Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Mengontrol atribut node yang diskalakan otomatis dengan class komputasi kustom

Autopilot Standard

Halaman ini menunjukkan cara mengontrol infrastruktur komputasi dan perilaku penskalaan otomatis cluster Google Kubernetes Engine (GKE) berdasarkan kebutuhan khusus workload Anda menggunakan class komputasi kustom. Anda seharusnya sudah memahami konsep class komputasi kustom. Untuk mengetahui detailnya, lihat Tentang class komputasi kustom.

Halaman ini ditujukan untuk administrator platform yang ingin menentukan profil penskalaan otomatis untuk node secara deklaratif, dan untuk operator cluster yang ingin menjalankan workload mereka di class komputasi tertentu.

Tentang class komputasi kustom

Class komputasi kustom adalah Resource Kustom Kubernetes yang memungkinkan Anda menentukan prioritas yang harus diikuti GKE saat menyediakan node untuk menjalankan workload. Anda dapat menggunakan class komputasi kustom untuk melakukan hal berikut:

Memberikan serangkaian prioritas kepada GKE untuk diikuti secara berurutan saat menyediakan node, masing-masing dengan parameter tertentu seperti seri mesin Compute Engine atau kapasitas resource minimum
Menentukan parameter dan nilai minimum penskalaan otomatis untuk menghapus node yang kurang digunakan dan menggabungkan workload secara efisien pada kapasitas komputasi yang ada
Memberi tahu GKE untuk otomatis mengganti konfigurasi node yang kurang disukai dengan konfigurasi node yang lebih disukai untuk performa workload yang optimal

Untuk memahami semua opsi konfigurasi dan cara interaksinya satu sama lain serta dengan mode GKE Autopilot dan mode GKE Standard, lihat Tentang class komputasi kustom.

Harga

Resource kustom ComputeClass disediakan tanpa biaya tambahan di GKE. Pertimbangan harga berikut berlaku:

Mode Autopilot GKE: Anda ditagih menggunakan mode penagihan berbasis node. Untuk mengetahui detailnya, lihat Harga mode Autopilot.
Mode GKE Standard: lihat Harga mode Standard.

Sebelum memulai

Sebelum memulai, pastikan Anda telah menjalankan tugas berikut:

Aktifkan Google Kubernetes Engine API.

Aktifkan Google Kubernetes Engine API

Jika ingin menggunakan Google Cloud CLI untuk tugas ini, instal lalu lakukan inisialisasi gcloud CLI. Jika sebelumnya Anda telah menginstal gcloud CLI, dapatkan versi terbaru dengan menjalankan gcloud components update.
Catatan: Untuk penginstalan gcloud CLI yang ada, pastikan untuk menyetel properti compute/region dan compute/zone. Dengan menyetel lokasi default, Anda dapat menghindari error di gcloud CLI yang seperti ini: One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location.

Pastikan Anda memiliki cluster GKE yang sudah ada yang menjalankan versi 1.30.3-gke.1451000 atau yang lebih baru. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat cluster Autopilot.
Jika Anda menggunakan cluster mode Standar, pastikan Anda memiliki setidaknya satu node pool dengan penskalaan otomatis diaktifkan atau cluster Anda menggunakan penyediaan otomatis node.

Contoh skenario untuk class komputasi

Halaman ini menyajikan contoh skenario yang Anda tentukan untuk class komputasi kustom. Dalam praktiknya, Anda harus mempertimbangkan persyaratan workload dan organisasi tertentu, serta menentukan class komputasi yang memenuhi persyaratan tersebut. Untuk deskripsi lengkap semua opsi class komputasi, dan untuk pertimbangan khusus, lihat Tentang class komputasi kustom.

Pertimbangkan contoh skenario berikut:

Sasaran Anda adalah mengoptimalkan biaya berjalan untuk beban kerja Anda
Workload Anda bersifat fault-tolerant dan tidak memerlukan penghentian tuntas atau runtime yang diperpanjang
Workload Anda memerlukan minimal 64 vCPU agar dapat berjalan secara optimal
Anda dibatasi pada seri mesin Compute Engine N2

Berdasarkan contoh skenario, Anda memutuskan bahwa Anda menginginkan class komputasi yang melakukan hal berikut:

Memprioritaskan node Spot N2 yang memiliki minimal 64 vCPU
Memungkinkan GKE kembali ke node Spot N2, terlepas dari kapasitas komputasi
Jika tidak ada node Spot N2 yang tersedia, izinkan GKE menggunakan node N2 on-demand
Memberi tahu GKE untuk memindahkan workload Anda ke node Spot setiap kali node tersebut tersedia lagi

Mengonfigurasi class komputasi dalam mode Autopilot

Di GKE Autopilot, Anda menentukan class komputasi, men-deploy-nya ke cluster, dan meminta class komputasi tersebut dalam workload Anda. GKE melakukan langkah-langkah konfigurasi node, seperti menerapkan label dan taint, untuk Anda.

Simpan manifes berikut sebagai compute-class.yaml:

apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  priorities:
  - machineFamily: n2
    spot: true
    minCores: 64
  - machineFamily: n2
    spot: true
  - machineFamily: n2
    spot: false
  activeMigration:
    optimizeRulePriority: true
  nodePoolAutoCreation:
    enabled: true

Mengonfigurasi class komputasi dalam mode Standar

Di cluster mode GKE Standard, Anda menentukan class compute, setelah itu Anda mungkin harus melakukan konfigurasi manual untuk memastikan penjadwalan Pod class compute sesuai yang diharapkan. Konfigurasi manual bergantung pada apakah node pool Anda disediakan secara otomatis, sebagai berikut:

Node pool yang dikelola oleh penyediaan otomatis node: Tidak memerlukan konfigurasi manual. Penyediaan otomatis node akan otomatis melakukan langkah-langkah konfigurasi class komputasi untuk Anda. Untuk mengetahui detailnya, lihat Penyediaan otomatis node dan class komputasi.
Node pool yang dibuat secara manual: Konfigurasi manual diperlukan. Anda harus menambahkan label node dan taint node ke node pool yang dibuat secara manual untuk mengaitkan node dengan class komputasi tertentu. Untuk mengetahui detailnya, lihat Mengonfigurasi kumpulan node yang dibuat secara manual untuk penggunaan class komputasi.

Menggunakan class komputasi dengan node pool yang dibuat secara manual

Bagian ini menunjukkan cara menentukan class komputasi di cluster yang hanya menggunakan node pool yang dibuat secara manual.

Simpan manifes berikut sebagai compute-class.yaml:

apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  priorities:
  - machineFamily: n2
    spot: true
    minCores: 64
  - machineFamily: n2
    spot: false
  activeMigration:
    optimizeRulePriority: true

Buat node pool baru yang diskalakan otomatis yang menggunakan Spot VM dan kaitkan dengan class komputasi:

gcloud container node-pools create cost-optimized-pool \
    --location=LOCATION \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --machine-type=n2-standard-64 \
    --spot \
    --enable-autoscaling \
    --max-nodes=9 \
    --node-labels="cloud.google.com/compute-class=cost-optimized" \
    --node-taints="cloud.google.com/compute-class=cost-optimized:NoSchedule"

Ganti kode berikut:

LOCATION: lokasi cluster Anda.
CLUSTER_NAME: nama cluster yang ada.

Buat node pool baru yang diskalakan secara otomatis dengan VM on-demand dan kaitkan dengan class komputasi:

gcloud container node-pools create on-demand-pool \
    --location=LOCATION \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --machine-type=n2-standard-64 \
    --enable-autoscaling \
    --max-nodes=9 \
    --num-nodes=0 \
    --node-labels="cloud.google.com/compute-class=cost-optimized" \
    --node-taints="cloud.google.com/compute-class=cost-optimized:NoSchedule"

Saat Anda men-deploy Pod yang meminta class komputasi ini dan node baru perlu dibuat, GKE akan memprioritaskan pembuatan node di node pool cost-optimized-pool. Jika node baru tidak dapat dibuat, GKE akan membuat node di node pool on-demand-pool.

Untuk mengetahui detail selengkapnya tentang cara kumpulan node yang dibuat secara manual berinteraksi dengan class compute kustom, lihat Mengonfigurasi kumpulan node yang dibuat secara manual untuk penggunaan class compute.

Menggunakan class komputasi dengan node pool yang disediakan otomatis

Bagian ini menunjukkan cara menentukan class komputasi di cluster yang menggunakan penyediaan otomatis node.

Simpan manifes berikut sebagai compute-class.yaml:

apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  priorities:
  - machineFamily: n2
    spot: true
    minCores: 64
  - machineFamily: n2
    spot: true
  - machineFamily: n2
    spot: false
  activeMigration:
    optimizeRulePriority: true
  nodePoolAutoCreation:
    enabled: true

Saat Anda men-deploy Pod yang meminta class komputasi ini dan node baru perlu dibuat, GKE akan memprioritaskan pembuatan node dalam item urutan di kolom priorities. Jika diperlukan, GKE akan membuat node pool baru yang memenuhi persyaratan hardware class komputasi.

Untuk mengetahui detail selengkapnya tentang cara kerja penyediaan otomatis node dengan class komputasi kustom, lihat Penyediaan otomatis node dan class komputasi.

Menyesuaikan nilai minimum penskalaan otomatis untuk penggabungan node

Secara default, GKE menghapus node yang kurang dimanfaatkan dan menjadwalkan ulang workload Anda ke node lain yang tersedia. Anda dapat menyesuaikan lebih lanjut nilai minimum dan waktu setelah node menjadi kandidat untuk dihapus menggunakan kolom autoscalingPolicy dalam definisi class komputasi, seperti dalam contoh berikut:

apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  priorities:
  - machineFamily: n2
    spot: true
    minCores: 64
  - machineFamily: n2
    spot: true
  - machineFamily: n2
    spot: false
  activeMigration:
    optimizeRulePriority: true
  autoscalingPolicy:
    consolidationDelayMinutes : 5
    consolidationThreshold    : 70

Contoh ini membuat node menjadi kandidat penghapusan jika tidak digunakan sepenuhnya oleh 70% kapasitas CPU dan memori yang tersedia selama lebih dari lima menit. Untuk mengetahui daftar parameter yang tersedia, lihat Menetapkan parameter penskalaan otomatis untuk penggabungan node.

Men-deploy class komputasi di cluster

Setelah Anda menentukan class komputasi, deploy ke cluster:

kubectl apply -f compute-class.yaml

Class komputasi ini siap digunakan di cluster. Anda dapat meminta class komputasi dalam spesifikasi Pod atau, secara opsional, menetapkannya sebagai class komputasi default di namespace tertentu.

Menetapkan class komputasi default untuk namespace

Saat Anda menetapkan class komputasi default untuk namespace, GKE akan menggunakan class komputasi tersebut untuk membuat node bagi setiap Pod yang Anda deploy di namespace tersebut. Jika Pod secara eksplisit meminta class komputasi yang berbeda, permintaan tingkat Pod akan menggantikan default namespace.

Untuk menetapkan class komputasi sebagai default untuk namespace tertentu, lakukan hal berikut:

Buat namespace

kubectl create namespace cost-optimized-ns

Beri label namespace dengan class komputasi:

kubectl label namespaces cost-optimized-ns \
    cloud.google.com/default-compute-class=cost-optimized

Meminta class komputasi dalam workload

Untuk meminta class komputasi dalam workload, tambahkan pemilih node untuk class komputasi tersebut dalam manifes Anda.

Simpan manifes berikut sebagai cc-workload.yaml:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: custom-workload
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: custom-workload
  template:
    metadata:
      labels:
        app: custom-workload
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/compute-class: cost-optimized
      containers:
      - name: test
        image: gcr.io/google_containers/pause
        resources:
          requests:
            cpu: 1.5
            memory: "4Gi"

Men-deploy workload:
```
kubectl apply -f cc-workload.yaml
```

Saat Anda men-deploy workload ini, GKE akan otomatis menambahkan toleransi ke Pod yang sesuai dengan taint node untuk class komputasi yang diminta. Toleransi ini memastikan bahwa hanya Pod yang meminta class compute yang berjalan di node class compute.

Langkah selanjutnya

Baca selengkapnya tentang class komputasi kustom