית את ההמלצות למאגר התגים my-opt-sidecar.

2. מחילים את המניפסט על האשכול:

   kubectl apply -f my-opt-vpa.yaml
   

3. שומרים את קובץ המניפסט הבא בשם my-opt-deployment.yaml:

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: my-opt-deployment
   spec:
     replicas: 1
     selector:
       matchLabels:
         app: my-opt-deployment
     template:
       metadata:
         labels:
           app: my-opt-deployment
       spec:
         containers:
         - name: my-opt-container
           image: nginx
         - name: my-opt-sidecar
           image: busybox
           command: ["sh","-c","while true; do echo Doing sidecar stuff!; sleep 60; done"]
   

4. מחילים את המניפסט על האשכול:

   kubectl apply -f my-opt-deployment.yaml
   

5. אחרי זמן מה, צופים ב-Vertical Pod Autoscaler:

   kubectl get vpa my-opt-vpa --output yaml
   

   הפלט מציג המלצות לבקשות של יחידת עיבוד מרכזית (CPU) וזיכרון:

   ...
     recommendation:
       containerRecommendations:
       - containerName: my-opt-container
   ...
   

   בפלט הזה, יש רק המלצות למאגר תגים אחד. אין המלצות לחשבון my-opt-sidecar.

   ה-Vertical Pod Autoscaler אף פעם לא מעדכן משאבים במאגרי מידע שהוסרו מהרשימה. אם מחכים כמה דקות, ה-Pod נוצר מחדש, אבל רק למאגר אחד יש בקשות משאבים מעודכנות.