Документация находится в разработке, может содержать неполную информацию.

Ресурс VirtualMachineClass предназначен для централизованной конфигурации предпочтительных параметров виртуальных машин. Он позволяет задавать параметры для CPU, включая инструкции и политики конфигурации ресурсов, а также определять соотношение между ресурсами CPU и памяти. Кроме того, VirtualMachineClass обеспечивает управление размещением виртуальных машин по узлам платформы, что помогает администраторам эффективно распределять ресурсы и оптимально размещать виртуальные машины.

Структура ресурса VirtualMachineClass выглядит следующим образом:

apiVersion: virtualization.deckhouse.io/v1alpha2
kind: VirtualMachineClass
metadata:
  name: <vmclass-name>
spec:
  # Блок описывает параметры виртуального процессора для виртуальных машин.
  # После создания блока его изменение невозможно.
  cpu: ...

  # (Опциональный блок) Описывает правила размещения виртуальных машин на узлах.
  # При изменении автоматически применяется ко всем виртуальных машинам, использующим данный VirtualMachineClass.
  nodeSelector: ...

  # (Опциональный блок) Описывает политику настройки ресурсов виртуальных машин.
  # При изменении автоматически применяется ко всем виртуальных машинам, использующим данный VirtualMachineClass.
  sizingPolicies: ...

Внимание. Поскольку изменение параметра .spec.nodeSelector влияет на все виртуальные машины, использующие данный VirtualMachineClass, следует учитывать следующее:

Для Enterprise-редакции это может привести к миграции виртуальных машин на новые узлы назначения, если текущие узлы не соответствуют требованиям размещения.

Для Community-редакции это может вызвать перезапуск виртуальных машин в соответствии с автоматической политикой применения изменений, установленной в параметре .spec.disruptions.restartApprovalMode.

Платформа виртуализации предоставляет 3 предустановленных ресурса VirtualMachineClass:

kubectl get virtualmachineclass
NAME               PHASE   AGE
host               Ready   6d1h
host-passthrough   Ready   6d1h
generic            Ready   6d1h
  • host — этот класс использует виртуальный CPU, максимально соответствующий набору инструкций CPU узла платформы, что обеспечивает высокую производительность и функциональность. Он также гарантирует совместимость с живой миграцией для узлов с похожими типами процессоров. Например, миграция виртуальной машины между узлами с процессорами Intel и AMD невозможна. Это также относится к процессорам разных поколений, так как их наборы инструкций могут отличаться.
  • host-passthrough — в этом классе используется физический CPU узла платформы без изменений. Виртуальная машина, использующая этот класс, может быть мигрирована только на узел, у которого CPU точно совпадает с CPU исходного узла.
  • generic — универсальный класс CPU, использующий модель Nehalem, которая является достаточно старой, но поддерживаемой большинством современных процессоров. Это позволяет запускать виртуальные машины на любых узлах кластера с возможностью живой миграции..

VirtualMachineClass является обязательным параметром в конфигурации виртуальной машины. Чтобы указать класс виртуальной машины в спецификации, выполните команду:

apiVersion: virtualization.deckhouse.io/v1alpha2
kind: VirtualMachine
metadata:
  name: linux-vm
spec:
  virtualMachineClassName: generic # Название ресурса VirtualMachineClass.
  ...

Внимание. Рекомендуется создать как минимум один ресурс VirtualMachineClass в кластере с типом Discovery сразу после того как все узлы будут настроены и добавлены в кластер. Это позволит использовать в виртуальных машинах универсальный процессор с максимально возможными характеристиками с учетом ЦП на узлах кластера. С этим процессором виртуальные машины используют максимум возможностей ЦП и при необходимости беспрепятственно осуществляют миграцию между узлами кластера.

Администраторы платформы могут создавать классы виртуальных машин с учетом своих требований, однако для упрощения управления их количество стоит минимизировать. Далее рассмотрим пример настройки.

Пример конфигурации VirtualMachineClass

Пример конфигурации VirtualMachineClass

Предположим, у нас есть кластер из четырех узлов. Два из этих узлов с меткой group=blue оснащены процессором CPU X, который поддерживает три набора инструкций. Остальные два узла с меткой group=green имеют более новый процессор CPU Y, поддерживающий четыре набора инструкций. В этом случае администратор может настроить классы виртуальных машин, чтобы гарантировать совместимость с различными типами процессоров в кластере.

Для оптимального использования ресурсов данного кластера, рекомендуется создать три дополнительных класса виртуальных машин (VirtualMachineClass):

  • universal: Этот класс позволит виртуальным машинам запускаться на всех узлах платформы и мигрировать между ними. При этом будет использоваться набор инструкций для самой младшей модели CPU, что обеспечит наибольшую совместимость.
  • cpuX: Этот класс будет предназначен для виртуальных машин, которые должны запускаться только на узлах с процессором “CPU X”. ВМ смогут мигрировать между этими узлами, используя доступные наборы инструкций “CPU X”.
  • cpuY: Этот класс предназначен для виртуальных машин, которые должны запускаться только на узлах с процессором “CPU Y”. ВМ смогут мигрировать между этими узлами, используя доступные наборы инструкций “CPU Y”.

Наборы инструкций для процессора — это список всех команд, которые процессор может выполнять, таких как сложение, вычитание или работа с памятью. Они определяют, какие операции возможны, влияют на совместимость программ и производительность, а также могут меняться от одного поколения процессоров к другому.

Примерные конфигурации ресурсов для данного кластера:

---
apiVersion: virtualization.deckhouse.io/v1alpha2
kind: VirtualMachineClass
metadata:
  name: universal
spec:
  cpu:
    discovery: {}
    type: Discovery
  sizingPolicies: { ... }
---
apiVersion: virtualization.deckhouse.io/v1alpha2
kind: VirtualMachineClass
metadata:
  name: cpuX
spec:
  cpu:
    discovery: {}
    type: Discovery
  nodeSelector:
    matchExpressions:
      - key: group
        operator: In
        values: ["blue"]
  sizingPolicies: { ... }
---
apiVersion: virtualization.deckhouse.io/v1alpha2
kind: VirtualMachineClass
metadata:
  name: cpuY
spec:
  cpu:
    discovery:
      nodeSelector:
        matchExpressions:
          - key: group
            operator: In
            values: ["green"]
    type: Discovery
  sizingPolicies: { ... }

Прочие варианты конфигурации

Пример конфигурации ресурса VirtualMachineClass:

apiVersion: virtualization.deckhouse.io/v1alpha2
kind: VirtualMachineClass
metadata:
  name: discovery
spec:
  cpu:
    # сконфигурировать универсальный vCPU для заданного набора узлов
    discovery:
      nodeSelector:
        matchExpressions:
          - key: node-role.kubernetes.io/control-plane
            operator: DoesNotExist
    type: Discovery
  # разрешать запуск ВМ с данным классом только на узлах группы worker
  nodeSelector:
    matchExpressions:
      - key: node.deckhouse.io/group
        operator: In
        values:
          - worker
  # политика конфигурации ресурсов
  sizingPolicies:
    # для диапазона от 1 до 4 ядер возможно использовать от 1 до 8 Гб оперативной памяти с шагом 512Mi
    # т.е 1Гб, 1,5Гб, 2Гб, 2,5Гб итд
    # запрещено использовать выделенные ядра
    # и доступны все варианты параметра corefraction
    - cores:
        min: 1
        max: 4
      memory:
        min: 1Gi
        max: 8Gi
        step: 512Mi
      dedicatedCores: [false]
      coreFractions: [5, 10, 20, 50, 100]
    # для диапазона от 5 до 8 ядер возможно использовать от 5 до 16 Гб оперативной памяти с шагом 1Гб
    # т.е. 5Гб, 6Гб, 7Гб, итд
    # запрещено использовать выделенные ядра
    # и доступны некоторые варианты параметра corefraction
    - cores:
        min: 5
        max: 8
      memory:
        min: 5Gi
        max: 16Gi
        step: 1Gi
      dedicatedCores: [false]
      coreFractions: [20, 50, 100]
    # для диапазона от 9 до 16 ядер возможно использовать от 9 до 32 Гб оперативной памяти с шагом 1Гб
    # можно использовать выделенные ядра (а можно и не использовать)
    # и доступны некоторые варианты параметра corefraction
    - cores:
        min: 9
        max: 16
      memory:
        min: 9Gi
        max: 32Gi
        step: 1Gi
      dedicatedCores: [true, false]
      coreFractions: [50, 100]
    # для диапазона от 17 до 1024 ядер возможно использовать от 1 до 2 Гб оперативной памяти из расчета на одно ядро
    # доступны для использования только выделенные ядра
    # и единственный параметр corefraction = 100%
    - cores:
        min: 17
        max: 1024
      memory:
        perCore:
          min: 1Gi
          max: 2Gi
      dedicatedCores: [true]
      coreFractions: [100]

Далее приведены фрагменты конфигураций VirtualMachineClass для решения различных задач:

  • класс с vCPU с требуемым набором процессорных инструкций, для этого используем type: Features, чтобы задать необходимый набор поддерживаемых инструкций для процессора:

    spec:
  cpu:
    features:
      - vmx
    type: Features

  • класс c универсальным vCPU для заданного набора узлов, для этого используем type: Discovery:

    spec:
  cpu:
    discovery:
      nodeSelector:
        matchExpressions:
          - key: node-role.kubernetes.io/control-plane
            operator: DoesNotExist
    type: Discovery

  • чтобы создать vCPU конкретного процессора с предварительно определенным набором инструкций, используем тип type: Model. Предварительно, чтобы получить перечень названий поддерживаемых CPU для узла кластера, выполните команду:

    d8 k get nodes <node-name> -o json | jq '.metadata.labels | to_entries[] | select(.key | test("cpu-model")) | .key | split("/")[1]' -r

    Пример вывода:

    IvyBridge
Nehalem
Opteron_G1
Penryn
SandyBridge
Westmere

  • укажите в спецификации ресурса VirtualMachineClass:

    spec:
  cpu:
    model: IvyBridge
    type: Model