Kubernetes ポッドのスケジューリングのデバッグ方法

はじめに

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションの展開とスケーリングを管理するための高度なスケジューリング機能を備えた強力なコンテナオーケストレーション プラットフォームです。このチュートリアルでは、Kubernetes ポッドのスケジューリングの基本的な側面、すなわち基本的なスケジューリング プロセス、ポッドのリソース要件、および一般的なスケジューリング戦略について解説します。また、高度なスケジューリング技術についても説明し、アプリケーション向けの Kubernetes スケジューリングのトラブルシューティングと最適化の戦略を探ります。

Skills Graph

Kubernetes ポッドのスケジューリングの基本

Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションの展開とスケーリングを管理するための高度なスケジューリング機能を備えた強力なコンテナオーケストレーション プラットフォームです。Kubernetes スケジューリングの核心は、ポッドの概念であり、これは Kubernetes クラスタによってスケジュールされ、管理される最小の展開可能単位です。

このセクションでは、Kubernetes ポッドのスケジューリングの基本的な側面、すなわち基本的なスケジューリング プロセス、ポッドのリソース要件、および一般的なスケジューリング戦略について解説します。

Kubernetes ポッドの理解

Kubernetes ポッドは、Kubernetes クラスタの基本的な構成要素です。ポッドは、1 つ以上のコンテナのグループであり、共有ストレージとネットワーク リソースを持ち、コンテナを実行する方法の仕様があります。ポッドは、Kubernetes によって作成、スケジュールされ、管理される最小の展開可能単位です。

Kubernetes のスケジューリング プロセス

Kubernetes スケジューラは、クラスタ内の適切なノードにポッドを割り当てる責任があります。スケジューリング プロセスには、次のステップが含まれます。

1. ポッドの作成：新しいポッドが作成され、Kubernetes API サーバーに追加されます。
2. フィルタリング：スケジューラは、ポッドのリソース要件とその他の制約に基づいて、利用可能なノードをフィルタリングします。
3. スコア付け：スケジューラは、リソースの利用可能性、アフィニティ、その他のスケジューリング ポリシーなどのさまざまな要因に基づいて、フィルタリングされたノードにスコアを付けます。
4. 選択：スケジューラは、最も高いスコアを持つノードを選択し、そのノードにポッドをバインドします。

ポッドのリソース要件

Kubernetes のポッドは、CPU やメモリなどの特定のリソース要件を持つことができます。これらのリソース要件は、ポッド仕様に定義されており、スケジューラによってポッドに最適なノードを見つけるために使用されます。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  containers:
    - name: example-container
      image: nginx
      resources:
        requests:
          cpu: 100m
          memory: 128Mi
        limits:
          cpu: 500m
          memory: 256Mi

上記の例では、ポッドは 100 ミリコアの CPU 要求と 128 MiB のメモリ要求を持っています。また、ポッドは 500 ミリコアの CPU 制限と 256 MiB のメモリ制限を持っています。

スケジューリング戦略

Kubernetes は、さまざまなポッド配置要件を処理するためのさまざまなスケジューリング戦略を提供しています。一般的なスケジューリング戦略には、次のものがあります。

1. デフォルト スケジューリング：デフォルトの Kubernetes スケジューラは、リソースの利用可能性とその他の制約に基づいて、ポッドをノードに割り当てます。
2. ノード アフィニティ：ポッドは、ラベルとノード セレクターに基づいて特定のノードにスケジュールされることができます。
3. ポッド アフィニティとアンチ アフィニティ：ポッドは、ポッド間の関係に基づいて、同じノードまたは異なるノード上で実行するようにスケジュールされることができます。
4. テイントとトレラション：ノードは、特定のポッドに対して利用不可にマークされることができ、ポッドは特定のテイントを許容するように構成することができます。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
              - key: environment
                operator: In
                values:
                  - production
  tolerations:
    - key: "node-role.kubernetes.io/master"
      operator: "Exists"
      effect: "NoSchedule"
  containers:
    - name: example-container
      image: nginx

上記の例では、ポッドは environment=production のラベルが付いたノードにスケジュールされるように構成されており、node-role.kubernetes.io/master のテイントを許容するようにも構成されています。

高度な Kubernetes スケジューリング技術

基本的な Kubernetes スケジューリング プロセスは基本的なポッド配置をカバーしますが、Kubernetes はまた、より複雑な展開シナリオを処理するための高度なスケジューリング技術も提供しています。これらの技術を使用すると、スケジューリング プロセスを微調整し、ポッドが最適なノードに配置されることを確認できます。

ノード セレクターとノード アフィニティ

ノード セレクターとノード アフィニティを使用すると、ポッドがスケジュールされるノードの特性を指定できます。特定のハードウェアやインフラストラクチャにポッドを展開する必要があるシナリオでは、これが役立つ場合があります。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
              - key: node-type
                operator: In
                values:
                  - high-performance
                  - specialized

上記の例では、ポッドは node-type ラベルが high-performance または specialized に設定されたノードにスケジュールされるように構成されています。

ポッド アフィニティとアンチ アフィニティ

ポッド アフィニティとアンチ アフィニティを使用すると、クラスタ内の他のポッドに対するポッドの配置を制御できます。特定のポッドがそれらのラベルやその他の属性に基づいて同じ場所に配置される (アフィニティ) か、分離される (アンチ アフィニティ) ことを確認する必要があるシナリオでは、これが役立つ場合があります。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        - labelSelector:
            matchExpressions:
              - key: app
                operator: In
                values:
                  - frontend
          topologyKey: kubernetes.io/hostname

上記の例では、ポッドは app=frontend のラベルが付いた他のポッドと同じノードにスケジュールされるように構成されています。

テイントとトレラション

テイントとトレラションを使用すると、どのノードがどのポッドを受け入れることができるかを制御できます。ノードは特定のポッドを排除するために「汚染」されることができ、ポッドはそれらの汚染されたノードにスケジュールされるように「許容」されることができます。

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  name: example-node
spec:
  taints:
    - key: node-role.kubernetes.io/master
      effect: NoSchedule
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  tolerations:
    - key: node-role.kubernetes.io/master
      operator: Exists
      effect: NoSchedule
  containers:
    - name: example-container
      image: nginx

上記の例では、ノードは node-role.kubernetes.io/master のテイントで汚染されており、ポッドはそのテイントを許容するように構成されており、マスター ノードにスケジュールされることができます。

スケジューラ拡張機能とプラグイン

Kubernetes はまた、スケジューラ拡張機能とプラグインを使用してスケジューリング プロセスを拡張する機能を備えています。これにより、カスタム スケジューリング ロジックと制約を Kubernetes スケジューラに統合し、より高度なスケジューリング機能を実現できます。

Kubernetes スケジューリングのトラブルシューティングと最適化

Kubernetes は堅牢なスケジューリング システムを提供しますが、チャレンジに直面する場合やスケジューリング プロセスを最適化する必要がある場合もあります。このセクションでは、一般的なトラブルシューティング手法と Kubernetes スケジューリングの最適化に関するベスト プラクティスを探ります。

スケジューリングの問題のトラブルシューティング

スケジューリングの問題に直面した場合、問題を特定して解決するための体系的なアプローチが重要です。一般的なトラブルシューティング ステップには、次のものがあります。

1. ポッド イベントの検査：問題のあるポッドに関連付けられたイベントを確認して、スケジューリングに関連するエラーや警告を特定します。
2. ノードの状態の分析：クラスタ内のノードの状態を調べて、ポッドのスケジューリングを妨げる可能性のある問題を特定します。
3. スケジューラ ログの確認：Kubernetes スケジューラのログを調べて、スケジューリングの決定と発生した可能性のあるエラーに関する洞察を得ます。
4. kubectl コマンドの使用：kubectl describe や kubectl get events などの Kubernetes コマンド ライン ツールを使用して、スケジューリング プロセスに関する詳細情報を収集します。

## 例：ポッド イベントの検査
kubectl describe pod example-pod | grep -i "Events"

## 例：ノードの状態の確認
kubectl get nodes -o wide
kubectl describe node example-node

Kubernetes スケジューリングの最適化

効率的で信頼性の高い Kubernetes スケジューリングを確保するには、次のベスト プラクティスを検討してください。

1. リソースの要求と制限：ポッドのリソース要件を正確に定義して、スケジューラが適切な決定を下せるようにします。
2. ノード アフィニティとテイント：ノード アフィニティとテイントを活用して、ノードの特性に基づいてポッドの配置を制御します。
3. ポッド アフィニティとアンチ アフィニティ：ポッド アフィニティとアンチ アフィニティを使用して、ポッド間の関係に基づいてポッドを同じ場所に配置するか、分離します。
4. 垂直スケーリングと水平スケーリング：適切なスケーリング戦略を実装して、クラスタに十分なリソースがあることを確認して、ワークロードを処理できるようにします。
5. スケジューラ拡張機能とプラグイン：カスタム スケジューリング ロジックと制約を統合するためのスケジューラ拡張機能とプラグインの使用を検討します。

apiVersion: autoscaling/v2beta1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: example-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: example-deployment
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        targetAverageUtilization: 50

上記の例では、Horizontal Pod Autoscaler (HPA) が構成されており、平均 CPU 使用率に基づいて example-deployment をスケーリングします。最小 2 レプリカ、最大 10 レプリカです。

まとめ

このチュートリアルでは、Kubernetes ポッドのスケジューリングのコアコンセプト、すなわちスケジューリング プロセス、ポッドのリソース要件、および一般的なスケジューリング戦略を学びました。また、高度なスケジューリング技術についても解説し、Kubernetes スケジューリングのトラブルシューティングと最適化の戦略について議論しました。これらの原則を理解することで、Kubernetes クラスタ上でコンテナ化されたアプリケーションの展開とスケーリングを効果的に管理することができます。