FLINTERS Engineer's Blog

FLINTERSのエンジニアが綴る技術ブログ

はじめよう GKE Autopilot

こんにちは、清水です。巷で話題の GKE Autopilot について旧来のものと何が違うのか調べ、実際にクラスタを作って挙動を確認してみました。

ちなみに、所属しているチームのプロダクトである CRALY1 は社内で最初の Kubernetes クラスタ(GKE)上で構築されたプロダクトです。

cloud.google.com

なにが嬉しいのか

ノードとノードプールの管理が不要になり、ワークロードに集中して運用が行えるようになった

Cluster autoscaler, Node auto provisioning によってリソース使用状況などによってよしなにスケールアウトしてくれます。 Cluster autoscaler はノードが、Node auto provisioning はノードプールがスケールアウトするという違いがあります。ノードのデフォルトマシンタイプは e2-medium(2 vCPU, 4 GB)で、このマシンタイプに収まるリソース要求の Pod であれば Cluster autoscaler によってそのままスケールアウトし、これより高いリソースを要求する場合や Tolerations などを指定した Pod の場合は Node auto provisioning によってそれに見合ったマシンタイプあるいは必要に応じて Taints を付与したノードプールを新たに作成してくれます。すご!

ノードごとの課金だったのが Pod ごとの課金になった

スタンダード環境ではノードごとの課金でしたが、たとえばぎりぎりノードに乗り切らない Pod があったとき、その溢れた Pod 用にノードを丸々プロビジョニングすることになるので費用的に無駄がありました。これが Pod ごとの課金になったのでこのようなケースでも費用が最適化することができます。

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Standard モードと Autopilot モードの課金体系のイメージ

スタンダード環境との違いは

以下にリストアップされていますが、この中からいくつかピックアップしつつ説明を補足します。

https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/autopilot-overview#comparison

リージョンクラスタのみ

リージョンクラスタとは、1 つのリージョンの複数ゾーンにコントロールプレーンとノードを複製することで可用性を高めたクラスタのこと。コントロールプレーンが冗長構成になっているというところがマルチゾーンクラスタと異なります。

リリースチャンネルの登録が必要

リリースチャンネルには、Rapid(最新のパッチバージョンが使用できる)、Regular(デフォルト。Rapid リリースから 2 ~ 3 ヶ月後)、Stable(Regular リリースから 2 ~ 3 ヶ月後)があります。

イメージは Containerd を含む Container-Optimized OS のみ

このようになった背景として、Kubernetes では Docker の一部機能しか使っていない(イメージをビルドするためのイメージビルダーや、コンテナが動く上で必要なボリューム、ネットワークなどは不要)ため、セキュリティリスクに繋がる余計な機能はないほうがよいためということが考えられます。あとは、Kubernetes が Docker ランタイムをサポートするにあたり、dockershim のメンテナンスの問題が結構あるようです2

ノードとノードプールがフルマネージド

ノードへのアクセスができないので、ノードのパフォーマンスチューニングが必要なほどの大規模かつ大量のトラフィックを捌くようなシステムには向きません。 Compute Engine APIgcloud compute instance list)では確認できなくなりましたが、kubectl からは確認できるので一覧が見たいケースで困ることはありません。

マシンタイプは e2 のみ。GPU はサポート外

GPU 使いたい場合はスタンダード環境を使いましょう。

セキュリティ的な観点で、Service の spec.externalIPs は使えない

その代わり LoadBalancer タイプの Service を使うか、Ingress を使用して Service を複数のサービス間で共有される外部 IP に追加することで回避可能です。

QoS Class は Guaranteed であること(request, limit が同じ)

request と limit がかけ離れた値になることは悪手と言われているので特に困ることはなさそうです。

向いているユースケース

  1. バッチ処理
    • たとえば機械学習のような重い処理を並列で動かすケース。必要に応じてスペックの高いノードプールが生み出されて用が済んだら縮んでくれるのもお財布に優しい。
  2. 負荷の波が大きくないシステム
    • ノードをあらかじめたくさん用意して負荷のスパイクに対して高速に Pod をスケールアウトさせることはできない(一応工夫すればできなくはない 3)。Pod よりノードのスケールアウトには時間がかかるので、オートスケールにスピードを要求しないシステムの方が向きます。
  3. 大規模かつ大量のトラフィックを捌かないシステム
    • 先述の通り。
  4. ステートレスアプリケーション
    • 自動アップグレードが必須(リリースチャンネルへの登録が必要)なので、Pod が状態を持っていない方がサービス影響が少ないため。

ちなみに CRALY では、1, 2 のユースケースに完全にマッチしています。

Autopilot を試してみる

代表的な以下の 3 つの挙動を、実際に Autopilot モードでクラスタを作成して確認します。

  1. Cluster autoscaler
  2. Node auto provisioning
    • e2-medium でホストできないくらいリソース要求の大きな Pod
    • ノードセレクタを指定した Pod

Autopilot モードでのクラスタの作成は非常に簡単で、Kubernetes Engine タブから Autopilot モードを選択し、以下のようにクラスタ名とリージョンを選ぶだけです(もちろん詳細な設定を入力することもできます)。

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Autopilot モードでの設定項目

または、gcloud コマンドラインツールからも作成できます。以下のコマンドで Autopilot モードでのクラスタを構築することができます。--enable-private-nodes オプションを追加すると外部 IP アドレスを持たない限定公開クラスタとして作成できますが、Cloud NAT の作成が必要になります(限定公開クラスタについての説明を省略します)。 そのほかに指定できるオプションは「Autopilot クラスタの作成」をご確認ください。

$ gcloud container clusters create-auto $CLUSTER_NAME \
    --region $REGION \
    --project $PROJECT_ID

5 分ほど待つと Ready になります。作成されたクラスタのノードを確認すると、たしかに e2-medium タイプのインスタンスが立ち上がっています。

$ kubectl get nodes -L beta.kubernetes.io/instance-type
NAME                                                 STATUS   ROLES    AGE   VERSION             INSTANCE-TYPE
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-6f27b435-4fcb   Ready    <none>   31m   v1.18.15-gke.1501   e2-medium
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-fd4563d1-9pmk   Ready    <none>   31m   v1.18.15-gke.1501   e2-medium

今回はこちらのありふれたマニフェストファイルをベースに挙動を確認してみます。spec.replicas が 1 であり、要求するリソースは 0.25 vCPU かつ 1 GiB ですから 2 台の e2-medium インスタンスに乗り切ることは明らかです。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.19
        resources:
          requests:
            cpu: "250m"
            memory: "1Gi"
        ports:
        - containerPort: 80
Cluster autoscaler

上のマニフェストファイルの spec.replicas を 6 にした状態で適用すると、要求するリソースは 6 GiB かつ 1.5 vCPU なので、2 台の e2-medium インスタンスには乗り切りません。このようなケースでは Cluster autoscaler により同じインスタンスタイプのノードがスケールアウトします。

$ kubectl get nodes -L beta.kubernetes.io/instance-type
NAME                                                 STATUS   ROLES    AGE   VERSION             INSTANCE-TYPE
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-6f27b435-4fcb   Ready    <none>   59m   v1.18.15-gke.1501   e2-medium
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-6f27b435-dvph   Ready    <none>   45s   v1.18.15-gke.1501   e2-medium
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-6f27b435-xmwm   Ready    <none>   45s   v1.18.15-gke.1501   e2-medium
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-fd4563d1-1x9l   Ready    <none>   38s   v1.18.15-gke.1501   e2-medium
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-fd4563d1-9pmk   Ready    <none>   59m   v1.18.15-gke.1501   e2-medium
Node auto provisioning(e2-medium でホストできない Pod)

次は、e2-medium タイプのインスタンスに乗り切らないほど要求するリソースの大きな Pod を作成してみましょう。上記マニフェストファイルの resources.requests.cpu, resources.requests.memory をそれぞれ 2000m, 4Gi として適用します。

インスタンスタイプが e2-standard-4(4 vCPU, 16 GB)のノードがプロビジョニングされました。これが Node auto provisioning です。賢いですね。

$ kubectl get nodes -L beta.kubernetes.io/instance-type
NAME                                                 STATUS   ROLES    AGE     VERSION             INSTANCE-TYPE
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-6f27b435-4fcb   Ready    <none>   66m     v1.18.15-gke.1501   e2-medium
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-fd4563d1-9pmk   Ready    <none>   66m     v1.18.15-gke.1501   e2-medium
gk3-autopilot-cluster-1-nap-2lsiv08s-74dad2a1-p0t4   Ready    <none>   3m33s   v1.18.15-gke.1501   e2-standard-4
Node auto provisioning(ノードセレクタを指定した Pod)

最後に、Tolerations を指定した Pod によって Taints が付与されたノードが自動でプロビジョニングされることを確認… したかったのですが、どうやっても Taints が付与されたノードがプロビジョニングされてくれませんでした(汚れを許容する Pod とはいえ、わざわざ汚したノードを提供しないか…)。もしできた方いらっしゃったら教えてください。

Autopilot モードでは、Tolerations はワークロードを分離する目的でのみ利用可能です。こちらのリンクにあるサンプルの定義を真似て挙動を確認してみましょう。

手元のクラスタでは asia-northeast1-a, asia-northeast1-c のゾーンにそれぞれ 1 ノードずつ立っていましたので、asia-northeast1-b に配置されるような条件を指定しました4。上記マニフェストファイルの template.spec 配下に以下の記述を追加して適用します。

      tolerations:
      - key: key1
        operator: Equal
        value: value1
        effect: NoSchedule
      nodeSelector:
        topology.kubernetes.io/zone: asia-northeast1-b

このように asia-northeast1-b ゾーンにノードが立ちました。先述の通り Tolerations は指定しても Taints は付与されていませんでした。

$ kubectl get nodes -L beta.kubernetes.io/instance-type,topology.kubernetes.io/zone
NAME                                                 STATUS   ROLES    AGE     VERSION             INSTANCE-TYPE   ZONE
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-6f27b435-4fcb   Ready    <none>   75m     v1.18.15-gke.1501   e2-medium       asia-northeast1-a
gk3-autopilot-cluster-1-default-pool-fd4563d1-9pmk   Ready    <none>   75m     v1.18.15-gke.1501   e2-medium       asia-northeast1-c
gk3-autopilot-cluster-1-nap-jdhqqvez-cc709963-p6wd   Ready    <none>   2m02s   v1.18.15-gke.1501   e2-medium       asia-northeast1-b

さいごに

このような感じで、ノードのことを気にせずにワークロードに集中して運用を行えそうなことが分かっていただけたかと思います。スタンダードモードと比べると制限されることがいくつかありましたが、セキュリティを考慮した結果であったりスムーズな運用が行えるようベストプラクティスを積極的に採用しているためです。

運用で苦労するから Kubernetes でないといけない理由がないならやめとけ!みたいな話を聞いたり聞かなかったりしてきましたが、Autopilot モードを使えば気軽に始めやすくかつ運用しやすくなるのではないでしょうか。


  1. CRALY は主要媒体を横断してクリエイティブ軸のレポートを閲覧、分析ができるツールです。レポート工数の削減や効果のよいクリエイティブの訴求軸の特定、クリエイティブ PDCA でお困りの方は https://service.craly.jp/ もご確認ください!

  2. 詳細が気になる人は https://thinkit.co.jp/article/18024 をご参照ください。

  3. PriorityClass で最低の優先度を割り当てた Pod(Balloon pod)をノードに配置して予めスケールアウトさせておき、負荷に応じて Balloon pod がメインの Pod に置き換わることでノードのスケールアウトに時間を要さずに高速でスケーリングさせる方法。https://wdenniss.com/gke-autopilot-spare-capacity

  4. Autopilot モードでノードセレクタおよびノードアフィニティに指定できるキーは限られており、今回はそのうちの topology.kubernetes.io/zone を使いました。詳細は https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/autopilot-overview#node_selectors_and_node_affinity をご確認ください。