クラスタ・オートスケーラ

Cluster Autoscalerデプロイメントに渡す注釈。

たとえば、"{\"prometheus.io/scrape\":\"true\",\"prometheus.io/port\":\"8086\"}"です

プレーン・テキストまたはエンコードされたBase64のJSON形式。

• instanceは、インスタンス・プリンシパルを指定します
• workloadは、ワークロード・アイデンティティを指定します

アドオン・コンテナが要求するリソース数量を指定し、アドオン・コンテナが超過できないリソース使用量制限を設定できます。

プレーン・テキストまたはエンコードされたBase64のJSON形式。

100ミリコアのCPUと100メビバイトのメモリーをリクエストするアドオン・コンテナを作成します。アドオンコンテナを500MバイトのCPUおよび200Mバイトのメモリーに制限します。

expander=priceはサポートされていません。

クラスタ自動スカラによって管理されるノードの最小数、ノードの最大数およびノード・プールのOCIDのリスト。

形式は<min>:<max>:<node-pool1-ocid>, <min>:<max>:<node-pool2-ocid>です。

nodesまたはnodeGroupAutoDiscoveryのいずれかを使用しますが、両方は使用できません。

プレーン・テキストまたはエンコードされたBase64のJSON形式。

タグ・キー/値ペアのリスト、ノードの最小数、ノードの最大数およびクラスタ自動スカラによって管理されるノード・プールが存在するコンパートメントのOCID。

形式はcompartmentId:<compartment-ocid>,nodepoolTags:<tagKey1>=<tagValue1>&<tagKey2>=<tagValue2>,min:<min-nodes>,max:<max-nodes>です。

nodeGroupAutoDiscoveryまたはnodesのいずれかを使用しますが、両方は使用できません。

minSizeおよびmaxSizeノード・プール・タグは、常にmin:{{<min-nodes>}}およびmax:{{<max-nodes>}}より優先されます。

Cluster Autoscalerバージョン1.30.3、バージョン1.31.1、バージョン1.32.0以降でサポートされています。

プレーン・テキストまたはエンコードされたBase64のJSON形式。

前回の反復からの一部の候補者が有効でなくなった場合に、スケール・ダウンの追加の空でない候補とみなされるノードの最小数。追加の候補者のプール・サイズを計算するときに使用します。

max(#nodes * scale-down-candidates-pool-ratio,
              scale-down-candidates-pool-min-count)

Cluster AutoscalerポッドのCPUおよびメモリー・リクエストおよび制限を定義します。

クラスタ・サイズが大きくなると、Cluster Autoscalerは次のように動作します。

• ノードおよびポッドのクラスタ状態評価の著しい増加
• より多くのスケジューリング・シミュレーション
• CPUとメモリーの使用率の向上
• スケール・アップおよびスケール・ダウン操作のための意思決定レイテンシの向上

リソースのサイズが小さい場合:

• Cluster Autoscalerポッドは、メモリー制限を超えているため終了する可能性があります。
• スケーリングの決定が遅れる可能性があり、ポッドは Pending 状態のままになります。
• クラスタ・スキャン・サイクルが遅くなり、応答性が低下する可能性があります。
• スケジュール不可能なポッドのバックログが累積される場合があります。

必要に応じてCPUおよびメモリー・リソースを増やします。

• 大きいクラスタの状態を処理するためにメモリーを増やします。
• CPUを増やしてスケジューリング・シミュレーションを実行し、スケーリングをより迅速に決定します。

Cluster Autoscalerが同様のノード・プール間でノードを均等に分散するかどうかを制御します。

大規模なクラスタでは通常、複数のノード・プールが使用されるため、プール間で不均一にスケーリングされる可能性があります。

この引数を有効にすると、計算のオーバーヘッドが追加され、スケーリングの決定の複雑さがわずかに増します。

この引数が無効な場合:

• ノードは、同様のノード・プール間で不均等に分散される場合があります。
• 特定のノード・プールがホットスポットになる場合があります。
• 耐障害性が低下する可能性があります。

複数のノード・プールがある環境、およびバランスの取れたスケーリングが必要な高可用性シナリオでは、この引数を有効にします。

Cluster Autoscalerポッドの数を制御します。

Cluster Autoscalerはリーダー選挙を使用します。スケーリングを決定するのは1つのアクティブ・インスタンスのみで、他のレプリカでは高可用性が提供されます。

カウントが小さすぎると、ノード障害、ポッド・クラッシュまたはアップグレードによって、自動スケーリングの決定が一時的に停止することがあります。これにより、クラスタのAutoscalerが再度使用可能になるまで、保留中のワークロードのノード・スケール・アップおよび十分に利用されていないノードのスケール・ダウンが遅延することがあります。

高可用性を実現するには、2つまたは3つのレプリカを使用します。

Cluster Autoscalerは、重要なコントロール・プレーン・コンポーネントです。

ポッドの配置は、Cluster Autoscalerの安定性と信頼性に影響します。

これらの引数が適切に構成されていない場合:

• Cluster Autoscalerは不安定なノードで実行される可能性があります。
• Cluster Autoscalerは、リソース制約のあるノードで実行できます。
• ポッドが再起動する可能性があります。
• パフォーマンスが低下する可能性があります。

• 十分なリソースがある専用システムまたはインフラストラクチャ・ノードでCluster Autoscalerを実行します。
• ターゲット・システム・ノードが汚れている場合に許容範囲を構成します。

Cluster AutoscalerがOCI APIを使用して認証する方法を定義します。

Cluster Autoscalerは、スケールアウト操作中にOCI APIを使用してノードを作成し、スケールイン操作中にノードを削除します。

• 認証が失敗すると、スケーリング操作が妨げられます。
• APIのレイテンシまたは障害により、ノードのプロビジョニングが遅延する可能性があります。

• 信頼性の高い認証メカニズムを使用します。インスタンス・プリンシパルが推奨されます。
• 必要な権限およびサービス制限が構成されていることを確認します。

Cluster Autoscalerのデプロイメント更新戦略を制御します。

Cluster Autoscalerのダウンタイムにより、スケーリングの決定が停止し、アップグレード時のクラスタの応答性が低下します。

この引数が適切に構成されていない場合:

• すべてのレプリカが同時に再起動される場合があります。
• スケーリング機能が一時的に使用できなくなる可能性があります。

• maxUnavailable は慎重に構成してください。
• 更新中に少なくとも1つのCluster Autoscalerインスタンスがアクティブなままであることを確認します。

Cluster Autoscalerが管理できるノードの最大数を定義します。

この引数は、クラスタ・サイズの強い上限を設定し、制御されないスケールアウトを防ぎます。

値が小さすぎると、ポッドが Pending 状態のままの場合でも、Cluster Autoscalerはスケーリングを停止します。

値が大きすぎる場合:

• クラスタがOCIテナンシまたはサービス制限に達する可能性があります。
• コストは予想外に増えるかもしれません。

予期される最大クラスタ・サイズより少し大きい値を設定します。たとえば、最大20,000ノードを含むクラスタの場合は、 20000 より大きく設定します。

クラスタ全体のCPUコアの最小および最大合計数を定義します。

この引数は、CPU容量の集計スケーリングを制御し、プロビジョニング不足やオーバープロビジョニングの防止に役立ちます。

最大値が小さすぎる場合、Cluster Autoscalerはスケール・アップ操作をブロックします。

最大値が大きすぎると、過剰なノード・プロビジョニングによってコストが増加する可能性があります。

組織の計画最大CPU容量およびクラウド・リソース割当てに基づいて、coresTotalを設定します。coresTotalがピーク・ワークロードをサポートするのに十分な高さであることを確認します。

クラスタ全体の最小および最大合計メモリーを定義します。

この引数は、クラスタ・メモリーの合計プロビジョニングを制御し、メモリーを大量に消費するワークロードに特に重要です。

最大値が小さすぎる場合、Cluster Autoscalerはスケールアップ操作を防ぎ、十分なメモリーなしでワークロードを残すことができます。

最大値が大きすぎると、クラスタが過剰にプロビジョニングされ、コストが増加する可能性があります。

最小値と最大値をノードプールのサイズ設定方法に合わせます。

同時に削除できる空のノードの最大数を定義します。

この引数は、スケールダウン操作の速度を制御します。

値が小さすぎる場合:

• スケールダウン操作に時間がかかる場合があります。
• アイドル状態のリソースは、クラスタ内に長く残ることがあります。

値が大きすぎると、多数のノードが同時に削除される可能性があります。

• 大規模クラスタの場合は、値を適度に増やします。
• 積極的な一括削除は避けてください。

各ノード・プールのノードの最小数および最大数を定義します。

この引数は、各ノード・プールのスケーリング境界を制御します。

境界が制限しすぎると、ノード・プールは十分にスケーリングできません。

境界が許容しすぎると、ノードがノード・プール間で不均等に分散されることがあります。

• ワークロード・タイプおよび可用性ドメインに基づいて、各ノード・プールの境界を構成します。
• 値を balanceSimilarNodeGroups 設定に合せます。