Ефективність kube-scheduler-simulator у Kubernetes

Планувальник Kubernetes є одним із найважливіших компонентів контрольної площини в будь-якому кластері Kubernetes. Він відповідає за призначення Pods на вузли, враховуючи безліч факторів, починаючи від доступності ресурсів і закінчуючи правилами спорідненості. По суті, кожна система на базі Kubernetes залежить від цього планувальника, щоб забезпечити ефективний розподіл навантажень у кластері.

kube-scheduler-simulator — це симулятор, що виник у рамках проекту, який почався під час Google Summer of Code 2021 і з тих пір зазнав значного розвитку завдяки внескам спільноти, зокрема його творця, Кенсеї Накада. Цей інструмент надає безпрецедентний погляд на процес прийняття рішень планувальником, дозволяючи користувачам відстежувати, налагоджувати й аналізувати кожен етап ухвалення рішень щодо планування в середовищі Kubernetes.

Від звичайних користувачів Kubernetes, які впроваджують обмеження на планування (такі як спорідненість між Pods), до досвідчених користувачів, які розширюють планувальник за допомогою кастомних плагінів, kube-scheduler-simulator задовольняє широкий спектр запитів, пропонуючи детальний аналіз внутрішніх механізмів планування.

Мотивація

Планувальник Kubernetes протягом тривалого часу сприймався як чорна скринька. Він складається з багатьох плагінів, які кожен окремо впливають на ухвалення рішення щодо планування. Цей багатошаровий підхід призводить до складної взаємодії факторів, що ускладнює відстеження внутрішніх механізмів у реальних виробничих сценаріях.

Наприклад, Pod, який, здавалося б, правильно заплановано у простому тестовому середовищі, може бути розміщено на вузлі з причин, які майже непомітно відрізняються від очікуваного. Ця прихована складність може призвести до несподіваних рішень щодо планування у виробництві, де динаміка ресурсів і масштаби навантаження суттєво відрізняються від кластеру розробки.

Крім того, тестування планувальника є складним завданням. Майже безмежні можливі взаємодії в живій кластерній середовищі означають, що жодна розробницька установка не може повністю передбачити кожну поведінку. У багатьох випадках помилки залишаються прихованими до тих пір, поки планувальник не буде розгорнуто в реальних кластерах — сценарій, який призвів до виявлення помилок навіть у версіях Kubernetes.

Традиційні розробницькі кластери часто не здатні відобразити повні патерни навантаження виробничих середовищ. Симулятор заповнює цю прогалину, дозволяючи моделювати умови, схожі на виробничі, що дозволяє користувачам експортувати ресурси кластера, тестувати нові версії планувальника та налагоджувати складні рішення щодо планування без впливу на живі навантаження.

Особливості kube-scheduler-simulator

Головна привабливість kube-scheduler-simulator полягає в його здатності робити внутрішні рішення планувальника прозорими. Використовуючи рамки планування Kubernetes, симулятор охоплює кілька точок розширення в процесі планування. Він демонструє, як плагіни викликаються під час таких етапів, як фільтрація та оцінка, і, зрештою, як вибирається найкращий вузол для Pod.

Користувачі можуть створювати ресурси Kubernetes у симуляторі та спостерігати за зворотним зв’язком у реальному часі щодо того, як кожен плагін впливає на процес планування. Це не лише допомагає у налагодженні, але й у тонкому налаштуванні обмежень планування для задоволення конкретних архітектурних чи операційних потреб.

Всередині симулятора дебагова версія планувальника Kubernetes замінює стандартний планувальник. Цей варіант не лише виконує стандартне планування, але й анотує Pods детальним виходом для налагодження з кожної точки розширення. Анотації, як ілюструється в наведеному нижче прикладі, включають результати різних викликів плагінів (прив’язка, фільтрація, оцінка тощо).

kind: Pod 
apiVersion: v1 
metadata: 
  # Детальні результати планування зберігаються як анотації 
  annotations: 
    kube-scheduler-simulator.sigs.k8s.io/bind-result: '{"DefaultBinder":"success"}' 
    kube-scheduler-simulator.sigs.k8s.io/filter-result: >- 
      { "node-example": { "NodeName":"passed", "NodeResourcesFit":"passed", "TaintToleration":"passed" } } 
    kube-scheduler-simulator.sigs.k8s.io/finalscore-result: >- 
      { "node-example": { "NodeResourcesBalancedAllocation":"50", "NodeResourcesFit":"45", "TaintToleration":"300" } } 
    kube-scheduler-simulator.sigs.k8s.io/selected-node: node-example 

Ця рамка розроблена з думкою про розширюваність. Розробники можуть інтегрувати свої власні кастомні плагіни або навіть старі розширення, а потім безпосередньо включати результати в вихід для налагодження, що робить складні рішення значно доступнішими.

Симулятор як покращений розробницький кластер

Стандартні розробницькі кластери мають вроджені обмеження через їхній розмір і спрощену динаміку навантаження, які рідко відображають справжню поведінку виробничих кластерів. Функція імпорту симулятора зменшує цю розбіжність, дозволяючи адміністраторам клонувати умови, схожі на виробничі.

Безперервно синхронізуючи ресурси з живого виробничого кластера, користувачі можуть тестувати нові випуски та конфігурації планувальника в середовищі, що відображає складності виробничого сценарію. Ця передова підготовка допомагає виявляти непередбачені проблеми до повного розгортання в виробництві, зменшуючи ризик і підвищуючи надійність розгортань.

Технічний аналіз та найкращі практики

kube-scheduler-simulator використовує кілька сучасних концепцій з рамки планування Kubernetes:

• Фази фільтрації та оцінки: Симулятор детально описує, як узли спочатку фільтруються за допомогою плагінів, що перевіряють обмеження (наприклад, доступність ресурсів, забруднення), а потім оцінюються на основі критеріїв, таких як збалансоване виділення ресурсів і політики спорідненість.
• Анотації для налагодження: Кожна фаза генерує набір анотацій для налагодження на Pod. Це детальне ведення журналу, розділене на фази, такі як prefilter, postfilter та prescore, надає розробникам повний розбір і прозорість ухвалення рішень щодо планування.
• Інтеграція в реальному часі: Дебаговий планувальник може працювати автономно, що робить його ідеальним для автоматизованих інтеграційних тестів, сесій живого налагодження або систем безперервної інтеграції. Це дозволяє аналізувати кастомні плагіни у реальних сценаріях у контрольованому середовищі тестування.

Експерти рекомендують використовувати kube-scheduler-simulator як частину комплексного набору тестування, щоб усунути потенційні проблеми на ранніх стадіях процесу розробки. Він також відіграє важливу роль в операційних ротаціях і в ситуаціях, коли швидке вирішення помилок є критично важливим.

Легке інтегрування з кастомними плагінами та розширеннями

Для організацій, які розширили стандартний планувальник Kubernetes кастомними функціями, kube-scheduler-simulator пропонує цінний пісочницю. Розробники можуть інтегрувати свою власну логіку планування в дебаговий планувальник, контролювати результуючі анотації та тонко налаштовувати поведінку перед фактичним розгортанням.

Цей підхід спрощує розробку складних плагінів для планування шляхом інтеграції їх у середовище, що імітує виробничі умови, використовуючи реальні обмеження ресурсів. Це також дозволяє безперервну інтеграцію нових конфігурацій планувальника з ретельними регресійними тестами, забезпечуючи, щоб розширена функціональність не вводила нові вразливості або проблеми з продуктивністю.

Майбутні розробки та думки експертів

Експерти галузі прогнозують зростання ролі симуляційних середовищ, таких як kube-scheduler-simulator, у найближчому майбутньому. Як кластери Kubernetes стають все більш складними з новими тенденціями, такими як безсерверні обчислення і багатохмарні інтеграції, необхідність у покращеній можливості налагодження та симуляції стає надзвичайно важливою.

Ведучі представники спільноти DevOps стверджують, що симуляція в реальному часі та тестування поліпшень планувальника не лише пришвидшують інновації, але й значно зменшують ризик збою розгортання. Обговорення на каналах спільноти, таких як #sig-scheduling, підкреслюють важливість симулятора як освітнього інструменту і невід’ємної частини сучасного життєвого циклу розробки Kubernetes.

Крім того, зворотний зв’язок, встановлений шляхом безперервної синхронізації виробничих кластерів зі симулятором, добре узгоджується з сучасними найкращими практиками CI/CD і допомагає підтримувати операційну досконалість у хмарних середовищах.

Початок роботи

Симулятор легко налаштувати і для його роботи потрібен лише Docker — що робить повний кластер Kubernetes непотрібним для початкових експериментів.

git clone git@github.com:kubernetes-sigs/kube-scheduler-simulator.git 
cd kube-scheduler-simulator 
make docker_up 

Після запуску симулятора отримайте доступ до веб-інтерфейсу за адресою http://localhost:3000, щоб почати досліджувати детальні результати планування. Для додаткової інформації репозиторій kube-scheduler-simulator містить вичерпну документацію.

Приєднання до спільноти

Проект kube-scheduler-simulator підтримується відданою командою Kubernetes SIG Scheduling. Розробники, адміністратори кластерів і ентузіасти заохочуються до внесків через відгуки, подачу запитів на злиття або участь в обговореннях проблем.

Щоб залишатися в курсі та брати участь у поточних обговореннях, приєднуйтесь до дискусій на каналі #sig-scheduling або вносьте свій внесок безпосередньо через репозиторій проекту.

Подяки

Розробка та еволюція kube-scheduler-simulator здійснювались завдяки відданим волонтерам та учасникам спільноти. Їхні колективні зусилля проклали шлях до покращення надійності та прозорості кластерів Kubernetes.

Особлива подяка всім учасникам, які зробили цей інструмент невід’ємною частиною налагодження та інновацій у плануванні Kubernetes.

Висновок

Отже, kube-scheduler-simulator представляє собою значний крок вперед у розумінні та оптимізації планування Kubernetes. Незалежно від того, чи є ви користувачем кластера, адміністратором чи розробником плагінів, цей інструмент надає безцінні інсайти щодо продуктивності та логіки ухвалення рішень одного з найважливіших компонентів Kubernetes.

Як Kubernetes продовжує розвиватися, інструменти, подібні до цього, залишатимуться важливими для подолання розриву між розробкою та виробництвом, забезпечуючи, щоб наші кластери були як ефективними, так і надійними.