リソース割り当て

Fargate の料金の主な要素は CPU とメモリに基づいており、Fargate インスタンスに割り当てられるリソース量は Pod で指定されるリソースリクエストに依存します。Fargate にはドキュメント化された有効な CPU とメモリの組み合わせがあり、ワークロードが Fargate に適しているかを評価する際に考慮する必要があります。

前回のデプロイメントで Pod に割り当てられたリソースを、そのアノテーションを調べることで確認できます：

~$kubectl get pod -n checkout -l app.kubernetes.io/component=service -o json | jq -r '.items[0].metadata.annotations'

  "CapacityProvisioned": "0.25vCPU 0.5GB",

  "Logging": "LoggingDisabled: LOGGING_CONFIGMAP_NOT_FOUND",

  "kubernetes.io/psp": "eks.privileged",

  "prometheus.io/path": "/metrics",

  "prometheus.io/port": "8080",

  "prometheus.io/scrape": "true"

この例（上記）では、CapacityProvisioned アノテーションが 0.25 vCPU と 0.5 GB のメモリが割り当てられていることを示しています。これは Fargate インスタンスの最小サイズです。しかし、Pod がより多くのリソースを必要とする場合はどうなるでしょうか？幸いなことに、Fargate はリソースリクエストに応じて様々なオプションを提供しており、試してみることができます。

次の例では、checkout コンポーネントがリクエストするリソース量を 1 vCPU と 2.5G のメモリに増やし、Fargate スケジューラがどのように適応するかを見てみましょう：

Kustomize Patch
Deployment/checkout
Diff

~/environment/eks-workshop/modules/fundamentals/fargate/sizing/deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: checkout
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: checkout
          resources:
            requests:
              cpu: "1"
              memory: 2.5G
            limits:
              memory: 2.5G

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/created-by: eks-workshop
    app.kubernetes.io/type: app
  name: checkout
  namespace: checkout
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/component: service
      app.kubernetes.io/instance: checkout
      app.kubernetes.io/name: checkout
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/path: /metrics
        prometheus.io/port: "8080"
        prometheus.io/scrape: "true"
      labels:
        app.kubernetes.io/component: service
        app.kubernetes.io/created-by: eks-workshop
        app.kubernetes.io/instance: checkout
        app.kubernetes.io/name: checkout
        fargate: yes
    spec:
      containers:
        - envFrom:
            - configMapRef:
                name: checkout
          image: public.ecr.aws/aws-containers/retail-store-sample-checkout:1.2.1
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /health
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 3
          name: checkout
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: http
              protocol: TCP
          resources:
            limits:
              memory: 2.5G
            requests:
              cpu: "1"
              memory: 2.5G
          securityContext:
            capabilities:
              drop:
                - ALL
            readOnlyRootFilesystem: true
          volumeMounts:
            - mountPath: /tmp
              name: tmp-volume
      securityContext:
        fsGroup: 1000
      serviceAccountName: checkout
      volumes:
        - emptyDir:
            medium: Memory
          name: tmp-volume

               name: http
               protocol: TCP
           resources:
             limits:
-              memory: 512Mi
+              memory: 2.5G
             requests:
-              cpu: 250m
-              memory: 512Mi
+              cpu: "1"
+              memory: 2.5G
           securityContext:
             capabilities:
               drop:
                 - ALL

kustomization を適用し、ロールアウトが完了するまで待ちます：

~$kubectl apply -k ~/environment/eks-workshop/modules/fundamentals/fargate/sizing

[...]

~$kubectl rollout status -n checkout deployment/checkout --timeout=200s

では、Fargate によって割り当てられたリソースを再度確認しましょう。上記の変更に基づいて、何が表示されると予想しますか？

~$kubectl get pod -n checkout -l app.kubernetes.io/component=service -o json | jq -r '.items[0].metadata.annotations'

  "CapacityProvisioned": "1vCPU 3GB",

  "Logging": "LoggingDisabled: LOGGING_CONFIGMAP_NOT_FOUND",

  "kubernetes.io/psp": "eks.privileged",

  "prometheus.io/path": "/metrics",

  "prometheus.io/port": "8080",

  "prometheus.io/scrape": "true"

Pod によってリクエストされたリソースは、上記で説明された有効な組み合わせセットの中で、最も近い Fargate 構成に切り上げられています。