このページでは、Google Kubernetes Engine（GKE）Autopilot クラスタの問題を解決する方法について説明します。
さらにサポートが必要な場合は、Cloud カスタマーケアにお問い合わせください。クラスタに関する問題
クラスタを作成できない: 0 個のノードが登録されている
次の問題は、無効になっている IAM サービス アカウントまたは必要な権限がない IAM サービス アカウントで Autopilot クラスタを作成しようとすると発生します。クラスタの作成が失敗し、次のエラー メッセージが表示されます。
All cluster resources were brought up, but: only 0 nodes out of 2 have registered.
この問題を解決するには、次の操作を行います。
使用するデフォルトの Compute Engine サービス アカウントまたはカスタム IAM サービス アカウントが無効になっているかどうかを確認します。
gcloud iam service-accounts describe SERVICE_ACCOUNTSERVICE_ACCOUNTを、サービス アカウントのメールアドレス（my-iam-account@my-first-project.iam.gserviceaccount.comなど）に置き換えます。サービス アカウントが無効になっている場合、出力は次のようになります。
disabled: true displayName: my-service-account email: my-service-account@my-project.iam.gserviceaccount.com ...サービス アカウントが無効になっている場合は、有効にします。
gcloud iam service-accounts enable SERVICE_ACCOUNT
サービス アカウントが有効になっていてもエラーが解決しない場合は、GKE に必要な最小限の権限をサービス アカウントに付与します。
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
--member "serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT" \
--role roles/container.nodeServiceAccount
クラスタにノードがない場合、Namespace が終了中の状態のままになる
次の問題は、クラスタをゼロノードにスケールダウンした後にクラスタ内の Namespace を削除すると発生します。metrics-server コンポーネントは、レプリカがゼロであるため、Namespace の削除リクエストを受け入れることはできません。
この問題を診断するには、次のコマンドを実行します。
kubectl describe ns/NAMESPACE_NAME
NAMESPACE_NAME は Namespace の名前に置き換えます。
次のような出力が表示されます。
Discovery failed for some groups, 1 failing: unable to retrieve the complete
list of server APIs: metrics.k8s.io/v1beta1: the server is currently unable to
handle the request
この問題を解決するには、任意のワークロードをスケールアップして 新しいノードを作成するよう GKE をトリガーします。ノードの準備が整うと、Namespace 削除リクエストが自動的に完了します。GKE により Namespace が削除されたら、ワークロードを再びスケールダウンします。
スケーリングに関する問題
ノードのスケールアップが失敗した: Pod がスケジュールされない可能性がある
次の問題は、Google Cloud プロジェクトでシリアルポート ロギングが無効になっていると発生します。GKE Autopilot クラスタでは、ノードの問題を効果的にデバッグするために、シリアルポート ロギングが必要です。シリアルポート ロギングが無効になっていると、Autopilot はワークロードを実行するノードをプロビジョニングできません。
Kubernetes イベントログのエラー メッセージは、次のようになります。
LAST SEEN TYPE REASON OBJECT MESSAGE
12s Warning FailedScaleUp pod/pod-test-5b97f7c978-h9lvl Node scale up in zones associated with this pod failed: Internal error. Pod is at risk of not being scheduled
シリアルポートのロギングは、compute.disableSerialPortLogging 制約を適用する組織のポリシーによって組織レベルで無効になっていることがあります。シリアルポート ロギングは、プロジェクト レベルまたは仮想マシン（VM）インスタンス レベルで無効になっていることもあります。
この問題を解決するには、次の操作を行います。
- Google Cloud 組織のポリシー管理者に、Autopilot クラスタを含むプロジェクトで
compute.disableSerialPortLogging制約を削除するよう依頼してください。 - この制約を適用する組織のポリシーがない場合は、プロジェクト メタデータでシリアルポート ロギングを有効にすることを試してください。この操作には、
compute.projects.setCommonInstanceMetadataIAM 権限が必要です。
ノードのスケールアップが失敗した: GCE のリソース不足
Compute Engine リージョンまたはゾーンで使用可能なリソースよりも多くのリソースをワークロードがリクエストすると、次の問題が発生します。Pod が Pending 状態のままになることがあります。
Pod イベントを確認します。
kubectl events --for='pod/POD_NAME' --types=WarningRESOURCE_NAMEは、保留中の Kubernetes リソースの名前に置き換えます。例:pod/example-pod。出力は次のようになります。
LAST SEEN TYPE REASON OBJECT Message 19m Warning FailedScheduling pod/example-pod gke.io/optimize-utilization-scheduler 0/2 nodes are available: 2 node(s) didn't match Pod's node affinity/selector. preemption: 0/2 nodes are available: 2 Preemption is not helpful for scheduling. 14m Warning FailedScheduling pod/example-pod gke.io/optimize-utilization-scheduler 0/2 nodes are available: 2 node(s) didn't match Pod's node affinity/selector. preemption: 0/2 nodes are available: 2 Preemption is not helpful for scheduling. 12m (x2 over 18m) Warning FailedScaleUp cluster-autoscaler Node scale up in zones us-central1-f associated with this pod failed: GCE out of resources. Pod is at risk of not being scheduled. 34s (x3 over 17m) Warning FailedScaleUp cluster-autoscaler Node scale up in zones us-central1-b associated with this pod failed: GCE out of resources. Pod is at risk of not being scheduled.
この問題を解決するには、次のことを試してください。
- Pod を別のリージョンまたはゾーンにデプロイします。Pod にトポロジ セレクタなどのゾーン制限がある場合は、可能であれば制限を解除します。手順については、GKE Pod を特定のゾーンに配置するをご覧ください。
- 別のリージョンにクラスタを作成して、デプロイを再試行します。
- 別のコンピューティング クラスを使用してみます。小さい Compute Engine マシンタイプを基盤とするコンピューティング クラスは、利用可能なリソースが多い傾向があります。たとえば、Autopilot のデフォルトのマシンタイプは可用性が最も高くなります。コンピューティング クラスと対応するマシンタイプのリストについては、特定のコンピューティング クラスを使用するタイミングをご覧ください。
- GPU ワークロードを実行する場合、リクエストされた GPU がノードのロケーションで使用できないことがあります。ワークロードを別の場所にデプロイするか、別のタイプの GPU をリクエストしてください。
将来のリソースの可用性によるスケールアップの問題を回避するには、次の方法を検討してください。
- Kubernetes PriorityClasses を使用して、一貫した方法でクラスタに追加のコンピューティング容量をプロビジョニングします。詳細については、迅速な Pod スケーリングのために追加のコンピューティング容量をプロビジョニングするをご覧ください。
- Compute Engine の容量予約を Performance コンピューティング クラスまたは Accelerator コンピューティング クラスで使用します。詳細については、予約済みのゾーンリソースを使用するをご覧ください。
ノードのスケールアップが失敗した: Pod のゾーンリソース超過
次の問題は、新しいノードがリソース上限に違反するため、Autopilot が特定のゾーンの Pod に新しいノードをプロビジョニングしない場合に発生します。
ログのエラー メッセージは次のようになります。
"napFailureReasons": [
{
"messageId": "no.scale.up.nap.pod.zonal.resources.exceeded",
...
このエラーは、ノードの自動プロビジョニングでゾーン内の Pod にノードグループがまったくプロビジョニングされなかった場合の noScaleUp イベントを示しています。
このエラーが発生した場合は、次の点を確認してください。
- Pod に十分なメモリと CPU がある。
- Pod IP アドレスの CIDR 範囲が、予想される最大クラスタサイズをサポートするのに十分な大きさである。
ワークロードに関する問題
エフェメラル ストレージ エラーでワークロードが停止する
GKE バージョン 1.28.6-gke.1317000 以降では、Pod エフェメラル ストレージ リクエストが Autopilot の最大値である 10 GiB を超えると、GKE は Pod を作成しません。
この問題を診断するには、Deployment や Job などのワークロード コントローラの説明を取得します。
kubectl describe CONTROLLER_TYPE/CONTROLLER_NAME
次のように置き換えます。
CONTROLLER_TYPE: ワークロード コントローラのタイプ（replicaset、daemonsetなど）。コントローラ タイプの一覧については、ワークロード管理をご覧ください。CONTROLLER_NAME: 停止したワークロードの名前。
エフェメラル ストレージ リクエストが最大値を超えているために Pod が作成されなかった場合、出力は次のようになります。
# lines omitted for clarity
Events:
{"[denied by autogke-pod-limit-constraints]":["Max ephemeral-storage requested by init containers for workload '' is higher than the Autopilot maximum of '10Gi'.","Total ephemeral-storage requested by containers for workload '' is higher than the Autopilot maximum of '10Gi'."]}
この問題を解決するには、ワークロード コンテナと Webhook が挿入するコンテナによってリクエストされるエフェメラル ストレージの合計が許容される最大値以下になるように、エフェメラル ストレージ リクエストを更新します。上限の詳細については、ワークロード構成の Autopilot のリソース リクエストをご覧ください。
Pod が Pending 状態から動かなくなる
Pod が使用するノードを具体的に選択した場合に、ノードで実行する必要がある Pod と DaemonSet のリソース リクエストの合計が、ノードに割り当て可能な最大容量を超えると、Pod が Pending ステータスで停止することがあります。これにより、Pod が Pending ステータスになり、スケジュール設定されないままになる可能性があります。
この問題を回避するには、デプロイしたワークロードのサイズを評価して、サポートされる Autopilot の最大リソース リクエストの範囲内であることを確認します。
通常のワークロード Pod をスケジュールする前に DaemonSet のスケジュールを設定してみることもできます。
終了または作成中に Pod が停止状態になる
既知の問題により、Pod が次のいずれかの状態のまま停止することがあります。
TerminatingCreateContainerError
この問題は、次のすべての条件を満たす GKE 環境でバースト可能な Pod を使用する場合に発生する可能性があります。
- ノードで実行されている GKE バージョンが 1.29.2-gke.1060000 以降で 1.30.2-gke.1394000 より前。
- Pod が次のいずれかのコンピューティング クラスを使用している。
- デフォルトの汎用コンピューティング クラス
Balancedコンピューティング クラスScale-Outコンピューティング クラス
この問題を軽減するには、コントロール プレーンを GKE バージョン 1.30.2-gke.1394000 以降にアップグレードします。すでに Terminating または CreateContainerError ステータスで停止している Pod は、GKE が修正済みバージョンを実行しているノードで Pod を再作成すると、正しくデプロイされます。
Autopilot クラスタをアップグレードすると、GKE はワーカーノードをアップグレードして、コントロール プレーンのバージョンに合わせます。バーストを有効にするには、コントロール プレーンを再起動する必要があります。これは、すべてのノードがサポート対象のバージョンを実行するようになった後に行う必要があります。コントロール プレーンは、スケーリング、アップグレード、メンテナンスなどのオペレーション中に、約 1 週間に 1 回、自動的に再起動されます。
コントロール プレーンの再起動を手動でトリガーする場合は、次の操作を行います。
すべてのノードでバージョン 1.30.2-gke.1349000 以降が実行されているかどうか確認します。
kubectl get nodes出力は次のようになります。
NAME STATUS ROLES AGE VERSION gk3-ap-cluster-1-default-pool-18092e49-mllk Ready <none> 4m26s v1.30.2-gke.1349000出力内のすべてのノードで、必須バージョンまたはそれ以降が表示されている必要があります。
クラスタがすでに使用しているバージョンにコントロール プレーンを手動でアップグレードします。手順については、コントロール プレーンの手動アップグレードをご覧ください。
特定のノードにおける一貫して信頼性の低いワークロード パフォーマンス
GKE バージョン 1.24 以降では、特定のノード上のワークロードで中断、クラッシュ、またはそれと同様の信頼性の低い動作が繰り返し発生する場合は、次のコマンドでノードを閉鎖して、GKE に問題のあるノードを通知できます。
kubectl drain NODE_NAME --ignore-daemonsets
NODE_NAME は、問題のあるノードの名前に置き換えます。ノード名を確認するには、kubectl get nodes を実行します。
GKE は次の処理を行います。
- ノードから既存のワークロードを強制排除し、そのノードでワークロードのスケジュール設定を停止します。
- 他のノード上の Deployment や StatefulSet などのコントローラによって管理されている、強制排除されたワークロードを自動的に再作成します。
- ノードに残っているワークロードを終了し、時間をかけてノードを修復または再作成します。
- Autopilot を使用する場合、GKE はノードを直ちにシャットダウンして置き換え、構成済みの PodDisruptionBudgets を無視します。
空のクラスタでの Pod のスケジュールに想定よりも時間がかかる
このイベントは、他のワークロードがない Autopilot クラスタにワークロードをデプロイする場合に発生します。Autopilot クラスタは、使用可能なノードがゼロノードから始まり、クラスタが空の場合はゼロノードにスケーリングされるため、クラスタ内に未使用のコンピューティング リソースが存在することを回避できます。ノードがゼロのクラスタにワークロードをデプロイすると、スケールアップ イベントがトリガーされます。
これが発生した場合、Autopilot は意図したとおりに機能しているため、対応は必要ありません。新しいノードの起動後に、ワークロードが想定どおりにデプロイされます。
Pod が新しいノードを待機しているかどうかを確認します。
保留中の Pod を記述します。
kubectl describe pod POD_NAMEPOD_NAMEを保留中の Pod の名前に置き換えます。出力の
Eventsセクションを確認します。Pod が新しいノードを待機している場合、出力は次のようになります。Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Warning FailedScheduling 11s gke.io/optimize-utilization-scheduler no nodes available to schedule pods Normal TriggeredScaleUp 4s cluster-autoscaler pod triggered scale-up: [{https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/example-project/zones/example-zone/instanceGroups/gk3-example-cluster-pool-2-9293c6db-grp 0->1 (max: 1000)} {https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/example-project/zones/example-zone/instanceGroups/gk3-example-cluster-pool-2-d99371e7-grp 0->1 (max: 1000)}]TriggeredScaleUpイベントは、クラスタがゼロノードから、デプロイされたワークロードの実行に必要なノード数までスケールアップしていることを示します。
GKE Autopilot の Pod から tcpdump を実行しようとしたときに権限に関するエラーが発生する
GKE Autopilot クラスタでは、基盤となるノードへのアクセスは禁止されています。したがって、Pod 内から tcpdump ユーティリティを実行し、kubectl cp コマンドを使用してコピーする必要があります。通常、GKE Autopilot クラスタ内の Pod から tcpdump ユーティリティを実行すると、次のエラーが表示されることがあります。
tcpdump: eth0: You don't have permission to perform this capture on that device
(socket: Operation not permitted)
これは、GKE Autopilot がデフォルトで、潜在的な脆弱性を軽減するために NET_RAW 機能を破棄するセキュリティ コンテキストをすべての Pod に適用するためです。例:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
app: tcpdump
name: tcpdump
spec:
containers:
- image: nginx
name: nginx
resources:
limits:
cpu: 500m
ephemeral-storage: 1Gi
memory: 2Gi
requests:
cpu: 500m
ephemeral-storage: 1Gi
memory: 2Gi
securityContext:
capabilities:
drop:
- NET_RAW
ワークロードで NET_RAW 機能を必要とする場合は、次の方法で再度有効にできます。
Pod の YAML 仕様の
securityContextセクションにNET_RAW機能を追加します。securityContext: capabilities: add: - NET_RAWPod 内から
tcpdumpを実行します。tcpdump port 53 -w packetcap.pcap tcpdump: listening on eth0, link-type EN10MB (Ethernet), snapshot length 262144 byteskubectl cpコマンドを使用してローカルマシンにコピーし、詳細な分析を行います。kubectl cp POD_NAME:/PATH_TO_FILE/FILE_NAME/PATH_TO_FILE/FILE_NAMEkubectl execを使用してtcpdumpコマンドを実行し、ネットワーク パケット キャプチャを実行して出力をリダイレクトします。kubectl exec -it POD_NAME -- bash -c "tcpdump port 53 -w -" > packet-new.pcap