IBM Cloud Docs
新しいオペレーティング・システムへの移行

新しいオペレーティング・システムへの移行

クラシック VPC

ワーカーノードを新しいオペレーティングシステムに移行するには、以下の手順を実行します。

クラスタバージョン 4.18 以降、 Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) がデフォルトのオペレーティングシステムとなり、このバージョンでは RHEL ワーカーノードは非推奨となります。 RHEL ワーカーノードのサポートは、バージョン 4.21 のリリースをもって終了します。 できるだけ早くRHCOSワーカーノードを使用するようにクラスタを移行してください。

RHEL非推奨スケジュール
マイルストーン 説明
4.18 をリリースした： 23 2025年5月 クラスタバージョン 4.18 以降、 Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) がデフォルトのオペレーティングシステムとなり、このバージョンでは RHEL ワーカーノードは非推奨となります。 RHELワーカーは、RHOCSワーカーへの移行を完了するためにのみ、バージョン 4.18。
4.21 リリース クラスタバージョン 4.21 は、RHCOSワーカーノードのみをサポートしています。 バージョン 4.21 にアップデートする前に、RHEL 9 ワーカーノードを RHCOS に移行してください。

RHCOSへの移行手順は、ユースケースによって異なります。 以下のリンクで、あなたのユースケースに当てはまる手順を確認してください。

ワーカーノードのRHCOSへの移行
ほとんどの場合、以下の手順に従ってください。
GPUワーカーノードのRHCOSへの移行
GPUワーカーノードがある場合は、以下の手順に従ってRHCOSに移行してください。

Terraformのステップをお探しですか？ 詳しくは、Terraformを使ったRHCOSへの移行手順についてはこちらのブログ記事を参照。 未定リンク

ワーカーノードのRHCOSへの移行

ワーカーノードをRHCOSに移行するには、以下の手順を実行します。

RHCOSに移行するには、新しいワーカープールをプロビジョニングしてから、以前のRHELワーカープールを削除する必要があります。 新しいワーカープールは、前のワーカープールと同じゾーンに存在しなければならない。

ステップ 1: クラスタ・マスターのアップグレード

以下のコマンドを実行してマスターを更新する。

ibmcloud ks cluster master update --cluster <clusterNameOrID> --version 4.18_openshift

ステップ2：新しいRHCOSワーカープールの作成

  • 新しいプールの --operating-system として RHCOS を必ず指定すること。
  • --size-per-zone オプションで指定したノードの数が、RHEL ワーカー プールのゾーンごとのワーカー数と一致していることを確認する。 ワーカー・プールのゾーンと、ゾーンごとのワーカー数をリストアップするには、 ibmcloud oc worker-pool get --worker-pool WORKER_POOL --cluster CLUSTER を実行する。
  • Cloud Pak の権利がある場合は、 --entitlement ocp_entitled オプションを必ず含めること。

  1. ibmcloud oc worker-pool create コマンドを実行して、新しいワーカー・プールを作成する。

    クラシック ：RHCOSワーカープールを作成するコマンド例。 worker pool create classic コマンドの詳細については、 CLIリファレンスを 参照してください。 ワーカー・プールの作成とワーカー・ノードの追加の詳細については、 クラシック・クラスタでのワーカー・ノードの追加を 参照してください。

    ibmcloud oc worker-pool create classic --name <worker_pool_name> --cluster <cluster_name_or_ID> --flavor <flavor> --size-per-zone <number_of_workers_per_zone> --operating-system RHCOS [--entitlement ocp_entitled]

    VPC ：RHCOSワーカープールを作成するコマンド例。 worker pool create vpc-gen2 、コマンドの詳細については CLIリファレンスを 参照してください。 VPCクラスタにワーカーノードを追加する。

    ibmcloud oc worker-pool create vpc-gen2 --name <worker_pool_name> --cluster <cluster_name_or_ID> --flavor <flavor> --size-per-zone <number_of_workers_per_zone> --operating-system RHCOS [--entitlement ocp_entitled]

    Satellite:RHCOSワーカープールを作成するコマンド例。 Satellite クラスタの場合、ワーカープールを作成する前に、まず ロケーションにホストをアタッチする 必要があることに注意してください。

    ibmcloud oc worker-pool create satellite --cluster CLUSTER --host-label "os=RHCOS" --name NAME --size-per-zone SIZE --operating-system RHCOS --zone ZONE [--label LABEL]

  2. ワーカー・プールが作成されていることを確認し、ワーカー・プールIDをメモする。

    ibmcloud oc worker-pool ls --cluster <cluster_name_or_ID>

    出力例

    Name            ID                              Flavor                 OS              Workers
my_workerpool   aaaaa1a11a1aa1aaaaa111aa11      b3c.4x16.encrypted     REDHAT_8_64    0

  3. ワーカープールに1つ以上のゾーンを追加します。 ゾーンを追加すると、 --size-per-zone オプションで指定した数のワーカーノードがゾーンに追加される。 これらのワーカーノードはRHCOSオペレーティングシステムを実行する。 RHCOSワーカープールに追加するゾーンは、置き換えるRHELワーカープールに追加するゾーンと一致させることを推奨します。 ワーカープールに接続されたゾーンを表示するには、 ibmcloud oc worker-pool zones --worker-pool WORKER_POOL --cluster CLUSTER を実行します。 RHELワーカープールのゾーンと一致しないゾーンを追加する場合は、ワークロードを新しいゾーンに移動しても影響がないことを確認してください。 ファイルやブロックストレージはゾーンをまたいでサポートされていないことに注意。

ステップ3：RHCOSワーカープールにワーカーノードを追加する

ステップ4：ワークロードの移行

OpenShift Data Foundation や Portworx のようなソフトウェア定義ストレージ（SDS）ソリューションを使用している場合は、RHEL ワーカーノードを削除する前に、新しいワーカーノードを含むようにストレージ構成を更新し、ワークロードを検証してください。

ワークロードの再スケジューリングの詳細については、 Kubernetes ドキュメントの Safely Drain a Node または Red Hat OpenShift ドキュメントの Understanding how to evacuate pods on nodes を参照してください。

  • ノードをコード化し、個々のポッドを削除することで、ポッドごとに移行する。

    oc adm cordon no/<nodeName>
oc delete po -n <namespace> <podName>

  • Node、ノードの水抜きによって移動する。 詳細については、 ノードの安全な排出を参照してください。

  • RHELワーカープール全体を削除して、ワーカープール単位で移行する。

    ibmcloud ks worker-pool rm --cluster <clusterNameOrID> --worker-pool <workerPoolNameOrID>

ステップ 5: RHEL ワーカーノードの削除

RHELワーカーを含むワーカープールを削除する。

RHELワーカープールをスケールダウンし、削除する前に数日間保持することを検討してください。 こうすることで、移行プロセス中にワークロードが中断された場合でも、ワーカープールを簡単にスケールアップすることができます。 ワークロードが安定し、正常に機能することが確認できたら、RHEL ワーカープールを安全に削除できます。

  1. ワーカープールをリストアップし、削除したいワーカープールの名前をメモする。
    ibmcloud oc worker-pool ls --cluster CLUSTER
  2. ワーカープールを削除するコマンドを実行する。
    ibmcloud oc worker-pool rm --worker-pool WORKER_POOL --cluster CLUSTER

NVIDIA GPUリソースのRHCOSワーカーノードへの移行

NVIDIA GPU オペレータリソースを RHEL 8 GPU ワーカーノードから RHCOS ワーカーノードに移行する方法について、以下の手順を確認してください。

NVIDIA GPUオペレーターは以下のリソースで構成されています：

  • gpu-feature-discovery
  • nvidia-container-toolkit-daemonset
  • nvidia-cuda-validator
  • nvidia-dcgm
  • nvidia-dcgm-exporter
  • nvidia-device-plugin-daemonset
  • nvidia-driver-daemonset
  • nvidia-node-status-exporter
  • nvidia-operator-validator

注目の主成分は nvidia-driver-daemonset。 このコンポーネントはGPUドライバをGPUワーカーノードにインストールする役割を果たします。 これらのドライバは、RHEL 8とRHCOSワーカーノードではインストール方法が異なります。

NVIDIA GPU オペレーターからの公式声明 ： NVIDIA GPU Driver コンテナを使用するには、 Kubernetes クラスタ内で GPU ワークロードを実行するすべてのワーカーノードまたはノードグループが同じオペレーティングシステムバージョンを実行している必要があります。 あるいは、 NVIDIA GPU Driverをノードにプリインストールすれば、異なるオペレーティング・システムを実行することができます。 詳細については、 NVIDIA GPU オペレータのインストールを参照してください。

NVIDIA GPUオペレータは、異なるワーカー・ノードのオペレーティング・システム上のドライバのインストールを同時に管理することはできません。 この制限は、GPUドライバのインストールが NVIDIA GPUオペレータによってのみ管理されている場合、ワーカーノードのオペレーティングシステムを変更するときに、ドライバのインストールの完全な移行が必要であることを意味します。

  • RHEL 8ワーカーノードを持つVPC上の Red Hat OpenShift on IBM Cloud バージョン 4.17 を、RHCOSワーカーノードを持つバージョン 4.18 に移行する。
  • バージョン 4.17、RHCOSワーカーノードをサポートしていません。
  • バージョン 4.17 は RHEL 8 および RHEL 9 をサポートしています（除外規定あり）。
  • バージョン 4.18 は RHEL 8 ワーカーノードをサポートしていません。
  • このバージョンはRHCOSとRHEL 9のみをサポートしています。
  • NVIDIA GPUオペレーターはRHEL 9オペレーティングシステムをサポートしていません。

NVIDIA GPU オペレータ・ドライバのインストールを RHEL 8 から RHCOS ワーカー・ノードに移行するには、以下の手順を実行します。 この例では、特に以下のクラスタ構成の移行手順を説明します：

初期環境の詳細

  • Red Hat OpenShift on IBM Cloud 4.17 VPCクラスタ
  • NVIDIA GPUフレーバーを使用するRHEL 8ワーカーノード
  • NVIDIA GPUオペレーター設置
  • NVIDIA GPUオペレーターの ClusterPolicy
  • 演算子、 ClusterPolicy,、オペランド準備完了
  1. nvidia-gpu-operator。
    oc get po -n nvidia-gpu-operator -o wide
    出力例 
    NAME                                       READY   STATUS      RESTARTS   AGE     IP               NODE          NOMINATED NODE   READINESS GATES
gpu-feature-discovery-ng7zn                1/1     Running     0          6m6s    172.23.145.152   10.240.0.15   <none>           <none>
gpu-operator-678b489684-7zgkq              1/1     Running     0          45h     172.23.145.135   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-container-toolkit-daemonset-j4dzs   1/1     Running     0          6m6s    172.23.145.143   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-cuda-validator-l44mz                0/1     Completed   0          2m28s   172.23.145.236   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-dcgm-7sfvn                          1/1     Running     0          6m7s    172.23.145.180   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-dcgm-exporter-s5k48                 1/1     Running     0          6m6s    172.23.145.172   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-device-plugin-daemonset-xhds2       1/1     Running     0          6m6s    172.23.145.191   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-driver-daemonset-mjqls              1/1     Running     0          7m1s    172.23.145.145   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-node-status-exporter-5kvs4          1/1     Running     0          7m16s   172.23.145.235   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-operator-validator-pz7wm            1/1     Running     0          6m7s    172.23.145.153   10.240.0.15   <none>           <none>
  2. gpu-cluster-policy の詳細を入手し、それが ready であることを確認する。
    oc get clusterpolicies.nvidia.com gpu-cluster-policy
    出力例 
    NAME                 STATUS   AGE
gpu-cluster-policy   ready    2025-03-07T03:07:00Z

ステップ1: クラスタ・マスターの更新

以下のコマンドを実行してマスターを更新する。

ibmcloud oc cluster master update --cluster <clusterNameOrID> --version 4.18_openshift

この時点では、作業者ノードを 4.18 にアップグレードする必要はない。 当面は、RHEL 8 のワーカーを 4.17 に置いておく。

ステップ 2: RHCOSクラスタ・ワーカー・プールの作成

  1. 以下のコマンドを実行して、RHCOSワーカー・プールを作成する。

    ibmcloud oc worker-pool create vpc-gen2 \
    --cluster <clusterNameOrID> \
    --name <workerPoolName> \
    --flavor <workerNodeFlavor> \
    --size-per-zone <sizePerZoneCount> \
    --operating-system RHCOS

このRHCOSワーカープールにゾーンを追加しないでください。 この労働者プールには労働者はいないはずだ。

ステップ3：RHCOSワーカープールにワーカープールラベルを追加する

RHCOSワーカープールに以下のラベルを追加する。

ワーカープールにラベルを追加することで、ワーカーノードがクラスタ化する前にノードラベルが存在するようになります。 これにより、 NVIDIA GPUリソースが最初から自動的にスケジューリングされることはありません。 ドライバをインストールできないワーカーノードでNVIDA GPUリソースがスケジュールされると、 ClusterPolicy リソースのステータスが低下します。 NVIDIA GPUオペレータがRHEL 8のインストール方法を使用するように設定されているため、ドライバはまだRHCOSワーカーノードにインストールできません。

以下のコマンドを実行して、ワーカー・プールにラベルを追加する。

ibmcloud oc worker-pool label set \
    --cluster <clusterNameOrID> \
    --worker-pool <workerPoolNameOrID> \
    --label nvidia.com/gpu.deploy.operands=false \
    --label nvidia.com/gpu.deploy.driver=false

ステップ4：RHCOSワーカーノードをクラスタに追加する

クラスタに容量を追加して、ワークロードの移行を可能にします。 ワーカープールにゾーンを追加すると、ワーカーノードがプロビジョニングを開始し、クラスタに参加します。 NVIDIA GPUリソースはまだRHCOSワーカーノードにデプロイされていないことに注意してください。

ibmcloud oc zone add vpc-gen2 \
    --cluster <clusterNameOrID> \
    --worker-pool <workerPoolNameOrID> \
    --subnet-id <vpcSubnetID> \
    --zone <vpcZone>

この時点で、RHCOSワーカーノードがクラスタ内で利用可能になり、移行を開始できる。

ステップ 5: RHEL 8 ワーカーノードのドライバーインストーラーをアンマネージドに変更する

nvidia.com/gpu.deploy.driver=false ラベルを RHEL 8 ワーカーノードに追加します。 このラベルは、RHEL 8 ワーカーから既存のドライバーインストーラーポッドのスケジューリングを解除する。 ドライバーはアンインストールされない。 デバイスプラグインを含む他のオペランドは、RHEL 8のワーカーに残っている。 ClusterPolicy の状態は準備完了のままである。 ドライバはインストールされたままであり、デバイスプラグインも実行されているため、GPUワークロードは機能し続けます。

  1. nvidia.com/gpu.deploy.driver=false を RHEL 8 ワーカーノードに追加する。

    個々のワーカーノードにラベルを付ける：

    oc label nodes <nodeName> "nvidia.com/gpu.deploy.driver=false"

    ワーカープール全体にラベルを付ける：

    ibmcloud oc worker-pool label set \
    --cluster <clusterNameOrID> \
    --worker-pool <workerPoolNameOrID> \
    --label nvidia.com/gpu.deploy.driver=false

  2. ポッドをリストアップしてラベルを確認する。

    oc get po -n nvidia-gpu-operator -o wide

    出力例

    NAME                                       READY   STATUS        RESTARTS   AGE     IP               NODE          NOMINATED NODE   READINESS GATES
gpu-feature-discovery-ng7zn                1/1     Running       0          4h27m   172.23.145.152   10.240.0.15   <none>           <none>
gpu-operator-678b489684-7zgkq              1/1     Running       0          2d2h    172.23.145.135   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-container-toolkit-daemonset-j4dzs   1/1     Running       0          4h27m   172.23.145.143   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-cuda-validator-l44mz                0/1     Completed     0          4h24m   172.23.145.236   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-dcgm-7sfvn                          1/1     Running       0          4h27m   172.23.145.180   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-dcgm-exporter-s5k48                 1/1     Running       0          4h27m   172.23.145.172   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-device-plugin-daemonset-xhds2       1/1     Running       0          4h27m   172.23.145.191   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-driver-daemonset-mjqls              1/1     Terminating   0          4h28m   172.23.145.145   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-node-status-exporter-5kvs4          1/1     Running       0          4h28m   172.23.145.235   10.240.0.15   <none>           <none>
nvidia-operator-validator-pz7wm            1/1     Running       0          4h27m   172.23.145.153   10.240.0.15   <none>           <none>

  3. gpu-cluster-policy が ready であることを確認する。

    oc get clusterpolicies.nvidia.com gpu-cluster-policy

    出力例

    NAME                 STATUS   AGE
gpu-cluster-policy   ready    2025-03-07T03:07:00Z

ステップ6：ドライバインストーラとその他のオペランドをRHCOSワーカーノードにスケジュールする

nvidia.com/gpu.deploy.driver=true と nvidia.com/gpu.deploy.operands=true を RHCOS ワーカーに追加する。

これらのラベルを追加することで、ドライバインストーラ、デバイ スプラグイン、その他のオペランドをRHCOSワーカーノードにスケ ジュールしようとする。 ドライバーのインストーラーが失敗したため、ほとんどのポッドが init。 RHEL 8の方法でドライバーをインストールしようとしているため、ドライバーのインストーラーが失敗しています。

label nodes コマンドを実行してラベルを追加する。

個々のワーカーノードにラベルを付ける：

oc label nodes <nodeName> "nvidia.com/gpu.deploy.driver=true"
oc label nodes <nodeName> "nvidia.com/gpu.deploy.operands=true"

ワーカープール全体にラベルを付ける：

ibmcloud oc worker-pool label set \
    --cluster <clusterNameOrID> \
    --worker-pool <workerPoolNameOrID> \
    --label nvidia.com/gpu.deploy.driver=true

ラベルを追加したら、次のステップに進む。

ステップ7：ドライバインストーラをRHEL 8からRHCOSインストール方法に変換する

削除 nvidia-driver-installer DaemonSet. この DaemonSet は RHEL 8 固有のもので、もはや必要ない。 GPUオペレータは、クラスタ内にRHCOSワーカーノードが存在することを照合して検出します。 GPU オペレータはドライバインストーラ DaemonSet, を再作成しますが、今度は OpenShift Driver Toolkit に基づく RHCOS インストール方法を使用します。

  1. 削除 nvidia-driver-installer DaemonSet. DaemonSet, を削除した後は、RHEL 8 GPU ワーカーを追加したり再ロードしたりしないでください。

    oc delete daemonset -n nvidia-gpu-operator nvidia-driver-installer

  2. ポッドをリストアップし、GPUドライバがRHCOSワーカーノードにインストールされていることを確認し、残りのオペランドは ready。

    oc get po -n nvidia-gpu-operator -o wide

    出力例

    NAME                                                  READY   STATUS      RESTARTS      AGE     IP               NODE                                                     NOMINATED NODE   READINESS GATES
gpu-feature-discovery-h4bhx                           1/1     Running     0             18m     172.23.137.119   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
gpu-feature-discovery-ng7zn                           1/1     Running     0             4h58m   172.23.145.152   10.240.0.15                                              <none>           <none>
gpu-operator-678b489684-7zgkq                         1/1     Running     0             2d2h    172.23.145.135   10.240.0.15                                              <none>           <none>
nvidia-container-toolkit-daemonset-79j86              1/1     Running     0             18m     172.23.137.115   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
nvidia-container-toolkit-daemonset-j4dzs              1/1     Running     0             4h58m   172.23.145.143   10.240.0.15                                              <none>           <none>
nvidia-cuda-validator-l44mz                           0/1     Completed   0             4h55m   172.23.145.236   10.240.0.15                                              <none>           <none>
nvidia-cuda-validator-xgscz                           0/1     Completed   0             15m     172.23.137.121   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
nvidia-dcgm-7sfvn                                     1/1     Running     0             4h58m   172.23.145.180   10.240.0.15                                              <none>           <none>
nvidia-dcgm-9rpnz                                     1/1     Running     0             18m     172.23.137.117   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
nvidia-dcgm-exporter-s5k48                            1/1     Running     0             4h58m   172.23.145.172   10.240.0.15                                              <none>           <none>
nvidia-dcgm-exporter-x8vlc                            1/1     Running     2 (14m ago)   18m     172.23.137.116   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
nvidia-device-plugin-daemonset-7g5hz                  1/1     Running     0             18m     172.23.137.120   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
nvidia-device-plugin-daemonset-xhds2                  1/1     Running     0             4h58m   172.23.145.191   10.240.0.15                                              <none>           <none>
nvidia-driver-daemonset-416.94.202502260030-0-dkcmh   2/2     Running     0             19m     172.23.137.107   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
nvidia-node-status-exporter-5kvs4                     1/1     Running     0             5h      172.23.145.235   10.240.0.15                                              <none>           <none>
nvidia-node-status-exporter-94v9f                     1/1     Running     0             19m     172.23.137.110   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
nvidia-operator-validator-4wk6z                       1/1     Running     0             18m     172.23.137.118   test-coajphf20ooqeeg7u9dg-btsstagevpc-gx316x8-000239a8   <none>           <none>
nvidia-operator-validator-pz7wm                       1/1     Running     0             4h58m   172.23.145.153   10.240.0.15                                              <none>           <none>

  3. gpu-cluster-policy の準備ができたことを確認する。

    oc get clusterpolicies.nvidia.com gpu-cluster-policy

    出力例

    NAME                 STATUS   AGE
gpu-cluster-policy   ready    2025-03-07T03:07:00Z

  4. ノードを記述し、割り当て可能なGPUを確認します。

    oc describe no

    出力例

    ...
Capacity:
nvidia.com/gpu:     1
...
Allocatable:
nvidia.com/gpu:     1

ステップ8：GPU依存のワークロードをRHCOSワーカーノードに移行する

RHCOS GPUワーカーノードにGPUドライバがインストールされ、スケジューリングの準備ができたので、GPU依存のワークロードをRHCOSワーカーノードに移行します。

  • ノードをコード化し、個々のポッドを削除することで、ポッドごとに移行する。

    oc adm cordon no/<nodeName>
oc delete po -n <namespace> <podName>

  • Node、ノードの水抜きによって移動する。 詳細については、 ノードの安全な排出を参照してください。

  • RHELワーカープール全体を削除して、ワーカープール単位で移行する。

    ibmcloud oc worker-pool rm --cluster <clusterNameOrID> --worker-pool <workerPoolNameOrID>

ステップ 9: RHCOSワーカープールからラベルを削除する

前のステップで追加したワーカープールラベルを削除する。 この削除により、その後にプロビジョニングされる新しいRHCOSワーカーノードにはこれらのラベルが付かず、 NVIDIA GPUコンポーネントが自動的にインストールされるようになります。

ステップ 10：RHEL 8 ワーカープールの縮小または削除

この時点で、 NVIDIA GPUドライバーの移行は完了です。 RHELワーカープールを縮小したり、削除したりすることができます。

ibmcloud oc worker-pool rm --cluster <clusterNameOrID> --worker-pool <workerPoolNameOrID>

Red Hat Enterprise Linux 9への移行

RHEL 9の場合、'/tmp ディレクトリは、'nosuid、'noexec、'nodev オプションが設定された別のパーティションである。 アプリを「/tmp ディレクトリ以下にインストールし、スクリプトやバイナリを実行すると、失敗する可能性があります。 一時的なスクリプトやバイナリを実行するために、「/tmp ディレクトリの代わりに「/var/tmp ディレクトリを使用するようにアプリを更新する。

デフォルトの cgroup 実装は cgroup v2。 RHEL 9では、 cgroup v1。 Kubernetes 移住に関する書類 cgroup v2 を確認し、お客様のアプリケーションが cgroup v2 を完全にサポートしていることをご確認ください。 Java の旧バージョンには、ワークロードでメモリ不足（OOM）の問題を引き起こす可能性がある既知の問題があります。

  1. ワーカープールのオペレーティングシステムを確認し、移行が必要なプールを見つけます。

    ibmcloud ks worker-pools -c CLUSTER

  2. ワーカー・プールの RHEL_9_64 バージョンを指定する。

    ibmcloud oc worker-pool operating-system set --cluster CLUSTER --worker-pool POOL --operating-system RHEL_9_64

  3. Classicクラスタの場合は ibmcloud oc worker update VPCクラスタの場合は ibmcloud oc worker replace を実行して、ワーカー・プールの各ワーカー・ノードを更新します。

    該当するワーカーノードを更新または交換する間、ワークロードをサポートするのに十分なワーカーノードがあることを確認してください。 詳細については、VPCワーカーノード の更新または クラシックワーカーノード の更新を参照してください。

    Classicワーカーノードを更新するコマンド例

    ibmcloud oc worker update --cluster CLUSTER --worker WORKER1_ID [--worker WORKER2_ID]

    VPCワーカーノードを置き換えるコマンド例。

    ibmcloud oc worker replace --cluster CLUSTER --worker WORKER_ID

  4. 労働者プールと労働者の詳細を取得します。 出力で、ワーカーノードが RHEL_9_64 オペレーティングシステムを実行していることを確認する。

    ワーカープールの詳細を取得する。

    ibmcloud oc worker-pools -c CLUSTER

    ワーカー・ノードの詳細を取得します。

    ibmcloud oc worker get --cluster CLUSTER --worker WORKER_NODE_ID