Implementa un sistema de colas de trabajos con uso compartido de cuotas entre espacios de nombres en GKE

Estándar

---

En este instructivo, se usa Kueue para mostrarte cómo implementar un sistema de colas de trabajos, configurar el recurso de carga de trabajo y el uso compartido de cuotas entre diferentes espacios de nombres en Google Kubernetes Engine (GKE), y maximizar el uso de tu clúster.

Fondo

Como ingeniero de infraestructura o administrador de clústeres, es muy importante maximizar el uso entre espacios de nombres. Es posible que un lote de trabajos en un espacio de nombres no use por completo la cuota completa asignada al espacio de nombres, mientras que otro espacio de nombres puede tener varios trabajos pendientes. Para utilizar de manera eficiente los recursos del clúster entre trabajos en diferentes espacios de nombres y aumentar la flexibilidad de la administración de cuotas, puedes configurar cohortes en Kueue. Una cohorte es un grupo de ClusterQueues que pueden tomar prestadas la cuota sin usar entre sí. Una ClusterQueue rige un grupo de recursos como CPU, memoria y aceleradores de hardware.

Puedes encontrar una definición más detallada de todos estos conceptos en la documentación de Kueue.

Nota: Kueue hace referencia a trabajos definidos con una API arbitraria como cargas de trabajo a fin de evitar confusiones con la API de trabajo específica de Kubernetes.

Objetivos

Este instructivo es para ingenieros de infraestructura o administradores de clústeres que deseen implementar un sistema de cola de trabajos en Kubernetes mediante Kueue con uso compartido de cuotas.

En este instructivo, se imitan dos equipos en dos espacios de nombres diferentes, en los que cada equipo tiene sus recursos dedicados, pero pueden tomar recursos prestados entre sí. Un tercer conjunto de recursos se puede usar como desbordamiento cuando se acumulan los trabajos.

Usa el operador de Prometheus para supervisar los trabajos y la asignación de recursos en diferentes espacios de nombres.

En este instructivo, se abordan los siguientes pasos necesarios:

1. Crea un clúster de GKE
2. Crea los ResourceFlavors.
3. Para cada equipo, crea una ClusterQueue y una LocalQueue
4. Crea Jobs y observa las cargas de trabajo admitidas
5. Toma prestada la cuota sin usar con cohortes
6. Agrega una ClusterQueue de desbordamiento que rija las VMs Spot

Costos

En este instructivo, se usan los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

• GKE

Usa la calculadora de precios para generar una estimación de los costos según el uso previsto.

Cuando finalices este instructivo, puedes borrar los recursos creados para evitar que se te siga facturando. Para obtener más información, consulta Cómo realizar una limpieza.

Antes de comenzar

Configura tu proyecto

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, click Create project to begin creating a new Google Cloud project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the GKE API.

   Enable the API

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, click Create project to begin creating a new Google Cloud project.

   Go to project selector

6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the GKE API.

   Enable the API

Establece valores predeterminados para Google Cloud CLI

1. En la consola de Google Cloud, inicia una instancia de Cloud Shell:
   Abrir Cloud Shell

2. Descarga el código fuente para esta app de ejemplo:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples
   

3. Configura las variables de entorno predeterminadas:

   gcloud config set project PROJECT_ID
   gcloud config set compute/region COMPUTE_REGION
   

   Reemplaza los siguientes valores:

   • PROJECT_ID: Es el Google Cloud ID de tu proyecto.
   • COMPUTE_REGION: la región de Compute Engine

Crear un clúster de GKE

1. Crea un clúster de GKE llamado kueue-cohort:

   Crearás un clúster con 6 nodos (2 por zona) en el grupo predeterminado y sin ajuste de escala automático. Esos serán todos los recursos disponibles para los equipos al principio, por lo que tendrán que competir por ellos.

   Más adelante, verás cómo Kueue administra las cargas de trabajo que ambos equipos enviarán a las colas correspondientes.

     gcloud container clusters create kueue-cohort --region COMPUTE_REGION \
     --release-channel rapid --machine-type e2-standard-4 --num-nodes 2
   

   Nota: Este paso puede tardar hasta cinco minutos en completarse.

   El resultado es similar al siguiente una vez que se crea el clúster:

     kubeconfig entry generated for kueue-cohort.
     NAME: kueue-cohort
     LOCATION: us-central1
     MASTER_VERSION: 1.26.2-gke.1000
     MASTER_IP: 35.224.108.58
     MACHINE_TYPE: e2-medium
     NODE_VERSION: 1.26.2-gke.1000
     NUM_NODES: 6
     STATUS: RUNNING
   

   En el ejemplo anterior, STATUS es RUNNING para kueue-cluster.

2. Crea un grupo de nodos llamado spot.

   Este grupo de nodos usa VM Spot y tiene habilitado el ajuste de escala automático. Comienza con 0 nodos, pero, luego, lo pondrás a disposición de los equipos para que los usen como capacidad de desbordamiento.

   gcloud container node-pools create spot --cluster=kueue-cohort --region COMPUTE_REGION  \
   --spot --enable-autoscaling --max-nodes 20 --num-nodes 0 \
   --machine-type e2-standard-4
   

3. Instala la versión de actualización de Kueue en el clúster:

   VERSION=VERSION
   kubectl apply -f \
     https://github.com/kubernetes-sigs/kueue/releases/download/$VERSION/manifests.yaml
   

   Reemplaza VERSION por la letra v seguida de la versión más reciente de Kueue, por ejemplo, v0.4.0. Para obtener más información sobre las versiones de Kueue, consulta Versiones de Kueue.

   Nota: Las muestras del repositorio requieren la versión v0.3.0 o posterior.

   Espera hasta que el controlador de Kueue esté listo:

   watch kubectl -n kueue-system get pods
   

   El resultado debería ser similar al siguiente antes de que puedas continuar:

   NAME                                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   kueue-controller-manager-6cfcbb5dc5-rsf8k   2/2     Running   0          3m
   

4. Crear dos espacios de nombres nuevos llamados team-a y team-b:

   kubectl create namespace team-a
   kubectl create namespace team-b
   

   Los trabajos se generarán en cada espacio de nombres.

Crea los ResourceFlavors

Un ResourceFlavor representa las variaciones de recursos en los nodos de tu clúster, como diferentes VMs (por ejemplo, Spot frente a bajo demanda), arquitecturas (por ejemplo, CPU x86 frente a CPU de ARM), marcas y modelos (por ejemplo, Nvidia A100) en comparación con las GPU T4).

ResourceFlavors usa etiquetas de nodo y taints para hacer coincidir un conjunto de nodos en el clúster.

apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ResourceFlavor
metadata:
  name: on-demand # This ResourceFlavor will be used for the CPU resource
spec:
  nodeLabels:
    cloud.google.com/gke-provisioning: standard # This label was applied automatically by GKE
---
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ResourceFlavor
metadata:
  name: spot # This ResourceFlavor will be used as added resource for the CPU resource
spec:
  nodeLabels:  
    cloud.google.com/gke-provisioning: spot # This label was applied automatically by GKE

En el manifiesto se muestra lo siguiente:

• El ResourceFlavor on-demand tiene la etiqueta configurada en cloud.google.com/gke-provisioning: standard.
• El ResourceFlavor spot tiene la etiqueta configurada en cloud.google.com/gke-provisioning: spot.

Nota: Estas etiquetas requieren GKE 1.26 o una versión posterior

Cuando se asigna un ResourceFlavor a una carga de trabajo, Kueue asigna los Pods de la carga de trabajo a los nodos que coincidan con las etiquetas de nodo definidas para el ResourceFlavor.

Implementa ResourceFlavor:

kubectl apply -f flavors.yaml

Crea la ClusterQueue y la LocalQueue

Crea dos ClusterQueues cq-team-a y cq-team-b, y sus LocalQueues correspondientes lq-team-a y lq-team-b, respectivamente, con espacios de nombres en team-a y team-b.

Las ClusterQueues son objetos con permisos de clúster que rigen un grupo de recursos como los aceleradores de CPU, memoria y hardware. Los administradores de lotes pueden restringir la visibilidad de estos objetos a los usuarios por lotes.

LocalQueues son objetos con espacio de nombres que los usuarios pueden agrupar. Apuntan a CluterQueues, desde las cuales se asignan los recursos para ejecutar las cargas de trabajo de LocalQueue.

apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: ClusterQueue
metadata:
  name: cq-team-a
spec:
  cohort: all-teams # cq-team-a and cq-team-b share the same cohort
  namespaceSelector:
    matchLabels:
      kubernetes.io/metadata.name: team-a #Only team-a can submit jobs direclty to this queue, but will be able to share it through the cohort
  resourceGroups:
  - coveredResources: ["cpu", "memory"]
    flavors:
    - name: on-demand
      resources:
      - name: "cpu"
        nominalQuota: 10
        borrowingLimit: 5
      - name: "memory"
        nominalQuota: 10Gi
        borrowingLimit: 15Gi
    - name: spot # This ClusterQueue doesn't have nominalQuota for spot, but it can borrow from others
      resources:
      - name: "cpu"
        nominalQuota: 0
      - name: "memory"
        nominalQuota: 0
---
apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
kind: LocalQueue
metadata:
  namespace: team-a # LocalQueue under team-a namespace
  name: lq-team-a
spec:
  clusterQueue: cq-team-a # Point to the ClusterQueue team-a-cq

ClusterQueues permite que los recursos tengan múltiples variantes. En este caso, ambas ClusterQueues tienen dos variantes, on-demand y spot, cada una de las cuales proporciona recursos cpu. La cuota de spot de ResourceFlavor está configurada como 0 y no se usará por ahora.

Ambas ClusterQueues comparten la misma cohorte llamada all-teams, definida en .spec.cohort. Cuando dos o más ClusterQueues comparten la misma cohorte, pueden tomar prestada la cuota sin usar entre sí.

Puedes obtener más información sobre el funcionamiento de las cohortes y la semántica del préstamo en la doumentación de la UE.

Implementa las ClusterQueues y las LocalQueues:

kubectl apply -f cq-team-a.yaml
kubectl apply -f cq-team-b.yaml

Supervisa cargas de trabajo con kube-prometheus (opcional)

Puedes usar Prometheus para supervisar tus cargas de trabajo activas y pendientes de Kueue. Para supervisar las cargas de trabajo que se activan y observar la carga en cada ClusterQueue, implementa kube-prometheus en el clúster en el espacio de nombres monitoring:

1. Descarga el código fuente del operador de Prometheus:

   cd
   git clone https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus.git
   

2. Crea las CustomResourceDefinitions(CRD):

   kubectl create -f kube-prometheus/manifests/setup
   

3. Crea los componentes de supervisión:

   kubectl create -f kube-prometheus/manifests
   

4. Permite que prometheus-operator recopile métricas de los componentes de Kueue:

   kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/kueue/releases/download/$VERSION/prometheus.yaml
   

5. Cambia al directorio de trabajo:

   cd kubernetes-engine-samples/batch/kueue-cohort
   

6. Configura la redirección de puertos al servicio de Prometheus que se ejecuta en tu clúster de GKE:

   kubectl --namespace monitoring port-forward svc/prometheus-k8s 9090
   

7. Abre la IU web de Prometheus en localhost:9090 en el navegador.

   En Cloud Shell, haz lo siguiente:

   1. Haz clic en Vista previa en la Web.

   2. Haz clic en Cambiar puerto y establece el número de puerto en 9090.

   3. Haz clic en Cambiar y obtener vista previa (Change and Preview).

   Aparecerá la siguiente IU web de Prometheus.

   

8. En el cuadro de consulta Expresión, ingresa la siguiente consulta para crear el primer panel que supervise las cargas de trabajo activas de cq-team-a ClusterQueue:

   kueue_pending_workloads{cluster_queue="cq-team-a", status="active"} or kueue_admitted_active_workloads{cluster_queue="cq-team-a"}
   

9. Haz clic en Agregar panel.

10. En el cuadro de consulta Expresión, ingresa la siguiente consulta para crear otro panel que supervise las cargas de trabajo activas de cq-team-b ClusterQueue:

    kueue_pending_workloads{cluster_queue="cq-team-b", status="active"} or kueue_admitted_active_workloads{cluster_queue="cq-team-b"}
    

11. Haz clic en Agregar panel.

12. En el cuadro de consulta Expresión, ingresa la siguiente consulta para crear un panel que supervise la cantidad de nodos del clúster:

    count(kube_node_info)
    

(Opcional) Supervisa cargas de trabajo con Google Cloud Managed Service para Prometheus

Puedes usar Google Cloud Managed Service para Prometheus para supervisar tus cargas de trabajo activas y pendientes de Kueue. Puedes encontrar una lista completa de las métricas en la documentación de Kueue.

1. Configura Identity y RBAC para el acceso a las métricas:

   La siguiente configuración crea 4 recursos de Kubernetes que proporcionan acceso a las métricas para los recopiladores de Google Cloud Managed Service para Prometheus.

   • Se usará una cuenta de servicio llamada kueue-metrics-reader dentro del espacio de nombres kueue-system para autenticar cuando se acceda a las métricas de Kueue.

   • Un Secret asociado con la cuenta de servicio kueue-metrics-reader almacena un token de autenticación que usa el recopilador para autenticarse con el extremo de métricas que expone la implementación de Kueue.

   • Un rol llamado kueue-secret-reader en el espacio de nombres kueue-system, que permite leer el secreto que contiene el token de la cuenta de servicio

   • Un ClusterRoleBinding que otorga a la cuenta de servicio kueue-metrics-reader el ClusterRole kueue-metrics-reader.

   apiVersion: v1
   kind: ServiceAccount
   metadata:
    name: kueue-metrics-reader
    namespace: kueue-system
   ---
   apiVersion: v1
   kind: Secret
   metadata:
    name: kueue-metrics-reader-token
    namespace: kueue-system
    annotations:
      kubernetes.io/service-account.name: kueue-metrics-reader
   type: kubernetes.io/service-account-token
   ---
   apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
   kind: Role
   metadata:
    name: kueue-secret-reader
    namespace: kueue-system
   rules:
   -   resources:
    -   secrets
    apiGroups: [""]
    verbs: ["get", "list", "watch"]
    resourceNames: ["kueue-metrics-reader-token"]
   ---
   apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
   kind: ClusterRoleBinding
   metadata:
    name: kueue-metrics-reader
   subjects:
   -   kind: ServiceAccount
    name: kueue-metrics-reader
    namespace: kueue-system
   roleRef:
    kind: ClusterRole
    name: kueue-metrics-reader
    apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
   

2. Configura RoleBinding para Google Cloud Managed Service para Prometheus:

   Según si usas un clúster de Autopilot o Standard, deberás crear el RoleBinding en el espacio de nombres gke-gmp-system o gmp-system. Este recurso permite que la cuenta de servicio del recopilador acceda al secreto kueue-metrics-reader-token para autenticar y raspar las métricas de Kueue.

   Autopilot

     apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
     kind: RoleBinding
     metadata:
       name: gmp-system:collector:kueue-secret-reader
       namespace: kueue-system
     roleRef:
       name: kueue-secret-reader
       kind: Role
       apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
     subjects:
     -   name: collector
       namespace: gke-gmp-system
       kind: ServiceAccount
   

   Estándar

     apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
     kind: RoleBinding
     metadata:
       name: gmp-system:collector:kueue-secret-reader
       namespace: kueue-system
     roleRef:
       name: kueue-secret-reader
       kind: Role
       apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
     subjects:
     -   name: collector
       namespace: gmp-system
       kind: ServiceAccount
   

3. Configura el recurso de supervisión de pods:

   El siguiente recurso configura la supervisión de la implementación de Kueue y especifica que las métricas se exponen en la ruta /metrics a través de HTTPS. Usa el secreto kueue-metrics-reader-token para la autenticación cuando extrae las métricas.

   apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1
   kind: PodMonitoring
   metadata:
   name: kueue
   namespace: kueue-system
   spec:
   selector:
    matchLabels:
      control-plane: controller-manager
   endpoints:
   -   port: https
    interval: 30s
    path: /metrics
    scheme: https
    tls:
      insecureSkipVerify: true
    authorization:
      type: Bearer
      credentials:
        secret:
          name: kueue-metrics-reader-token
          key: token
   

Cómo consultar métricas exportadas

• Consulta las métricas exportadas con Cloud Monitoring
• Consulta métricas exportadas con Grafana

Consultas de PromQL de muestra para supervisar sistemas basados en Kueue

Estas consultas de PromQL te permiten supervisar métricas clave de Kueue, como la capacidad de procesamiento de trabajos, la utilización de recursos por cola y los tiempos de espera de la carga de trabajo para comprender el rendimiento del sistema y detectar posibles cuellos de botella.

Capacidad de procesamiento de trabajos

Esto calcula la tasa por segundo de las cargas de trabajo admitidas durante 5 minutos para cada cluster_queue. Esta métrica puede ayudar a desglosarla por cola para identificar los cuellos de botella y sumarla para proporcionar la capacidad de procesamiento general del sistema.

Consulta:

sum(rate(kueue_admitted_workloads_total[5m])) by (cluster_queue)

Uso de recursos

Se da por sentado que metrics.enableClusterQueueResources está habilitado. Calcula la proporción del uso actual de la CPU con respecto a la cuota nominal de CPU de cada cola. Un valor cercano a 1 indica una alta utilización. Puedes adaptar esto para la memoria o para otros recursos cambiando la etiqueta del recurso.

Para instalar una versión publicada de Kueue configurada de forma personalizada en tu clúster, sigue la documentación de Kueue.

Consulta:

sum(kueue_cluster_queue_resource_usage{resource="cpu"}) by (cluster_queue) / sum(kueue_cluster_queue_nominal_quota{resource="cpu"}) by (cluster_queue)

Tiempos de espera de la cola

Esto proporciona el tiempo de espera del percentil 90 para las cargas de trabajo en una cola específica. Puedes modificar el valor del cuantile (p.ej., 0.5 para la mediana, 0.99 para el percentil 99) para comprender la distribución del tiempo de espera.

Consulta:

histogram_quantile(0.9, kueue_admission_wait_time_seconds_bucket{cluster_queue="QUEUE_NAME"})

Crea Jobs y observa las cargas de trabajo admitidas

En esta sección, crearás trabajos de Kubernetes en el espacio de nombres team-a y team-b. Un controlador de trabajos en Kubernetes crea uno o más Pods y se asegura de que ejecuten correctamente una tarea específica.

Genera trabajos en ambas ClusterQueues que quedarán en espera durante 10 segundos, con tres trabajos paralelos y se completarán con tres finalizaciones. Luego, se limpiará después de 60 segundos.

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  namespace: team-a # Job under team-a namespace
  generateName: sample-job-team-a-
  labels:
    kueue.x-k8s.io/queue-name: lq-team-a # Point to the LocalQueue
spec:
  ttlSecondsAfterFinished: 60 # Job will be deleted after 60 seconds
  parallelism: 3 # This Job will have 3 replicas running at the same time
  completions: 3 # This Job requires 3 completions
  suspend: true # Set to true to allow Kueue to control the Job when it starts
  template:
    spec:
      containers:
      - name: dummy-job
        image: gcr.io/k8s-staging-perf-tests/sleep:latest
        args: ["10s"] # Sleep for 10 seconds
        resources:
          requests:
            cpu: "500m"
            memory: "512Mi"
      restartPolicy: Never

job-team-a.yaml crea trabajos en el espacio de nombres team-a y apunta a la LocalQueue lq-team-a y la ClusterQueue cq-team-a.

De manera similar, job-team-b.yaml crea trabajos en el espacio de nombres team-b y apunta a la LocalQueue lq-team-b y la ClusterQueue cq-team-b.

1. Inicia una terminal nueva y ejecuta esta secuencia de comandos para generar un trabajo cada segundo:

   ./create_jobs.sh job-team-a.yaml 1
   

2. Inicia otra terminal y crea trabajos para el espacio de nombres team-b:

   ./create_jobs.sh job-team-b.yaml 1
   

3. Observa los trabajos que se ponen en cola en Prometheus. O con este comando:

   watch -n 2 kubectl get clusterqueues -o wide
   

El resultado debería ser similar al siguiente ejemplo:

    NAME        COHORT      STRATEGY         PENDING WORKLOADS   ADMITTED WORKLOADS
    cq-team-a   all-teams   BestEffortFIFO   0                   5
    cq-team-b   all-teams   BestEffortFIFO   0                   4

Préstamo de cuotas sin uso con cohortes

Es posible que las ClusterQueues no estén a máxima capacidad en todo momento. El uso de cuotas no se maximiza cuando las cargas de trabajo no se distribuyen de manera uniforme entre las ClusterQueues. Si las ClusterQueues comparten la misma cohorte entre sí, las ClusterQueues pueden tomar prestadas las cuotas de otras ClusterQueues para maximizar el uso de la cuota.

1. Una vez que hay trabajos en cola para ambas ClusterQueuescq-team-a ycq-team-b, detén la secuencia de comandos parateam-b espacio de nombres presionandoCTRL+c en la terminal correspondiente.

2. Una vez que se procesen todos los trabajos pendientes del espacio de nombres team-b, los trabajos del espacio de nombres team-a pueden tomar prestados los recursos disponibles en cq-team-b:

   kubectl describe clusterqueue cq-team-a
   

   Debido a que cq-team-a y cq-team-b comparten la misma cohorte llamada all-teams, estas ClusterQueues pueden compartir recursos que no se usan.

     Flavors Usage:
       Name:  on-demand
       Resources:
         Borrowed:  5
         Name:      cpu
         Total:     15
         Borrowed:  5Gi
         Name:      memory
         Total:     15Gi
   

3. Reanuda la secuencia de comandos para el espacio de nombres team-b.

   ./create_jobs.sh job-team-b.yaml 3
   

   Observa cómo los recursos prestados de cq-team-a vuelven a 0, mientras que los recursos de cq-team-b se usan para sus propias cargas de trabajo:

   kubectl describe clusterqueue cq-team-a
   

     Flavors Usage:
       Name:  on-demand
       Resources:
         Borrowed:  0
         Name:      cpu
         Total:     9
         Borrowed:  0
         Name:      memory
         Total:     9Gi
   

Aumenta la cuota con las VM Spot

Cuando la cuota deba aumentarse de forma temporal, por ejemplo, para satisfacer la alta demanda de las cargas de trabajo pendientes, puedes configurar Kueue a fin de que se adapte a la demanda. Para ello, agrega más ClusterQueues a la cohorte. Las ClusterQueues con recursos sin usar pueden compartir esos recursos con otras ClusterQueues que pertenezcan a la misma cohorte.

Al comienzo del instructivo, creaste un grupo de nodos llamado spot mediante las VM Spot y un ResourceFlavor llamado spot con la etiqueta configurada como cloud.google.com/gke-provisioning: spot. Crea una ClusterQueue para usar este grupo de nodos y el ResourceFlavor que lo representa:

1. Crea una ClusterQueue nueva llamada cq-spot con la cohorte configurada como all-teams:

   apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
   kind: ClusterQueue
   metadata:
     name: spot-cq
   spec:
     cohort: all-teams # Same cohort as cq-team-a and cq-team-b
     resourceGroups:
     - coveredResources: ["cpu", "memory"]
       flavors:
       - name: spot
         resources:
         - name: "cpu"
           nominalQuota: 40
         - name: "memory"
           nominalQuota: 144Gi

   Debido a que ClusterCluster comparte la misma cohorte con cq-team-a y cq-team-b, tanto ClusterQueue cq-team-a y cq-team-b pueden tomar prestados recursos hasta 15 solicitudes de CPU y 15 Gi de memoria.

   kubectl apply -f cq-spot.yaml
   

2. En Prometheus, observa cómo aumentan las cargas de trabajo admitidas para cq-team-a y cq-team-b, gracias a la cuota agregada de cq-spot que comparte la misma cohorte. O con este comando:

   watch -n 2 kubectl get clusterqueues -o wide
   

3. En Prometheus, observa la cantidad de nodos en el clúster. O con este comando:

   watch -n 2 kubectl get nodes -o wide
   

4. Para detener ambas secuencias de comandos, presiona CTRL+c para los espacios de nombres team-a y team-b.

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos usados en este instructivo, borra el proyecto que contiene los recursos o conserva el proyecto y borra los recursos individuales.

Borra el proyecto

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:
• Se borra todo en el proyecto. Si usaste un proyecto existente para las tareas de este documento, cuando lo borres, también se borrará cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URL que utilizan el ID del proyecto, como una URL appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de borrar todo el proyecto.
1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Borra el recurso individual

1. Borra el sistema de cuotas de Kueue:

   kubectl delete -n team-a localqueue lq-team-a
   kubectl delete -n team-b localqueue lq-team-b
   kubectl delete clusterqueue cq-team-a
   kubectl delete clusterqueue cq-team-b
   kubectl delete clusterqueue cq-spot
   kubectl delete resourceflavor default
   kubectl delete resourceflavor on-demand
   kubectl delete resourceflavor spot
   

2. Borra el manifiesto de Kueue:

   VERSION=VERSION
   kubectl delete -f \
     https://github.com/kubernetes-sigs/kueue/releases/download/$VERSION/manifests.yaml
   

3. Borra el clúster:

   gcloud container clusters delete kueue-cohort --region=COMPUTE_REGION
   

¿Qué sigue?

• Obtén más información sobre cómo implementar un sistema por lotes con Kueue.

• Obtén más información sobre los trabajos en GKE.

• Obtén más información sobre Kueue