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指定资源规格

最近更新时间:2022-06-23 11:34:52

弹性容器服务支持 通过 Annotation 指定通过 Request、Limit 自动计算 两种方式,指定为 Pod 分配的资源上限。您可选择其中一种方式进行配置。

通过 Annotation 指定

弹性容器服务支持在工作负载 yaml 中以添加 template annotation 的方式,显式的指定 Pod 资源规格。详情请参见 Annotation 说明

通过 Request、Limit 自动计算

弹性容器服务支持对工作负载设置的 Request 及 Limit 进行计算,自动判断 Pod 运行所需的资源量。根据 Pod 资源类型的不同,其计算方法也略有差异。请参考 CPU Pod 规格计算方法GPU Pod 规格计算方法,进一步了解如何通过 Request、Limit 自动计算指定资源规格。

注意:

  • 如指定了工作负载 template annotation,则以 Annotation 配置为准,不进行 Request 及 Limit 核算。
  • Request 及 Limit 的分配请参考 资源规格 中的 CPU、GPU 支持规格,若设定值与支持规格差别过大可能会导致某项资源分配超预期,造成资源浪费。
  • 无论如何设置 Request 及 Limit,其最终计算结果都会与 资源规格 进行匹配,且最终 Pod 分配的实际资源一定不会超出其中允许的规格。
  • 如 Pod 内有容器未设置 Request 及 Limit,则未设置项作为0运算。
  • 如 Pod 内所有容器都未设置 Request 及 Limit,则默认使用 Pod 规格为1核2GiB。
  • Initcontainer 和 Container 分别按下述方法计算,最终取大者。

CPU Pod 规格计算方法

步骤1:分别计算 Pod 的 CPU、Memory 的合计数值。

合计数值分别为 Pod 内所有容器的 Request 之和Pod 内所有容器的 Limit 中的最大值中的较大者。

步骤2:按以下情况匹配 Pod 资源规格:

CPU 及 Memory 合计数值 Pod 资源选择规则
合计数值均为0 选择规格为1核2GiB。
任一合计数值为0 按非0项的合计数值进行最小匹配。
例如,CPU 合计数值为0核,Memory 合计数值为8GiB,则在 Memory 为8GiB的允许规格中进行 CPU 最小匹配,最终选择规格为1核8GiB。
合计数值均不为0 资源规格 进行匹配。首先选择与 CPU 合计数值一致或相近的较大规格(A 规格),然后再选择与 Memory 的相近较大规格:
  • 如 Memory 合计数值 < A 规格的 Memory 区间最小值,则选择 A 规格的 Memory 区间的最小值。
  • 如 Memory 合计数值 > A 规格的 Memory 区间最大值,则选择与 Memory 相近的较大规格(B 规格),并将 CPU 合计数改为 B 规格 CPU。
  • 如 Memory 合计数值在 A 规格 Memory 区间之内,则选择最相近较大双数值。
任一合计数值超过允许的最大规格 出现错误,无法进行匹配。

示例

请结合以下示例,进一步了解 CPU Pod 规格计算方法:

resources:
    limits:
      cpu: "1"
      memory: 2Gi
    requests:
      cpu: "1"
      memory: 2Gi
结果:选择 Pod 规格为1核2GiB。

GPU Pod 规格计算方法

说明:

  • GPU 和 vGPU 的 Request 及 Limit 参数 “nvidia.com/gpu” 通常相等且仅支持整数。
  • vGPU 可以看作是一种独立的 GPU 类型。例如 1/4*V100,是将一张 V100 GPU 卡 1/4 的算力虚拟为一张完整的卡进行分配,故在请求资源分配时依然应该是申请1卡 GPU,即 “nvidia.com/GPU”=1

步骤1:计算 Pod 的 GPU 的合计数值。

GPU 合计数值为 Pod 内所有容器的 Request 之和

步骤2:根据以下情况匹配 Pod 资源规格:

CPU、Memory 及 GPU 合计数值 Pod 资源匹配规则
符合规格要求(例如1、2、4、8等) 首先选择与 GPU 合计数值一致或最相近的较大规格(A 规格),再按照 CPU Pod 规格计算方法 对 CPU 及 Memory 进行计算,得出 CPU 规格(B 规格):
  • 如 A 规格的 CPU 及 Memory ≥ B 规格,则选择 A 规格 GPU。
  • 如 A 规格的 CPU 及 Memory < B 规格,则选择与 B 规格的 CPU 及 Memory 最相近且较大的 GPU 规格(C 规格)。此时实际分配的 GPU 卡数会比实际所需更多,为了防止浪费,尽量避免出现此情况,请尽量调小 CPU 及 Memory 的请求数值。
任一合计数值如果超过允许的最大规格 出现错误,无法进行匹配。

示例

请结合以下示例,进一步了解 GPU Pod 规格计算方法:

## eks.tke.cloud.tencent.com/gpu-type:V100
resources:
    limits:
      cpu: "8"
      memory: 32Gi
      nvidia.com/gpu: "1"
    requests:
      cpu: "4"
      memory: 16Gi
      nvidia.com/gpu: "1"

说明
GPU 合计数值为:1
CPU 合计数值为:max(4,8) = 8核
Memory 合计数值为:max(16,32) = 32GiB

结果:8核32GiB小于 资源规格 中 V100 GPU 规格(1卡)对应的 CPU 及 Memory 规格(8核40GiB)。最终选择 Pod 规格为8核40GiB 1*V100。

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