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Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
Kubernetes Meetup Tokyo #55 での発表資料です。 https://k8sjp.connpass.com/event/267620/
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Kubernetes ControllerをScale-Outさせる方法 / Kubernetes Meetup Tokyo #55
- 1. Kubernetes Controllerを Scale-Outさせる方法 Kubernetes MeetupTokyo #55, 2022/12/22(Thu) Shingo Omura, Preferred Networks, Inc. @everpeace
- 2. 2 @everpeace ▶ Preferred Networks,Inc. / エンジニア ▶ 社内向けオンプレML基盤の開発運用 ▶ 社内クラスタ向けにkube-schedulerを拡張 ▶ kubernetes sig-scheduling/sig-node でも 時々活動中 Shingo OMURA / @everpeace
- 3. 3 @everpeace PFNのオンプレML基盤の概要 続・PFN のオンプレML基盤の取り組み PFNのオンプレML基盤の取り組み
- 4. 4 @everpeace ● おさらい: KubernetesControllerのアーキテクチャ ● Kubernets ControllerをScale-Outする方法 ○ Namespace単位のSharding ○ Resource単位のSharding ● Kubernetes自体のScalability限界に注意 ● ControllerをShardingさせて嬉しい時 ● まとめ 本日の流れ
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- 6. 6 @everpeace Kubernetes Controller とは Iconsmade by Gregor Cresnar, Kiranshastry, Icon Pond, Icon Monk from www.flaticon.com is licensed by CC 3.0 BY kind: MyKind metadata: name: my-name Watching (Custom) Resources & Cluster State Reconciling Cluster State Controller Custom Resourceを使って Kubernetesを拡張するパターンは オペレータパターンとも呼ばれます
- 7. 7 @everpeace Kuberntes Controllerのアーキテクチャ(Pod内) ✏kubernetes/sample-controller のclient-go-controller-interaction.jpeg も参考になります controller-runtimeによるController実装の概要 Watch() Watch() Watch() reconcile queue ... Reconciler Reconciler Reconciler Reconciler 並列数は MaxConcurrentReconciles で指定できる(default = 1) Informer eventqueue Cache
- 8. 8 @everpeace Kuberntes Controllerのアーキテクチャ(Pod間) Leader Follower Follower Reconcile Stand by ●複数PodをActive/(Warm)Standby な感じでデプロイするのが普通 ● Leader Electionを行って ○ Leader: Reconcile担当 ○ Follower:Stand by ● なぜ？ ○ Leader Pod障害時に早く復旧したい ○ 同一リソースへのReconcileを直列 に行いたい (SingleWriterはConflict起きない)
- 9. 9 @everpeace Kubernetes Controllerは通常Scale Upしかできない Leader Follower Follower Reconcile Standby Leader内はReconcilerの 並行度を上げることはできる けど Leader Podしか Reconcileしない ので Scale-Upしかできない🤔
- 10. 10 @everpeace ● Reconcilerが追いつかなくなってController内のQueueが詰まる ● Reconcile間隔が増加してReconcileされないように見える ●CacheもStaleし始めてReconcile結果もStale ○ Reconcile結果が間違ってるように見えてしまう eventqueue Scale-Upに限界が来るとどうなるか？ Watch() Watch() Watch() reconcile queue Reconciler Reconciler Reconciler Reconciler Informer Cache Fire icons created by Vectors Market - Flaticon
- 11. 11 @everpeace ● Reconcile処理が長い場合 ○ Reconcile処理が長いとResource数が少なくても詰まりやすい ●Resource数が非常に多い場合 ○ Reconcile処理が軽くてもResource数が多いと結局詰まりやすい Scale-Upに限界が来るのはどんな時？ Fire icons created by Vectors Market - Flaticon eventqueue Watch() Watch() Watch() reconcile queue Reconciler Reconciler Reconciler Reconciler Informer Cache Fire icons created by Vectors Market - Flaticon
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- 14. 14 @everpeace Horizontal Sharding Reconcile Reconcile Reconcile kind: MyKind ●object-1 ● object-2 ● object-3 ● object-4 ● object-5 kind: MyKind ● object-1 ● object-2 kind: MyKind ● object-3 ● object-4 kind: MyKind ● object-5 なんとかして 担当Resourceを 重複しないように Podに割り振る
- 15. 15 @everpeace Shardingパターンを考える Sharding単位 難易 概要Pros Cons Namespace 単位 易 ControllerをNamespace 単位にデプロイ ● 特定のnamespaceだけを 対象とするcontrollerは すぐ作れる ● Manifestもそのまま使え そう ● SAの権限がNamespaceに 閉じる ● Controller Podが大量に必要 (Podも一応resource) ● Namespace増減の対応難しい ● Cross-Namespace処理NG ● Cluster ScopeなResourceは 対応不可 ● Namespace間での負荷は偏る Resource 単位 難 Consistent Hashing等を つかって各Podが担当す るresourceを分散させる ● 1 Deploymentでいい ● Podの増減にしたがって shardingも追従できるの でscale outできる ● Frameworkのサポートが まだ無い
- 16. 16 @everpeace ● 方法 ○ 各namespaceのControllerをデプロイ ○Reconcileは該当Namespaceのみ対象 (controller-runtimeだとmanager optionで 指定するだけ) Namespace単位のSharding Leader Follower Follower ns-1 Leader Follower Follower ns-2 Leader Follower Follower ns-3 Argo Workflow Controller とかは対応している 担当Namespace のResourceだけ をReconcile
- 17. 17 @everpeace ● Pros ○ 実装が簡単 ○Manifestもほぼそのまま使える ○ SAの権限がNamespaceに閉じる (Namespace間のIsolationが大事な時は これが良い) ● Cons ○ Controller Podが大量に必要 ○ Namespaceの増減に対応しずらい ○ Namespace間での負荷は偏る ○ Cross-Namespaceな処理NG ○ Cluster ScopeなResource不可 Namespace単位のSharding Leader Follower Follower ns-1 Leader Follower Follower ns-2 Leader Follower Follower ns-3 Argo Workflow Controller とかは対応している 担当Namespace のResourceだけ をReconcile
- 18. 18 @everpeace Resource単位のSharding ● Towards HorizontallyScalable Kubernetes Controllers ○ Tim Ebert (@timebertt) 氏の修士論文 (バーデンヴュルテンベルク州協同州立大学) ● Github Repos ○ timebertt/thesis-controller-sharding ■ 修士論文本体 ○ timebertt/kubernetes-controller-sharding ■ Shardingに対応したサンプルController実装 ○ timebertt/controller-runtime@v0.12.3-sharding-1 ■ Sharding対応のcontroller-runtime Tim Ebert @timebertt Cloud Engineer @stackitcloud working on #Kubernetes @GardenerProject
- 19. 19 @everpeace Resource単位のSharding 出典: "Towards HorizontallyScalable Kubernetes Controllers," Tim Ebert ● ShardはLeaseで定義 ○ Shard名 = Lease名 = Pod名 (StatefulSetだとShard名を安定させられる) ● Sharder (Singleton) ○ Shard群をwatchして、 ○ Resource群をshardに割り振り リソースに shard:<shard名>を付与 (by Consistent Hashing) ● Controller (≒Shard) ○ 自身のShard(Lease)を管理 ○ shard:<shard名>ラベルが付いている リソースのみをReconcile
- 20. 20 @everpeace ● Shardメンバーシップと耐障害性 ● オブジェクトの振り分け ●オブジェクトの割当 ● 並行Reconcileの防止 Resource単位のSharding〜設計のポイント〜
- 21. 21 @everpeace Shardメンバーシップと耐障害性 Sharder Controller SharderController Sharder Controller <Leader> Lease (Shard) Lease (Shard) Lease (Shard) SharderがSingleton Shardメンバシップの認識を一箇所で集中 管理にすることで認識ズレが起きない (ズレが起きるとObjectのShard割当が 乱れて並行更新が起きる) ShardがLease (Podじゃない) Shard=PodだとRollingUpdate等で短期間Pod が不在なだけでShardが不在になってObject の再割り当てが必要に。Leaseだと短期間の Pod不在に対してRobustになる。 Health icons created by Freepik - Flaticon
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- 23. 23 @everpeace Objectの振り分け = ConsistentHashing Lease (Shard) Lease (Shard) Lease (Shard) Sharder Lease (Shard) obj1 obj2 obj3 obj4 obj4 obj5 obj6 obj7 <Leader> Lease (Shard) Lease (Shard) Lease (Shard) Sharder Lease (Shard) obj1 obj2 obj3 obj4 obj4 obj5 obj6 obj7 <Leader> Consistent Hashing Shardの追加削除に対して Shard間のオブジェクトの移動が 少なくできる
- 24. 24 @everpeace オブジェクトの割当 kind: MyKind metadata: name: obj1 labels: shard:shard-a kind: MyKind metadata: name: obj2 labels: shard: shard-a Sharder Controller (shard-a) Watch&Reconcile Label Lease (shard-a) Sharder obj1 <Leader> obj2 SharderがLabelでShardを割当 shard labelの値はたかだか1つ➔重複割当が起きない
- 25. 25 @everpeace オブジェクトの割当 kind: MyKind metadata: name: obj1 labels: shard:shard-a kind: MyKind metadata: name: obj2 labels: shard: shard-a Sharder Controller (shard-a) Watch&Reconcile Label Lease (shard-a) Sharder obj1 <Leader> obj2 SharderがLabelでShardを割当 shard labelの値はたかだか1つ重複割当が起きない !!!ただしshard間の移動には注意!!! 旧shardと新shardが同時に reconcileするのを防ぐ必要があります (Sharderは旧shardでのreconcileが 停止されたことを知る必要がある)
- 26. 26 @everpeace 並行Reconcileの防止 Shard間の移動(Scale-Out時) Drainラベルを使う shard-a PodのReconcile停止を確実 に確認してからshard-bへの割当る ことで並行Reconcileが防げる labels: shard: shard-a drain:true labels: { } labels: shard: shard-b Sharder Controller (shard-a) Sharder ② ③ ④ Health icons created by Freepik - Flaticon Shard間の移動(Scale-In時) labels: shard: shard-a labels: shard: shard-b Controller (shard-a) Sharder ② Lease (shard-a) ① 直接shardラベルを書き換え shard-a Leaseがexpireする ➔Podがもう居ない➔Reconcile起きない ➔直接書き換えてOK Lease (shard-b) ①
- 27. 27 @everpeace controller-runtime(Forked)でのsharding対応 mgr, err :=manager.New(restConfig, manager.Options{ Sharded: true, // enable sharding for this manager ShardID: "", // ShardID (default to Pod name) ShardMode: sharding.ModeBoth, // Run Shard and Sharder(default) }) ① ManagerはOptionを指定 controller, err := builder.ControllerManagedBy(mgr). For(&webhostingv1alpha1.Website{}, builder.Sharded{}). Owns(&appsv1.Deployment{}, builder.Sharded{}). Watches(...). Build(reconciler) ② Reconcilerは普通に書いてbuilderでSharded optionを指定 これだけで 自Shard用のCache Sharderが起動します これだけで自Shard用の Controller起動します (Shard移動処理は自動)
- 28. 28 @everpeace controller-runtime(Forked)でのsharding対応 Watch() For() Own() reconcile queue ... Sharded Reconciler Sharded Reconciler Sharded Reconciler Informer eventqueue Cache Reconciler Reconciler Reconciler shard:<shard_id>な labelSelectorが付く Predicateに shard:<shard_id> が付与される 担当ShardのRequestだけを User Reconcilerに渡してくれる (drain処理もやってくれます) ※この他にもSharder with LeaderElectionの起動、Shard Lease用のLeaderElection、metrics recorder等 が追加されます
- 29. 29 @everpeace controller-runtime(Forked)でのsharding対応 出典: "Towards HorizontallyScalable Kubernetes Controllers," Tim Ebert Observabilityも バッチリ対応🎉
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- 32. 32 @everpeace Kubernetes自体のScalability限界に注意 ● Considerations forlarge clusters | Kubernetes に上限値の明記あり ○ No more than 110 pods per node ○ No more than 5000 nodes ○ No more than 150000 total pods ○ No more than 300000 total containers ● etcd 自体がすべての書き込みは直列処理する ➔ つまり更新はScale-Outしない (--etcd-servers-overridesでgroup/resource単位でetcd更新負荷をOffload/分離可) ➔ せっかくController Scale-Outしても意味ない!?😇 eventだけ別etcd とか見かけますよね
- 33. 33 @everpeace ControllerをShardingして嬉しいときって？ ● Control Plane(etcd)は余裕があるけど ControllerをScale-Upしても詰まる場合 ●例えば ○ 外部のAPI/DB等に依存していて1回のReconcileに時間がかかる場合 ➔ リソースが多いとすぐにControllerだけが詰まる場合 ○ Reconcile対象リソースの更新頻度が高い時 ➔ リソース数が多くてScale-Upの限界が来た時 (最近のサーバは多コアで高速なのでこちらはかなりレアかも)
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- 35. 35 @everpeace ● Kubernetes Controllerの基本的なアーキテクチャはScale-Upのみ ●ControllerにShardingを適用したScale-Outなアーキテクチャが 提案&検証はされています ○ controller-runtimeのForkでのみサポートされている ○ client-goでのサポートはない ● ただしKubernetes自体のScale Limitには注意が必要 ● Reconcile自体に時間がかかるようなControllerの場合は効果ありそう まとめ まだまだ検証 の域を出ないけど 今後が楽しみ！！
- 36. 36 @everpeace We're Hiring!! 機械学習プラットフォームエンジニア (Infrastructure) ●こんな環境にワクワクする方を募集しています！ ○ 日進月歩で進化している機械学習にフォーカスした計算技術を低レイヤーから高レイヤー までトータルに吸収できる ○ 大規模機械学習クラスタの開発・運用が経験できる ○ Kubernetesを始めとするOSSコミュニティでも活躍できるチャンスがある ○ HPCとCloud Nativeの境界領域という今後ますます重要になる分野の経験ができる ○ 多様な要求・ユーザーリテラシをサポートするプラットフォーム設計・実装を経験できる