クラスター・マスターの状況がリソース制限に近づいていることを示すのはなぜですか?

クラスタのマスターリソースの上限に達した場合の問題のトラブルシューティングを行います。

仮想プライベートクラウド クラシック・インフラストラクチャー

以下の例のようなマスター状況が表示されます。

The master is approaching its allotted memory resource limit (93%).  Please consider reducing load on your master.  Exceeding the defined resource limit could cause reduced performance for your cluster's master control plane.

管理対象のお客様のマスターには、消費できるメモリーと CPU の量を制限するリソース・キャップがあります。

マスターの状況が前のメッセージを示している場合、マスターは指定された制限に近づくほどのリソースを消費しています。 この時点では、このメッセージは警告です。 マスター・コントロール・プレーンは引き続き正常であり、正常に機能しています。 しかし、何もしなければ、マスターが限界に達し、パフォーマンスや機能上の問題を引き起こす可能性があります。

これに対処する際には、いくつかの選択肢があります。

• リソース使用量が高くなっている原因を特定し、使用量を削減するための変更を加えてください。

  • マスターに対して高い負荷をかけている可能性のあるアプリケーションを探してください。 Kubernetes API サーバーの監査ログを 使用して、リソースの高負荷を引き起こしているアプリケーションを特定できます。
  • シークレット、構成マップ、レプリカ・セットなどのリソースの数を減らします。 クラスターに多数のリソースが含まれている場合、照会が原因でマスターが過負荷になる可能性があります。 kubectl get raw コマンドを使用して、上位のリソースをカウント別に検索します。 例えば、次のように実行します。

      kubectl get --raw /metrics | grep ^apiserver_storage_objects | sort -n -k2
      ```
  

• リストされた各リソースについて、ノードあたり250以上のカウントは避けることを推奨します。 例えば、標準的な3ノードのクラスタは、リソースあたり750を超えてはなりません。

• マスターに対してより高いリソース制限を要求してください。 上限を要求するには、理由を指定して サポート・チケットのオープン を行います。 要求は、クラスターごとに検討され、クラスターごとに付与されます。

• 何もしなければ、将来的にマスター・コントロール・プレーンのパフォーマンスや機能に問題が発生するリスクがあります。