Kubernetesのスケジューラー
Kubernetesにおいて、スケジューリング とは、KubeletがPodを稼働させるためにNodeに割り当てることを意味します。
スケジューリングの概要
スケジューラーは新規に作成されたPodで、Nodeに割り当てられていないものを監視します。スケジューラーは発見した各Podのために、稼働させるべき最適なNodeを見つけ出す責務を担っています。そのスケジューラーは下記で説明するスケジューリングの原理を考慮に入れて、NodeへのPodの割り当てを行います。
Podが特定のNodeに割り当てられる理由を理解したい場合や、カスタムスケジューラーを自身で作ろうと考えている場合、このページはスケジューリングに関して学ぶのに役立ちます。
kube-scheduler
kube-schedulerはKubernetesにおけるデフォルトのスケジューラーで、コントロールプレーンの一部分として稼働します。 kube-schedulerは、もし希望するのであれば自分自身でスケジューリングのコンポーネントを実装でき、それを代わりに使用できるように設計されています。
kube-schedulerは、新規に作成された各Podや他のスケジューリングされていないPodを稼働させるために最適なNodeを選択します。 しかし、Pod内の各コンテナにはそれぞれ異なるリソースの要件があり、各Pod自体にもそれぞれ異なる要件があります。そのため、既存のNodeは特定のスケジューリング要求によってフィルターされる必要があります。
クラスター内でPodに対する割り当て要求を満たしたNodeは 割り当て可能 なNodeと呼ばれます。 もし適切なNodeが一つもない場合、スケジューラーがNodeを割り当てることができるまで、そのPodはスケジュールされずに残ります。
スケジューラーはPodに対する割り当て可能なNodeをみつけ、それらの割り当て可能なNodeにスコアをつけます。その中から最も高いスコアのNodeを選択し、Podに割り当てるためのいくつかの関数を実行します。 スケジューラーは binding と呼ばれる処理中において、APIサーバーに対して割り当てが決まったNodeの情報を通知します。
スケジューリングを決定する上で考慮が必要な要素としては、個別または複数のリソース要求や、ハードウェア/ソフトウェアのポリシー制約、affinityやanti-affinityの設定、データの局所性や、ワークロード間での干渉などが挙げられます。
kube-schedulerによるスケジューリング
kube-schedulerは2ステップの操作によってPodに割り当てるNodeを選択します。
-
フィルタリング
-
スコアリング
フィルタリング ステップでは、Podに割り当て可能なNodeのセットを探します。例えばPodFitsResourcesフィルターは、Podのリソース要求を満たすのに十分なリソースをもつNodeがどれかをチェックします。このステップの後、候補のNodeのリストは、要求を満たすNodeを含みます。 たいてい、リストの要素は複数となります。もしこのリストが空の場合、そのPodはスケジュール可能な状態とはなりません。
スコアリング ステップでは、Podを割り当てるのに最も適したNodeを選択するために、スケジューラーはリストの中のNodeをランク付けします。 スケジューラーは、フィルタリングによって選ばれた各Nodeに対してスコアを付けます。このスコアはアクティブなスコア付けのルールに基づいています。
最後に、kube-schedulerは最も高いランクのNodeに対してPodを割り当てます。もし同一のスコアのNodeが複数ある場合は、kube-schedulerがランダムに1つ選択します。
スケジューラーのフィルタリングとスコアリングの動作に関する設定には2つのサポートされた手法があります。
- スケジューリングポリシー は、フィルタリングのための Predicates とスコアリングのための Priorities の設定することができます。
- スケジューリングプロファイルは、
QueueSort、Filter、Score、Bind、Reserve、Permitやその他を含む異なるスケジューリングの段階を実装するプラグインを設定することができます。kube-schedulerを異なるプロファイルを実行するように設定することもできます。
次の項目
- スケジューラーのパフォーマンスチューニングを参照してください。
- Podトポロジーの分散制約を参照してください。
- kube-schedulerのリファレンスドキュメントを参照してください。
- 複数のスケジューラーの設定について学んでください。
- トポロジーの管理ポリシーについて学んでください。
- Podのオーバーヘッドについて学んでください。
- ボリュームを使用するPodのスケジューリングについて以下で学んでください。