垂直 Pod 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 Pod 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 Pod 自動スケーリングでは、Pod 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。

垂直 Pod 自動スケーリングは、Autopilot クラスタではデフォルトで有効になっています。それでも、以下のセクションで説明するように、VerticalPodAutoscaler オブジェクトを作成してワークロード用に垂直 Pod オートスケーラーを構成する必要があります。

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。垂直 Pod オートスケーラーは CPU リクエストとメモリリクエストの値を推奨したり、それらの値を自動的に更新したりするように構成できます。

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 を有効にする

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。
ゾーンクラスタの場合はデフォルトの Compute Engine ゾーン、リージョンクラスタまたは Autopilot クラスタの場合はデフォルトの Compute Engine リージョンを選択します。

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
```
Autopilot クラスタまたは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。

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 Pod 自動スケーリングを有効にする

垂直 Pod 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=VERSION

次のように置き換えます。

CLUSTER_NAME: 新しいクラスタ用の名前。
VERSION: クラスタに指定するバージョン。

既存のクラスタに対して垂直 Pod 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

CLUSTER_NAME は、既存のクラスタの名前に置き換えます。

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、垂直 Pod オートスケーラーはコンテナの 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。垂直 Pod オートスケーラーは、実行中のコンテナのリソースリクエストを更新するためのアクションは行いません。

VerticalPodAutoscaler オブジェクト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、次のコマンドを実行して VerticalPodAutoscaler オブジェクトを作成します。

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、次のコマンドを実行して Deployment を作成します。

kubectl create -f my-rec-deployment.yaml

少し待ってから、次のコマンドを実行して垂直 Pod オートスケーラーを表示します。

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された VerticalPodAutoscaler オブジェクトを作成します。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、垂直 Pod オートスケーラーは 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 オブジェクト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、次のコマンドを実行して Deployment を作成します。

kubectl create -f my-opt-deployment.yaml

少し待ってから、次のコマンドを実行して垂直 Pod オートスケーラーを表示します。

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。

垂直 Pod オートスケーラーによって、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、Pod 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 オブジェクトを作成します。

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 Pod のリストを表示します。

kubectl get pods

出力に、my-deployment 内の Pod 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、Pod 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、この垂直 Pod オートスケーラー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。これは、垂直 Pod オートスケーラーが 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ことを意味します。つまり、垂直 Pod オートスケーラーは 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、次のコマンドを実行して 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

Pod 名が変更されていることを確認します。Pod 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 Pod を再度表示します。

次のようにして、実行中の Pod の詳細情報を取得します。

kubectl get pod POD_NAME --output yaml

POD_NAME は、実際の Pod のいずれかの名前に置き換えます。

出力から、垂直 Pod オートスケーラー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
    ...

次のようにして、垂直 Pod オートスケーラーの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。

垂直 Pod オートスケーラーは、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、垂直 Pod オートスケーラーはその 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

CLUSTER_NAME はクラスタの名前で置き換えます。

必要であれば、クラスタを削除します。

次のステップ

垂直 Pod 自動スケーリングについて学習する。
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の詳細を学習する。
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 Pod 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 Pod 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