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text: <ins> --- title: 拡張リソースのリソースビンパッキング content_type: concept weight: 80 --- <!-- overview --> {{< feature-state for_k8s_version="v1.16" state="alpha" >}} kube-schedulerでは、優先度関数`RequestedToCapacityRatioResourceAllocation`を使用した、 拡張リソースを含むリソースのビンパッキングを有効化できます。優先度関数はそれぞれのニーズに応じて、kube-schedulerを微調整するために使用できます。 <!-- body --> ## `RequestedToCapacityRatioResourceAllocation`を使用したビンパッキングの有効化 Kubernetesでは、キャパシティー比率への要求に基づいたNodeのスコアリングをするために、各リソースの重みと共にリソースを指定することができます。これにより、ユーザーは適切なパラメーターを使用することで拡張リソースをビンパックすることができ、大規模クラスターにおける希少なリソースを有効活用できるようになります。優先度関数`RequestedToCapacityRatioResourceAllocation`の動作は`RequestedToCapacityRatioArgs`と呼ばれる設定オプションによって変わります。この引数は`shape`と`resources`パラメーターによって構成されます。`shape`パラメーターは`utilization`と`score`の値に基づいて、最も要求が多い場合か最も要求が少ない場合の関数をチューニングできます。`resources`パラメーターは、スコアリングの際に考慮されるリソース名の`name`と、各リソースの重みを指定する`weight`で構成されます。 以下は、拡張リソース`intel.com/foo`と`intel.com/bar`のビンパッキングに`requestedToCapacityRatioArguments`を設定する例になります。 ```yaml apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1 kind: KubeSchedulerConfiguration profiles: # ... pluginConfig: - name: RequestedToCapacityRatio args: shape: - utilization: 0 score: 10 - utilization: 100 score: 0 resources: - name: intel.com/foo weight: 3 - name: intel.com/bar weight: 5 ``` スケジューラーには、kube-schedulerフラグ`--config=/path/to/config/file`を使用して`KubeSchedulerConfiguration`のファイルを指定することで渡すことができます。 **この機能はデフォルトで無効化されています** ### 優先度関数のチューニング `shape`は`RequestedToCapacityRatioPriority`関数の動作を指定するために使用されます。 ```yaml shape: - utilization: 0 score: 0 - utilization: 100 score: 10 ``` 上記の引数は、`utilization`が0%の場合は0、`utilization`が100%の場合は10という`score`をNodeに与え、ビンパッキングの動作を有効にしています。最小要求を有効にするには、次のようにスコアを反転させる必要があります。 ```yaml shape: - utilization: 0 score: 10 - utilization: 100 score: 0 ``` `resources`はオプションパラメーターで、デフォルトでは以下の通りです。 ``` yaml resources: - name: cpu weight: 1 - name: memory weight: 1 ``` 以下のように拡張リソースの追加に利用できます。 ```yaml resources: - name: intel.com/foo weight: 5 - name: cpu weight: 3 - name: memory weight: 1 ``` `weight`はオプションパラメーターで、指定されてない場合1が設定されます。また、マイナスの値は設定できません。 ### キャパシティ割り当てのためのNodeスコアリング このセクションは、本機能の内部詳細について理解したい方を対象としています。以下は、与えられた値に対してNodeのスコアがどのように計算されるかの例です。 要求されたリソース: ``` intel.com/foo : 2 memory: 256MB cpu: 2 ``` リソースの重み: ``` intel.com/foo : 5 memory: 1 cpu: 3 ``` `shape`の値 {{0, 0}, {100, 10}} Node1のスペック: ``` Available: intel.com/foo: 4 memory: 1 GB cpu: 8 Used: intel.com/foo: 1 memory: 256MB cpu: 1 ``` Nodeのスコア: ``` intel.com/foo  = resourceScoringFunction((2+1),4) = (100 - ((4-3)*100/4) = (100 - 25) = 75                       # requested + used = 75% * available = rawScoringFunction(75) = 7                        # floor(75/10) memory         = resourceScoringFunction((256+256),1024) = (100 -((1024-512)*100/1024)) = 50                       # requested + used = 50% * available = rawScoringFunction(50) = 5                        # floor(50/10) cpu            = resourceScoringFunction((2+1),8) = (100 -((8-3)*100/8)) = 37.5                     # requested + used = 37.5% * available = rawScoringFunction(37.5) = 3                        # floor(37.5/10) NodeScore   =  (7 * 5) + (5 * 1) + (3 * 3) / (5 + 1 + 3) =  5 ``` Node2のスペック: ``` Available: intel.com/foo: 8 memory: 1GB cpu: 8 Used: intel.com/foo: 2 memory: 512MB cpu: 6 ``` Nodeのスコア: ``` intel.com/foo  = resourceScoringFunction((2+2),8) =  (100 - ((8-4)*100/8) =  (100 - 50) =  50 =  rawScoringFunction(50) = 5 memory         = resourceScoringFunction((256+512),1024) = (100 -((1024-768)*100/1024)) = 75 = rawScoringFunction(75) = 7 cpu            = resourceScoringFunction((2+6),8) = (100 -((8-8)*100/8)) = 100 = rawScoringFunction(100) = 10 NodeScore   =  (5 * 5) + (7 * 1) + (10 * 3) / (5 + 1 + 3) =  7 ``` ## {{% heading "whatsnext" %}} - [スケジューリングフレームワーク](/ja/docs/concepts/scheduling-eviction/scheduling-framework/)について更に読む - [スケジューラーの設定](/docs/reference/scheduling/config/)について更に読む </ins>