Ajusta los valores de tiempo de espera de los trabajos

Si los trabajos en Google Distributed Cloud agotan el tiempo de espera y crees que el comportamiento no se debe a un problema subyacente con la instalación, puedes aumentar el intervalo de tiempo de espera. En este documento, se describe cómo ajustar los intervalos de tiempo de espera para los trabajos de máquinas y por lotes mediante anotaciones en las especificaciones de configuración.

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Tipos de trabajos y errores

Existen dos tipos de comandos y rutinas de Google Distributed Cloud: trabajos de máquinas y trabajos por lotes. Muchos aspectos pueden afectar el tiempo que tarda un trabajo en completarse, como la configuración del hardware, de la red y del clúster. Google Distributed Cloud tiene tiempos de espera predeterminados que se adaptan a las instalaciones típicas.

Los siguientes son ejemplos de mensajes de error de tiempo de espera de trabajo:

  • Un mensaje de error de tiempo de espera para trabajos de máquina (unido para mayor claridad) de un registro de comprobación previa como bmctl-workspace/cluster1/logs/preflight-20210501-000426/172.18.0.4:

    Pod:172.18.0.4-machine-preflf3a32c8a2f7a2449545c7e8ff954c961-652st
    Result:Failed Reason:DeadlineExceeded Time:Wed Feb  3 16:59:56 2021
    
  • El resultado de kubectl logs para un pod con errores puede mostrar un mensaje DeadlineExceeded similar (unido):

    cluster-cluster1
    172.18.0.4-machine-preflf3a32c8a2f7a2449545c7e8ff954c961-652st    0/1
    0 DeadlineExceeded  192.168.122.180  bmctl-control-plane  7m12
    

Ajusta el intervalo de tiempo de espera para trabajos de máquina

Un trabajo de máquina es una rutina que se ejecuta solo en una máquina, como una verificación previa que se limita a una sola máquina. Los trabajos de máquina de Google Distributed Cloud tienen un tiempo de espera predeterminado de 900 segundos o 15 minutos. Puedes ajustar el intervalo de tiempo de espera para los trabajos de la máquina con la anotación baremetal.cluster.gke.io/machine-job-deadline-seconds en el archivo de configuración del clúster.

En el siguiente ejemplo, se establece el intervalo de tiempo de espera para un trabajo de la máquina en 1800 segundos o 30 minutos:

   apiVersion: baremetal.cluster.gke.io/v1
   kind: Cluster
   metadata:
     name: cluster1
     namespace: cluster-cluster1
     annotations:
       baremetal.cluster.gke.io/machine-job-deadline-seconds: "1800"
   spec:
   ...

El valor del intervalo de tiempo de espera se aplicará cuando crees clústeres nuevos con bmctl create cluster o cuando actualices clústeres existentes con bmctl upgrade cluster. El intervalo nuevo se usa para todos los trabajos de una sola máquina, incluidos bmctl check preflight, bmctl check -c CLUSTER_NAME y demás.

Ajusta el intervalo de tiempo de espera para trabajos por lotes

Un trabajo por lotes es una rutina que se ejecuta en varias máquinas, como una verificación previa de red. El intervalo de tiempo de espera predeterminado para los trabajos por lotes de Google Distributed Cloud depende de la cantidad de máquinas en la red. El intervalo de tiempo de espera predeterminado es de 900 segundos, además de 20 segundos adicionales para cada máquina.

Por ejemplo, si tu trabajo por lotes se ejecuta en 60 máquinas, el intervalo de tiempo de espera predeterminado es de 2,100 segundos (900 + (20 * 60) = 2,100) o 35 minutos.

Puedes ajustar el intervalo de tiempo de espera para un trabajo por lotes con la anotación baremetal.cluster.gke.io/batch-job-deadline-seconds en el archivo de configuración del clúster.

En el siguiente ejemplo, se establece el intervalo de tiempo de espera para un trabajo por lotes en 10,800 segundos o 3 horas:

   apiVersion: baremetal.cluster.gke.io/v1
   kind: Cluster
   metadata:
     name: cluster1
     namespace: cluster-cluster1
     annotations:
       baremetal.cluster.gke.io/batch-job-deadline-seconds: "10800"
   spec:
   ...

El valor del intervalo de tiempo de espera se aplicará cuando crees clústeres nuevos con bmctl create cluster o cuando actualices clústeres existentes con bmctl upgrade cluster.

¿Qué sigue?

Si necesitas asistencia adicional, comunícate con Atención al cliente de Cloud.