Questa pagina mostra come posizionare i carichi di lavoro su una serie di macchine Compute Engine specifica per ottenere prestazioni ottimali dei carichi di lavoro nei cluster Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot.
Assicurati di conoscere quanto segue:
- Serie di macchine Compute Engine e casi d'uso
- Requisiti a livello di kernel per le tue applicazioni
Come funziona la selezione delle serie di macchine
Puoi aggiungere un selettore di nodi cloud.google.com/machine-family
alla specifica del pod per consentire ad Autopilot di allocare hardware Compute Engine specifico per il pod. Ad esempio, puoi scegliere la serie di macchine C3 per i pod che richiedono più potenza di CPU o la serie di macchine N1 per i pod che richiedono più memoria.
Per eseguire in modo ottimale il tuo workload, Autopilot
esegue il provisioning di uno dei tipi di macchina predefiniti
della serie di macchine che hai selezionato.
Oltre a prestazioni ottimali del pod, la scelta di una serie di macchine specifica offre i seguenti vantaggi:
Utilizzo efficiente dei nodi: per impostazione predefinita, Autopilot ottimizza l'utilizzo delle risorse dei nodi pianificando su ogni nodo il maggior numero possibile di pod che richiedono la stessa serie di macchine. Questo approccio ottimizza l'utilizzo delle risorse sul nodo, il che migliora il rapporto prezzo/prestazioni. Se il tuo workload deve accedere a tutte le risorse sul nodo, puoi configurarlo facoltativamente per richiedere un pod per ogni nodo.
Workload burstable:puoi configurare i pod in modo che aumentino la capacità di risorse inutilizzata sul nodo impostando i limiti delle risorse più alti delle richieste. Per maggiori dettagli, vedi Configurare l'overflow dei pod in GKE.
Pianificare un nodo dedicato per ogni pod
Se hai workload che richiedono un uso intensivo della CPU e che necessitano di un accesso affidabile a tutte le risorse del nodo, puoi configurare facoltativamente il pod in modo che Autopilot inserisca un pod che richiede una serie di macchine sul proprio nodo.
I nodi dedicati per pod sono consigliati quando esegui carichi di lavoro su larga scala e con uso intensivo di CPU, come carichi di lavoro di addestramento AI/ML o carichi di lavoro batch di computing ad alte prestazioni (HPC).
Scegliere tra la pianificazione multi-pod e single-pod
Utilizza le seguenti indicazioni per scegliere un comportamento di pianificazione dei pod in base ai tuoi requisiti:
- Se hai pod che possono condividere risorse di calcolo con altri pod o vuoi ottimizzare i costi durante l'esecuzione di pod su hardware specializzato, utilizza il comportamento di pianificazione predefinito di più pod per nodo.
- Se hai pod che richiedono un accesso affidabile alle risorse complete dei nodi o vuoi ridurre al minimo la possibilità di interruzioni causate dalla condivisione delle risorse di calcolo, richiedi un nodo dedicato per ogni pod.
Prezzi
Ti vengono addebitati i costi della VM sottostante e di qualsiasi hardware collegato da Compute Engine, più un premio per la gestione e la scalabilità dei nodi Autopilot. Per i dettagli, consulta Prezzi di GKE.
Prima di iniziare
Prima di iniziare, assicurati di aver eseguito le seguenti operazioni:
- Attiva l'API Google Kubernetes Engine. Attiva l'API Google Kubernetes Engine
- Se vuoi utilizzare Google Cloud CLI per questa attività,
installala e poi
inizializzala. Se hai già installato gcloud CLI, scarica l'ultima versione eseguendo
gcloud components update
.
- Assicurati di avere un cluster Autopilot esistente che esegue la versione 1.30.1-gke.1396000 o successive. Per creare un cluster, consulta Crea un cluster Autopilot.
Seleziona una serie di macchine
Questa sezione mostra come selezionare una serie di macchine Compute Engine specifica in un pod.
Salva il seguente manifest come
machine-series-pod.yaml
:apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: machine-series-pod spec: nodeSelector: cloud.google.com/machine-family: MACHINE_SERIES containers: - name: my-container image: "k8s.gcr.io/pause" resources: requests: cpu: 5 memory: "25Gi" limits: cpu: 20 memory: 100Gi
Sostituisci
MACHINE_SERIES
con la serie di macchine Compute Engine per il tuo pod, ad esempioc3
. Per i valori supportati, vedi Serie di macchine supportate in questa pagina.Esegui il deployment del pod:
kubectl apply -f machine-series-pod.yaml
Questo manifest consente ad Autopilot di ottimizzare l'utilizzo delle risorse dei nodi pianificando in modo efficiente altri pod che selezionano la stessa serie di macchine sullo stesso nodo se è disponibile capacità.
Utilizzare gli SSD locali
I pod che selezionano una serie di macchine possono utilizzare gli SSD locali per lo spazio di archiviazione temporaneo se specifichi una serie di macchine che offre SSD locali. Autopilot prende in considerazione le richieste di spazio di archiviazione temporaneo quando sceglie un tipo di macchina Compute Engine per il pod.
Per saperne di più, consulta Utilizzare lo spazio di archiviazione temporaneo basato su SSD locale con i cluster Autopilot.
Richiedere un nodo dedicato per un pod
Se il tuo pod ha requisiti di prestazioni specifici, ad esempio la necessità di un accesso affidabile a tutte le risorse del nodo, puoi richiedere un nodo dedicato per ogni pod specificando il selettore di nodi cloud.google.com/compute-class: Performance
insieme al selettore di nodi della serie di macchine. Indica ad Autopilot di posizionare il pod su un nuovo nodo che utilizza la serie di macchine specificata ed è dedicato a quel pod.
Questo selettore di nodi impedisce inoltre ad Autopilot di pianificare altri pod su quel nodo.
Salva il seguente manifest come
dedicated-node-pod.yaml
:apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: dedicated-node-pod spec: nodeSelector: cloud.google.com/machine-family: MACHINE_SERIES cloud.google.com/compute-class: Performance containers: - name: my-container image: "k8s.gcr.io/pause" resources: requests: cpu: 12 memory: "50Gi" ephemeral: "200Gi"
Sostituisci
MACHINE_SERIES
con una serie di macchine supportata che supporti anche la pianificazione di un pod per nodo. Se la serie di macchine specificata non supporta la pianificazione di un pod per nodo, il deployment non va a buon fine e viene visualizzato un errore.Esegui il deployment del pod:
kubectl apply -f dedicated-node-pod.yaml
Quando esegui il deployment di questo manifest, Autopilot esegue le seguenti operazioni:
- Garantisce che il pod di cui è stato eseguito il deployment richieda almeno le risorse minime per il nodo ottimizzato per il rendimento.
- Calcola le richieste di risorse totali del pod di cui è stato eseguito il deployment e di tutti i DaemonSet nel cluster.
- Esegue il provisioning di un nodo supportato dalla serie di macchine selezionata.
- Modifica il manifest del pod con una combinazione di selettori di nodi e tolleranze per garantire che il pod venga eseguito sul proprio nodo.
Serie di macchine supportate
Il selettore machine-family
supporta le seguenti serie di macchine:
Tieni presente che c4
è il valore predefinito se la serie di macchine non è specificata e se c4
è disponibile in una regione.
Per confrontare queste serie di macchine e i relativi casi d'uso, consulta Confronto tra serie di macchine nella documentazione di Compute Engine.
Requisiti della versione
La serie di macchine C4D è disponibile con le seguenti versioni e configurazioni:
- Tipi di macchine C4D senza SSD locale: versione GKE 1.33.0-gke.1439000 e successive.
- Tipi di macchine C4D con SSD locale: versione GKE 1.33.1-gke.1171000 e successive.
Compatibilità con altre funzionalità di GKE
I pod che selezionano una serie di macchine possono utilizzare le funzionalità di GKE supportate da quella serie di macchine, ad esempio:
- Spot Pods
- Pod con tempo di esecuzione esteso (solo con nodi dedicati per pod)
- Separazione dei carichi di lavoro
- Prenotazioni di capacità
- Sconti per impegno di utilizzo
I pod spot e i pod con autonomia prolungata si escludono a vicenda. GKE non applica richieste di risorse minime più elevate per i pod dedicati per nodo, anche se utilizzano la separazione dei workload.
Come GKE seleziona un tipo di macchina
Per selezionare un tipo di macchina nella serie di macchine specificata, GKE calcola le richieste totali di CPU, memoria totale e spazio di archiviazione temporaneo totale dei pod e di tutti i DaemonSet che verranno eseguiti sul nuovo nodo. GKE arrotonda questi valori al tipo di macchina Compute Engine disponibile più vicino che supporta tutti questi totali.
Esempio 1: considera un deployment con quattro repliche che seleziona la serie di macchine C3D. Non richiedi nodi dedicati per pod. Le richieste di risorse di ogni replica sono le seguenti:
- 500 m vCPU (0,5 vCPU)
- 1 GiB di memoria
Autopilot posiziona tutti e quattro i pod su un nodo supportato dal tipo di macchina
c3d-standard-4
, che ha 4 vCPU e 16 GB di memoria.Esempio 2: considera un pod che seleziona la serie di macchine
C3D
e gli SSD locali per l'archiviazione temporanea. Richiedi un nodo dedicato per il pod. Le richieste totali di risorse inclusi i DaemonSet sono le seguenti:- 12 vCPU
- 50 GiB di memoria
- 200 GiB di spazio di archiviazione temporaneo
Autopilot posiziona il pod su un nodo che utilizza il tipo di macchina
c3d-standard-16-lssd
, che ha 16 vCPU, 64 GiB di memoria e 365 GiB di capacità SSD locale.
Passaggi successivi
- Per indicazioni sulle opzioni di calcolo offerte da Autopilot per vari casi d'uso, consulta Classi di computing in Autopilot.
- Esegui il deployment di carichi di lavoro basati su GPU in Autopilot.