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トポロジーを意識したルーティング
Kubernetes v1.23 [beta]
Topology Aware Routingは、トラフィックを発信元のゾーンに維持するようにルーティング動作を調整します。場合によっては、コストを削減したり、ネットワークパフォーマンスを向上させたりすることができます。
動機
Kubernetesクラスターは、マルチゾーン環境で展開されることが多くなっています。 Topology Aware Routingは、トラフィックを発信元のゾーン内に留めておくのに役立つメカニズムを提供します。EndpointSliceコントローラーはServiceのendpointを計算する際に、各endpointのトポロジー(リージョンとゾーン)を考慮し、ゾーンに割り当てるためのヒントフィールドに値を入力します。kube-proxyのようなクラスターコンポーネントは、次にこれらのヒントを消費し、それらを使用してトラフィックがルーティングされる方法に影響を与えることが可能です(トポロジー的に近いendpointを優先します)。
Topology Aware Routingを有効にする
service.kubernetes.io/topology-aware-hints
アノテーションを使用して制御されていました。
service.kubernetes.io/topology-mode
アノテーションをauto
に設定すると、サービスに対してTopology Aware Routingを有効にすることができます。各ゾーンに十分なendpointがある場合、個々のendpointを特定のゾーンに割り当てるために、トポロジーヒントがEndpointSliceに入力され、その結果、トラフィックは発信元の近くにルーティングされます。
最も効果的なとき
この機能は、次の場合に最も効果的に動作します。
1. 受信トラフィックが均等に分散されている
トラフィックの大部分が単一のゾーンから発信されている場合、トラフィックはそのゾーンに割り当てられたendpointのサブセットに過負荷を与える可能性があります。受信トラフィックが単一のゾーンから発信されることが予想される場合、この機能は推奨されません。
2. 1つのゾーンに3つ以上のendpointを持つサービス
3つのゾーンからなるクラスターでは、これは9つ以上のendpointがあることを意味します。ゾーン毎のendpointが3つ未満の場合、EndpointSliceコントローラーはendpointを均等に割り当てることができず、代わりにデフォルトのクラスター全体のルーティングアプローチに戻る可能性が高く(約50%)なります。
使い方
「Auto」ヒューリスティックは、各ゾーンに多数のendpointを比例的に割り当てようとします。このヒューリスティックは、非常に多くのendpointを持つサービスに最適です。
EndpointSliceコントローラー
このヒューリスティックが有効な場合、EndpointSliceコントローラーはEndpointSliceにヒントを設定する役割を担います。コントローラーは、各ゾーンに比例した量のendpointを割り当てます。この割合は、そのゾーンで実行されているノードの割り当て可能なCPUコアを基に決定されます。
たとえば、あるゾーンに2つのCPUコアがあり、別のゾーンに1つのCPUコアしかない場合、コントローラーは2つのCPUコアを持つゾーンに2倍のendpointを割り当てます。
次の例は、ヒントが入力されたときのEndpointSliceの様子を示しています。
apiVersion: discovery.k8s.io/v1
kind: EndpointSlice
metadata:
name: example-hints
labels:
kubernetes.io/service-name: example-svc
addressType: IPv4
ports:
- name: http
protocol: TCP
port: 80
endpoints:
- addresses:
- "10.1.2.3"
conditions:
ready: true
hostname: pod-1
zone: zone-a
hints:
forZones:
- name: "zone-a"
kube-proxy
kube-proxyは、EndpointSliceコントローラーによって設定されたヒントに基づいて、ルーティング先のendpointをフィルター処理します。ほとんどの場合、これはkube-proxyが同じゾーン内のendpointにトラフィックをルーティングできることを意味します。コントローラーが別のゾーンからendpointを割り当てて、ゾーン間でendpointがより均等に分散されるようにする場合があります。これにより、一部のトラフィックが他のゾーンにルーティングされます。
セーフガード
各ノードのKubernetesコントロールプレーンとkube-proxyは、Topology Aware Hintを使用する前に、いくつかのセーフガードルールを適用します。これらがチェックアウトされない場合、kube-proxyは、ゾーンに関係なく、クラスター内のどこからでもendpointを選択します。
-
endpointの数が不十分です: クラスター内のゾーンよりもendpointが少ない場合、コントローラーはヒントを割り当てません。
-
バランスの取れた割り当てを実現できません: 場合によっては、ゾーン間でendpointのバランスの取れた割り当てを実現できないことがあります。たとえば、ゾーンaがゾーンbの2倍の大きさであるが、endpointが2つしかない場合、ゾーンaに割り当てられたendpointはゾーンbの2倍のトラフィックを受信する可能性があります。この「予想される過負荷」値が各ゾーンの許容しきい値を下回ることができない場合、コントローラーはヒントを割り当てません。重要なことに、これはリアルタイムのフィードバックに基づいていません。それでも、個々のendpointが過負荷になる可能性があります。
-
1つ以上のノードの情報が不十分です: ノードに
topology.kubernetes.io/zone
ラベルがないか、割り当て可能なCPUの値を報告していない場合、コントロールプレーンはtopology-aware endpoint hintsを設定しないため、kube-proxyはendpointをゾーンでフィルタリングしません。 -
1つ以上のendpointにゾーンヒントが存在しません: これが発生すると、kube-proxyはTopology Aware Hintから、またはTopology Aware Hintへの移行が進行中であると見なします。この状態のサービスに対してendpointをフィルタリングすることは危険であるため、kube-proxyはすべてのendpointを使用するようにフォールバックします。
-
ゾーンはヒントで表されません: kube-proxyが、実行中のゾーンをターゲットとするヒントを持つendpointを1つも見つけることができない場合、すべてのゾーンのendpointを使用することになります。これは既存のクラスターに新しいゾーンを追加するときに発生する可能性が最も高くなります。
制約事項
-
Serviceで
externalTrafficPolicy
またはinternalTrafficPolicy
がLocal
に設定されている場合、Topology Aware Hintは使用されません。同じServiceではなく、異なるServiceの同じクラスターで両方の機能を使用することができます。 -
このアプローチは、ゾーンのサブセットから発信されるトラフィックの割合が高いサービスではうまく機能しません。代わりに、これは着信トラフィックが各ゾーンのノードの容量にほぼ比例することを前提としています。
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EndpointSliceコントローラーは、各ゾーンの比率を計算するときに、準備ができていないノードを無視します。ノードの大部分の準備ができていない場合、これは意図しない結果をもたらす可能性があります。
-
EndpointSliceコントローラーは、
node-role.kubernetes.io/control-plane
またはnode-role.kubernetes.io/master
ラベルが設定されたノードを無視します。それらのノードでワークロードが実行されている場合、これは問題になる可能性があります。 -
EndpointSliceコントローラーは、各ゾーンの比率を計算するデプロイ時にtolerationを考慮しません。サービスをバックアップするPodがクラスター内のノードのサブセットに制限されている場合、これは考慮されません。
-
これはオートスケーリングと相性が悪いかもしれません。例えば、多くのトラフィックが1つのゾーンから発信されている場合、そのゾーンに割り当てられたendpointのみがそのトラフィックを処理することになります。その結果、Horizontal Pod Autoscalerがこのイベントを拾えなくなったり、新しく追加されたPodが別のゾーンで開始されたりする可能性があります。
カスタムヒューリスティック
Kubernetesは様々な方法でデブロイされ、endpointをゾーンに割り当てるための単独のヒューリスティックは、すべてのユースケースに通用するわけではありません。 この機能の主な目的は、内蔵のヒューリスティックがユースケースに合わない場合に、カスタムヒューリスティックを開発できるようにすることです。カスタムヒューリスティックを有効にするための最初のステップは、1.27リリースに含まれています。これは限定的な実装であり、関連する妥当と思われる状況をまだカバーしていない可能性があります。
次の項目
- サービスとアプリケーションの接続を読む。