使用自訂運算類別控制自動調度的節點屬性

本頁面說明如何使用自訂運算類別，根據工作負載的特定需求，控管 Google Kubernetes Engine (GKE) 叢集的運算基礎架構和自動調度行為。您應該已熟悉自訂運算類別的概念。詳情請參閱「關於自訂運算類別」。

如果您是平台管理員，想以宣告方式定義節點的自動調度資源設定檔，或是叢集運算子，想在特定運算類別上執行工作負載，歡迎參閱這個頁面。

關於自訂運算類別

自訂運算類別是 Kubernetes 自訂資源，可讓您定義 GKE 在佈建節點以執行工作負載時遵循的優先順序。您可以使用自訂運算類別執行下列操作：

  • 為 GKE 提供一組優先順序，在佈建節點時依序遵循，每個節點都有特定參數，例如 Compute Engine 機器系列或最低資源容量
  • 定義自動調度資源的門檻和參數，以便移除未充分利用的節點，並在現有運算容量上有效整合工作負載
  • 指示 GKE 自動將較不適合的節點設定，替換為更適合的節點設定，以獲得最佳工作負載效能

如要瞭解所有設定選項，以及這些選項如何彼此互動，並與 GKE Autopilot 模式和 GKE Standard 模式互動，請參閱「關於自訂運算類別」。

定價

在 GKE 中，ComputeClass 自訂資源免費提供。請注意下列價格注意事項：

事前準備

開始之前，請確認你已完成下列工作：

  • 啟用 Google Kubernetes Engine API。
    • 啟用 Google Kubernetes Engine API
  • 如要使用 Google Cloud CLI 執行這項工作，請安裝並初始化 gcloud CLI。如果您先前已安裝 gcloud CLI，請執行 gcloud components update，取得最新版本。

運算類別的情境範例

本頁提供範例情境，說明如何定義自訂運算類別。在實務上，您應考量特定工作負載和組織的需求，並定義符合這些需求的運算類別。如要查看所有運算類別選項的完整說明和特殊考量事項，請參閱「關於自訂運算類別」一文。

請參考下列情境範例：

  • 您的目標是盡可能提高工作負載的執行成本效益
  • 您的工作負載具備容錯能力，不需要安全關機或延長執行時間
  • 工作負載至少需要 64 個 vCPU，才能以最佳狀態執行
  • 您只能使用 N2 Compute Engine 機器系列

根據範例情境，您決定要建立可執行下列動作的運算類別：

  • 優先使用至少有 64 個 vCPU 的 N2 Spot 節點
  • 讓 GKE 回退至任何 N2 Spot 節點，無論運算容量為何
  • 如果沒有可用的 N2 Spot 節點，請讓 GKE 使用隨選 N2 節點
  • 指示 GKE 在 Spot 節點再次可用時，將工作負載移至 Spot 節點

在 Autopilot 模式中設定運算級別

在 GKE Autopilot 中，您可以定義運算級別、將其部署至叢集，並在工作負載中要求該運算級別。GKE 會為您執行任何節點設定步驟，例如套用標籤和汙點。

將下列資訊清單儲存為 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

在標準模式中設定運算類別

在 GKE Standard 模式叢集中，您定義運算類別後，可能必須手動設定，確保運算類別 Pod 會如預期排程。手動設定取決於節點集區是否自動佈建，如下所示：

搭配手動建立的節點集區使用運算級別

本節說明如何在只使用手動建立節點集區的叢集中定義運算類別。

  1. 將下列資訊清單儲存為 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

  2. 建立使用 Spot VM 的新自動調整節點集區，並將其與運算級別建立關聯：

    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"

    更改下列內容：

    • LOCATION：叢集位置。
    • CLUSTER_NAME：現有叢集的名稱。

  3. 使用隨選 VM 建立新的自動調度節點集區，並將其與運算類別建立關聯：

    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"

部署要求此運算類別的 Pod，且需要建立新節點時，GKE 會優先在 cost-optimized-pool 節點集區中建立節點。如果無法建立新節點，GKE 會在 on-demand-pool 節點集區中建立節點。

如要進一步瞭解手動建立的節點集區如何與自訂運算類別互動，請參閱「設定手動建立的節點集區，以使用運算類別」。

搭配自動佈建的節點集區使用運算級別

本節說明如何在採用節點自動佈建的叢集中定義運算類別。

將下列資訊清單儲存為 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

部署要求這個運算類別的 Pod，且需要建立新節點時，GKE 會優先建立 priorities 欄位中的項目。如有需要，GKE 會建立符合運算類別硬體需求的新節點集區。

如要進一步瞭解節點自動佈建功能如何搭配自訂運算類別運作，請參閱節點自動佈建和運算類別。

自訂節點整併的自動調度門檻

根據預設，GKE 會移除使用率過低的節點，並將工作負載重新排定至其他可用節點。您可以使用運算類別定義中的 autoscalingPolicy 欄位，進一步自訂節點成為移除候選項的門檻和時間，如下列範例所示：

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

在這個範例中，如果節點的 CPU 和記憶體容量使用率低於 70% 且超過五分鐘，就會成為移除候選項目。如需可用參數的清單，請參閱「設定節點整併的自動調度資源參數」。

在叢集中部署運算類別

定義運算類別後，請將其部署至叢集：

kubectl apply -f compute-class.yaml

這個運算類別已可在叢集中使用。您可以在 Pod 規格中要求運算類別，也可以選擇在特定命名空間中將其設為預設運算類別。

為命名空間設定預設運算類別

為命名空間設定預設運算類別後，GKE 會使用該運算類別，為您在該命名空間中部署的任何 Pod 建立節點。如果 Pod 明確要求使用其他運算類別，Pod 層級的要求會覆寫命名空間預設值。

如要將運算類別設為特定命名空間的預設值，請執行下列步驟：

  1. 建立命名空間：

    kubectl create namespace cost-optimized-ns

  2. 使用運算類別為命名空間加上標籤：

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

在工作負載中要求運算類別

如要在工作負載中要求運算類別，請在資訊清單中為該運算類別新增節點選取器。

  1. 將下列資訊清單儲存為 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"

  2. 部署工作負載：

    kubectl apply -f cc-workload.yaml

部署這項工作負載時，GKE 會自動將容許條件新增至 Pod，對應所要求運算類別的節點 taint。這項容許度可確保只有要求運算類別的 Pod 會在運算類別節點上執行。

更新已部署的運算類別

如要更新已部署的運算級別，請修改 ComputeClass 的 YAML 資訊清單。然後執行下列指令，部署修改後的資訊清單：

kubectl apply -f PATH_TO_FILE

將 PATH_TO_FILE 替換為修改後資訊清單的路徑。確認 name 欄位中的值維持不變。

部署更新後的運算類別時，GKE 會使用更新後的設定建立新節點。GKE 不會使用更新的設定修改任何現有節點。

如果運算類別使用主動遷移，且現有 Pod 符合遷移資格，GKE 可能會將現有 Pod 遷移至使用更新後設定的節點。

後續步驟