垂直ポッド自動スケーリングの構成

このページでは、Google Kubernetes Engine クラスタで垂直ポッド自動スケーリングを構成する方法について説明します。垂直ポッド自動スケーリングでは、ポッドの CPU リクエストおよびメモリリクエストの調整を行います。

概要

VerticalPodAutoscaler カスタムリソースを使用して、コンテナの CPU リクエストとメモリリクエストを分析および調整できます。VerticalPodAutoscaler は、CPU リクエストとメモリリクエストの値を推奨するように構成できます。また、それらの値を自動的に更新するように構成することもできます。

始める前に

作業を始める前に、次のことを確認してください。

Google Kubernetes Engine API が有効になっていることを確認します。

Google Kubernetes Engine API の有効化

Cloud SDK がインストール済みであることを確認します。

次のいずれかの方法で gcloud のデフォルトの設定を指定します。

gcloud init。デフォルトの設定全般を確認する場合に使用します。
gcloud config。プロジェクト ID、ゾーン、リージョンを個別に設定する場合に使用します。

gcloud init の使用

エラー One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location を受信した場合は、このセクションの内容を実施します。

gcloud init を実行して、次の操作を行います。
```
gcloud init
```
リモートサーバーで SSH を使用している場合は、--console-only フラグを指定して、コマンドがブラウザを起動しないようにします。
```
gcloud init --console-only
```
手順に従って gcloud を承認し、Google Cloud アカウントを使用します。
新しい構成を作成するか、既存の構成を選択します。
Google Cloud プロジェクトを選択します。
デフォルトの Compute Engine ゾーンを選択します。

注: これらのデフォルト設定は、gcloud コマンドで --project、--zone、--region フラグを使用することでオーバーライドできます。

gcloud config の使用

デフォルトのプロジェクト ID を設定します。
```
gcloud config set project project-id
```
ゾーンクラスタを使用する場合は、デフォルトのコンピューティングゾーンを設定します。
```
gcloud config set compute/zone compute-zone
```
リージョンクラスタを使用する場合は、デフォルトのコンピューティングリージョンを設定します。
```
gcloud config set compute/region compute-region
```
gcloud を最新バージョンに更新します。
```
gcloud components update
```

注: これらのデフォルト設定は、gcloud コマンドで --project、--zone、--region フラグを使用することでオーバーライドできます。

API バージョンに関する注意

このガイドでは、v1 バージョンの VerticalPodAutoscaler API が Google Kubernetes Engine クラスタにインストールされていることを前提としています。これは、バージョン 1.14.7-gke.10 以降と 1.15.4-gke.15 以降で使用できます。

ぜひこの API をご利用ください。以前の API バージョンから移行する手順については、移行ガイドをご覧ください。

クラスタの垂直ポッド自動スケーリングを有効にする

垂直ポッド自動スケーリングを有効にして新しいクラスタを作成するには、次のコマンドを入力します。

gcloud container clusters create cluster-name \
    --enable-vertical-pod-autoscaling --cluster-version=1.14.7

ここで、cluster-name はクラスタに付ける名前です。

既存のクラスタに対して垂直ポッド自動スケーリングを有効にするには、次のコマンドを入力します。

gcloud container clusters update cluster-name --enable-vertical-pod-autoscaling

ここで、cluster-name はクラスタ名です。

垂直 Pod 自動スケーリングを有効または無効にすると、コントロールプレーンが再起動します。

リソースの推奨値を取得する

この演習では、updateMode が「Off」の VerticalPodAutoscaler オブジェクトを作成します。次に、Pod を 2 つ持つ Deployment を作成します。各 Pod にはコンテナが 1 つずつあります。Pod が作成されると、VerticalPodAutoscaler はコンテナの CPU とメモリのニーズを分析し、推奨値を status フィールドに記録します。VerticalPodAutoscaler は、実行中のコンテナのリソースリクエストを更新するアクションは行いません。

VerticalPodAutoscaler のマニフェストは次のとおりです。

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-rec-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment
    name:       my-rec-deployment
  updatePolicy:
    updateMode: "Off"

このマニフェストを my-rec-vpa.yaml という名前のファイルに保存して、VerticalPodAutoscaler を作成します。

kubectl create -f my-rec-vpa.yaml

Deployment のマニフェストは次のとおりです。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-rec-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: my-rec-deployment
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-rec-deployment
    spec:
      containers:
      - name: my-rec-container
        image: nginx

このマニフェストには、CPU リクエストやメモリリクエストがないことがわかります。また、Deployment の Pod が VerticalPodAutoscaler に属していることもわかります。なぜなら、Pod が指しているターゲットが kind: Deployment と name: my-rec-deployment であるからです。

このマニフェストを my-rec-deployment.yaml という名前のファイルにコピーし、次のようにして Deployment を作成します。

kubectl create -f my-rec-deployment.yaml

少し待ってから、次のようにして VerticalPodAutoscaler を表示します。

kubectl get vpa my-rec-vpa --output yaml

出力に、CPU リクエストとメモリリクエストの推奨値が表示されます。

...
  recommendation:
    containerRecommendations:
    - containerName: my-rec-container
      lowerBound:
        cpu: 25m
        memory: 262144k
      target:
        cpu: 25m
        memory: 262144k
      upperBound:
        cpu: 7931m
        memory: 8291500k
...

CPU リクエストとメモリリクエストの推奨値が得られたので、Deployment を削除し、CPU リクエストとメモリリクエストを Deployment マニフェストに追加して、Deployment を再起動することもできます。

特定のコンテナを無効にする

この演習では、特定のコンテナが無効になっている VerticalPodAutoscaler を作成します。次に、1 つの Pod と 2 つのコンテナを持つ Deployment を作成します。Pod の作成時に、VerticalPodAutoscaler は 1 つのコンテナに対してのみ推奨値を作成して適用し、無効になっているコンテナは無視します。

VerticalPodAutoscaler のマニフェストは次のとおりです。

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-opt-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment
    name:       my-opt-deployment
  updatePolicy:
    updateMode: "Auto"
  resourcePolicy:
    containerPolicies:
    - containerName: my-opt-sidecar
      mode: "Off"

VerticalPodAutoscaler は、resourcePolicy セクションに追加情報があります。mode "Off" は指定した名前のコンテナ、この場合は my-opt-sidecar の推奨値をオフにします。

このマニフェストを my-opt-vpa.yaml という名前のファイルに保存して、VerticalPodAutoscaler を作成します。

kubectl create -f my-opt-vpa.yaml

Deployment のマニフェストは次のとおりです。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-opt-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: my-opt-deployment
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-opt-deployment
    spec:
      containers:
      - name: my-opt-container
        image: nginx
      - name: my-opt-sidecar
        image: busybox
        command: ["sh","-c","while true; do echo Doing sidecar stuff!; sleep 60; done"]

このマニフェストを my-opt-deployment.yaml という名前のファイルにコピーし、次のようにして Deployment を作成します。

kubectl create -f my-opt-deployment.yaml

少し待ってから、次のようにして VerticalPodAutoscaler を表示します。

kubectl get vpa my-opt-vpa --output yaml

出力に、CPU リクエストとメモリリクエストの推奨値が表示されます。

...
  recommendation:
    containerRecommendations:
    - containerName: my-opt-container
...

1 つのコンテナにのみ推奨値があります。コンテナが無効になっているため、my-opt-sidecar の推奨値はありません。

VerticalPodAutoscaler によって、無効にされたコンテナのリソースが更新されることはありません。数分待つと Pod が再作成されますが、リソースリクエストが更新されるのは 1 つのコンテナのみです。

リソースリクエストを自動的に更新する

この演習では、ポッドを 2 つ持つ Deployment を作成します。各 Pod は、CPU リクエストが 100 milliCPU、メモリリクエストが 50 MiB のコンテナを 1 つずつ持ちます。次に、CPU リクエストとメモリリクエストを自動的に調整する VerticalPodAutoscaler を作成します。

Deployment のマニフェストは次のとおりです。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-auto-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: my-auto-deployment
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-auto-deployment
    spec:
      containers:
      - name: my-container
        image: k8s.gcr.io/ubuntu-slim:0.1
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 50Mi
        command: ["/bin/sh"]
        args: ["-c", "while true; do timeout 0.5s yes >/dev/null; sleep 0.5s; done"]

このマニフェストを my-auto-deployment.yaml という名前のファイルにコピーし、次のようにして Deployment を作成します。

kubectl create -f my-auto-deployment.yaml

次のようにして、実行中のポッドのリストを表示します。

kubectl get pods

出力に、my-deployment 内のポッドの名前が表示されます。

NAME                            READY     STATUS             RESTARTS   AGE
my-auto-deployment-cbcdd49fb-d6bf9   1/1       Running            0          8s
my-auto-deployment-cbcdd49fb-th288   1/1       Running            0          8s

後で使用できるように、ポッド名をメモします。

Deployment の CPU リクエストとメモリリクエストは非常に小さいため、リソースの増加は Deployment にメリットをもたらす可能性があります。

VerticalPodAutoscaler のマニフェストは次のとおりです。

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-vpa
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment
    name:       my-auto-deployment
  updatePolicy:
    updateMode: "Auto"

このマニフェストの targetRef フィールドは、my-deployment という名前の Deployment によって制御されるすべての Pod が、この VerticalPodAutoscaler に属することを示しています。

updateModeフィールドの値は Auto ですが、これは VerticalPodAutoscaler が Pod のライフサイクル期間中に CPU リクエストおよびメモリリクエストを更新できるという意味です。つまり、VerticalPodAutoscaler は Pod を削除し、CPU リクエストとメモリリクエストを調整して、新しい Pod を開始できるということです。

このマニフェストを my-vpa.yaml という名前のファイルにコピーして VerticalPodAutoscaler を作成します。

kubectl create -f my-vpa.yaml

数分待ってから、次のようにして実行中の Pod を再度表示します。

kubectl get pods

ポッド名が変更されていることを確認します。ポッド名がまだ変更されていない場合は、さらに少し待ってから、実行中のポッドを再度表示します。

次のようにして、実行中のポッドの詳細情報を取得します。

kubectl get pod pod-name --output yaml

ここで、pod-name は Pod 名です。

出力から、VerticalPodAutoscaler によってメモリリクエストと CPU リクエストが増えたことがわかります。また、更新について記録したアノテーションを確認することもできます。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    vpaUpdates: 'Pod resources updated by my-vpa: container 0: cpu capped to node
      capacity, memory capped to node capacity, cpu request, memory request'
...
spec:
  containers:
  ...
    resources:
      requests:
        cpu: 510m
        memory: 262144k
    ...

VerticalPodAutoscaler に関する詳細情報を取得します。

kubectl get vpa my-vpa --output yaml

出力に、CPU リクエストとメモリリクエストの推奨値が 3 セット（下限、ターゲット、上限）示されます。

...
  recommendation:
    containerRecommendations:
    - containerName: my-container
      lowerBound:
        cpu: 536m
        memory: 262144k
      target:
        cpu: 587m
        memory: 262144k
      upperBound:
        cpu: 27854m
        memory: "545693548"

target 推奨値は、コンテナが 587 milliCPU と 262,144 KB のメモリをリクエストする場合に、コンテナの動作が最適化されることを示しています。

VerticalPodAutoscaler は、lowerBound 推奨値と upperBound 推奨値に基づいて、Pod を削除して新しい Pod に置き換えるかどうかを決定します。Pod が下限より小さい、または上限より大きいリクエストを有する場合、VerticalPodAutoscaler はその Pod を削除し、ターゲット推奨値を有する Pod に置き換えます。

クリーンアップ

垂直 Pod 自動スケーリングを無効にします。

gcloud container clusters update cluster-name --no-enable-vertical-pod-autoscaling

ここで、cluster-name はクラスタ名です。

必要に応じて、クラスタを削除します。

次のステップ

垂直 Pod 自動スケーリングの詳細を学習する。
コンテナと Pod に CPU リソースを割り当てる方法を学習する。
コンテナと Pod にメモリリソースを割り当てる方法を学習する。
アプリケーションのスケーリングについて学習する。
カスタム指標に基づく Deployment の自動スケーリングについて学習する。
クラスタオートスケーラーについて学習する。
多次元 Pod オートスケーラーについて学習する。

垂直ポッド自動スケーリングの構成

概要

始める前に

gcloud init の使用

gcloud config の使用

API バージョンに関する注意

クラスタの垂直ポッド自動スケーリングを有効にする

リソースの推奨値を取得する

特定のコンテナを無効にする

リソース リクエストを自動的に更新する

クリーンアップ

次のステップ

リソースリクエストを自動的に更新する