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カスタム ComputeClass を使用して、自動スケーリングされたノードの属性を制御する

Autopilot Standard

このドキュメントでは、カスタム ComputeClass を使用して、ワークロードの特定のニーズに基づいて Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタのコンピューティングインフラストラクチャと自動スケーリングの動作を制御する方法について説明します。

このドキュメントは、ノードの自動スケーリングプロファイルを宣言的に定義するプラットフォーム管理者と、特定の ComputeClass でワークロードを実行するクラスタオペレーターを対象としています。

カスタム ComputeClass について

カスタム ComputeClass は、ワークロードを実行するノードをプロビジョニングするときに GKE が従う優先度を定義できる Kubernetes のカスタムリソースです。カスタム ComputeClass を使用すると、次のことができます。

ノードのプロビジョニング時に GKE が適用する優先順位を設定する。各ノードには、Compute Engine マシンシリーズや最小リソース容量などの特定のパラメータが設定されます。
未使用のノードを削除し、既存のコンピューティング容量でワークロードを効率的に統合するための自動スケーリングのしきい値とパラメータを定義する。
ワークロードのパフォーマンスを最適化するために、優先度の低いノード構成を優先度の高いノード構成に自動的に置き換えるように GKE に指示する。

これらの構成オプションと、それらの関係、また GKE Autopilot モードや GKE Standard モードとどのように連携するかについては、カスタム ComputeClass についてをご覧ください。

料金

ComputeClass カスタムリソースは、GKE で追加料金なしで提供されます。次の料金に関する考慮事項が適用されます。

GKE Autopilot モード: ノードベースの課金モードで課金されます。詳細については、Autopilot モードの料金をご覧ください。
GKE Standard モード: Standard モードの料金をご覧ください。

制限事項

ComputeClass の名前を gke または autopilot で始めることはできません。

始める前に

作業を始める前に、次のタスクが完了していることを確認してください。

Google Kubernetes Engine API を有効にする。

Google Kubernetes Engine API の有効化

このタスクに Google Cloud CLI を使用する場合は、gcloud CLI をインストールして初期化する。すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、gcloud components update コマンドを実行して最新のバージョンを取得します。以前のバージョンの gcloud CLI では、このドキュメントのコマンドを実行できない場合があります。
注: gcloud CLI がすでにインストールされている場合には、必ず compute/region プロパティを設定してください。主にゾーンクラスタを使用する場合は、代わりに compute/zone を設定します。デフォルトのロケーションを設定することで、gcloud CLI のエラー（One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location など）を防止できます。クラスタのロケーションが設定したデフォルトと異なる場合は、特定のコマンドでロケーションの指定が必要になることがあります。

バージョン 1.30.3-gke.1451000 以降を実行している既存の GKE クラスタがあることを確認します。詳細については、Autopilot クラスタを作成するをご覧ください。
Standard モードのクラスタを使用している場合は、次のいずれかの要件を満たしていることを確認してください。
- クラスタ内の少なくとも 1 つのノードプールで自動スケーリングを有効にします。
- Standard クラスタが 1.33.3-gke.1136000 より前のバージョンを実行していて、Rapid リリースチャンネルに登録されていない場合は、クラスタレベルのノード自動プロビジョニングを有効にします。

ComputeClass のシナリオ例

このドキュメントでは、カスタム ComputeClass を定義するシナリオの例を示します。実際には、特定のワークロードと組織の要件を考慮し、それらの要件を満たす ComputeClass を定義する必要があります。ComputeClass のオプションの詳細と特別な考慮事項については、カスタム ComputeClass についてをご覧ください。

例として、次のシナリオについて考えてみます。

ワークロードの実行コストを最適化することを目標としている
ワークロードがフォールトトレラントで、正常なシャットダウンやランタイムの延長が不要である
ワークロードを最適に実行するには、少なくとも 64 個の vCPU が必要
N4 Compute Engine マシンシリーズに限定されている

これらのシナリオに基づいて、次のような ComputeClass を作成するとします。

64 個以上の vCPU を持つ N4 Spot ノードを優先的に割り当てる
コンピューティング容量に関係なく、GKE が任意の N4 Spot ノードにフォールバックできるようにする。
N4 Spot ノードが使用できない場合は、GKE がオンデマンド N4 ノードを使用できるようにする。
ワークロードが再び使用可能になったら、Spot ノードに移動するように GKE に指示する。

Autopilot モードで ComputeClass を構成する

GKE Autopilot では、ComputeClass を定義し、クラスタにデプロイして、ワークロードでその ComputeClass をリクエストします。GKE は、ラベルや taint の適用など、ノード構成のステップを自動的に実行します。

次のマニフェストを compute-class.yaml として保存します。

apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  priorities:
  - machineFamily: n4
    spot: true
    minCores: 64
  - machineFamily: n4
    spot: true
  - machineFamily: n4
    spot: false
  activeMigration:
    optimizeRulePriority: true
  nodePoolAutoCreation:
    enabled: true

Standard モードで ComputeClass を構成する

GKE Standard モードのクラスタでは、ComputeClass Pod が想定どおりにスケジュールされるように、手動構成が必要になることがあります。手動構成は、ノードプールが自動的に作成されるかどうかによって異なります。

自動作成されたノードプール: 手動構成は必要ありません。GKE は、ComputeClass の構成手順を自動的に実行します。詳細については、ノードプールの自動作成と ComputeClass をご覧ください。
手動で作成したノードプール: 手動での構成が必要です。手動で作成したノードプールにノードラベルとノード taint を追加し、ノードを特定の ComputeClass に関連付ける必要があります。詳細については、ComputeClass で使用するために手動で作成したノードプールを構成するをご覧ください。

GKE で ComputeClass のノードプールを自動的に作成するには、次の操作を行います。

1.33.3-gke.1136000 より前のバージョンを実行していて、Rapid リリースチャンネルに登録されていない Standard モードのクラスタの場合は、クラスタレベルのノード自動プロビジョニングを有効にします。
次のマニフェストの例を compute-class.yaml として保存します。
```
apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  priorities:
  - machineFamily: n4
    spot: true
    minCores: 64
  - machineFamily: n4
    spot: true
  - machineFamily: n4
    spot: false
  activeMigration:
    optimizeRulePriority: true
  nodePoolAutoCreation:
    enabled: true
```
この ComputeClass の例をリクエストする Pod をデプロイし、新しいノードを作成する必要がある場合、GKE は priorities フィールドの項目の順序でノードの作成を優先します。必要に応じて、GKE は ComputeClass のハードウェア要件を満たす新しいノードプールを作成します。

優先度で、正確なカスタムマシンタイプを指定することもできます。カスタムマシンタイプを使用するには、GKE バージョン 1.33.2-gke.1111000 以降が必要です。次の例では、n4-custom-8-20480 カスタムマシンタイプで Spot VM を優先し、Spot 容量が使用できない場合は同じタイプのオンデマンド VM にフォールバックする ComputeClass を構成します。

apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: custom-machine-type
spec:
  priorities:
  - machineType: n4-custom-8-20480
    spot: true
  - machineType: n4-custom-8-20480
    spot: false
  nodePoolAutoCreation:
    enabled: true

手動で作成したノードプールで ComputeClass を使用する

このセクションでは、手動で作成したノードプールのみを使用するクラスタで ComputeClass を定義する方法について説明します。

次のマニフェストを compute-class.yaml として保存します。

apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  priorities:
  - machineFamily: n4
    spot: true
    minCores: 64
  - machineFamily: n4
    spot: true
  - machineFamily: n4
    spot: false
  activeMigration:
    optimizeRulePriority: true

Spot VM を使用する新しい自動スケーリングノードプールを作成し、ComputeClass に関連付けます。

gcloud container node-pools create cost-optimized-pool \
    --location=LOCATION \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --machine-type=n4-standard-64 \
    --spot \
    --enable-autoscaling \
    --max-nodes=9 \
    --node-labels="cloud.google.com/compute-class=cost-optimized" \
    --node-taints="cloud.google.com/compute-class=cost-optimized:NoSchedule"

次のように置き換えます。

LOCATION: クラスタのロケーション。
CLUSTER_NAME: 既存のクラスタの名前。

オンデマンド VM を使用して新しい自動スケーリングノードプールを作成し、ComputeClass に関連付けます。

gcloud container node-pools create on-demand-pool \
    --location=LOCATION \
    --cluster=CLUSTER_NAME \
    --machine-type=n4-standard-64 \
    --enable-autoscaling \
    --max-nodes=9 \
    --num-nodes=0 \
    --node-labels="cloud.google.com/compute-class=cost-optimized" \
    --node-taints="cloud.google.com/compute-class=cost-optimized:NoSchedule"

この ComputeClass をリクエストする Pod をデプロイし、新しいノードを作成する必要がある場合、GKE は cost-optimized-pool ノードプールでのノードの作成を優先します。新しいノードを作成できない場合、GKE は on-demand-pool ノードプールにノードを作成します。

手動で作成したノードプールがカスタム ComputeClass とどのように連携するかについて詳しくは、ComputeClass の使用のために手動で作成したノードプールを構成するをご覧ください。

ノード統合の自動スケーリングのしきい値をカスタマイズする

デフォルトでは、GKE は使用率の低いノードを削除し、ワークロードを他の使用可能なノードに再スケジュールします。次の例に示すように、ComputeClass 定義の autoscalingPolicy フィールドを使用して、ノードが削除の候補になるしきい値とタイミングをカスタマイズできます。

apiVersion: cloud.google.com/v1
kind: ComputeClass
metadata:
  name: cost-optimized
spec:
  priorities:
  - machineFamily: n4
    spot: true
    minCores: 64
  - machineFamily: n4
    spot: true
  - machineFamily: n4
    spot: false
  activeMigration:
    optimizeRulePriority: true
  autoscalingPolicy:
    consolidationDelayMinutes : 5
    consolidationThreshold    : 70

この例では、使用可能な CPU とメモリ容量の 70% 未満が 5 分以上使用されていないノードが削除の候補になります。使用可能なパラメータの一覧については、ノード統合の自動スケーリングパラメータを設定するをご覧ください。

クラスタに ComputeClass をデプロイする

ComputeClass を定義したら、クラスタにデプロイします。

kubectl apply -f compute-class.yaml

この ComputeClass は、クラスタで使用できる状態になりました。Pod 仕様で ComputeClass をリクエストできます。必要に応じて、特定の Namespace のデフォルトの ComputeClass として設定することもできます。

ワークロードで ComputeClass をリクエストする

ワークロードで ComputeClass をリクエストするには、次の手順でマニフェストにその ComputeClass のノードセレクタを追加します。

次のマニフェストを cc-workload.yaml として保存します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: custom-workload
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: custom-workload
  template:
    metadata:
      labels:
        app: custom-workload
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/compute-class: cost-optimized
      containers:
      - name: test
        image: gcr.io/google_containers/pause
        resources:
          requests:
            cpu: 1.5
            memory: "4Gi"

ワークロードをデプロイします。
```
kubectl apply -f cc-workload.yaml
```

このワークロードをデプロイすると、GKE は、リクエストされた ComputeClass のノード taint に対応する toleration を Pod に自動的に追加します。この toleration により、ComputeClass をリクエストする Pod のみが ComputeClass ノードで実行されます。

デプロイされた ComputeClass を更新する

デプロイされた ComputeClass を更新するには、ComputeClass の YAML マニフェストを変更します。次に、以下のコマンドを実行して変更したマニフェストをデプロイします。

kubectl apply -f PATH_TO_FILE

PATH_TO_FILE は、変更したマニフェストのパスに置き換えます。name フィールドの値が変更されていないことを確認します。

更新した ComputeClass をデプロイすると、GKE はその構成を使用して新しいノードを作成します。GKE により既存のノードが更新後の構成で変更されることはありません。

ComputeClass でアクティブな移行が使用されており、既存の Pod が移行の対象である場合、既存の Pod が GKE により更新後の構成を使用するノードに移動されることがあります。