Esegui il deployment dei carichi di lavoro Autopilot sull'architettura ARM

Questa pagina mostra come configurare i deployment GKE Autopilot per richiedere nodi basati sull'architettura Arm.

Informazioni sull'architettura Arm in Autopilot

I cluster Autopilot offrono classi di calcolo per i carichi di lavoro che hanno requisiti hardware specifici. Alcune di queste classi di calcolo supportano più architetture CPU, come amd64 e arm64.

Casi d'uso per i nodi Arm

I nodi con architettura Arm offrono prestazioni più convenienti rispetto a nodi x86 simili. Devi selezionare Arm per i tuoi carichi di lavoro Autopilot in situazioni come le seguenti:

• Il tuo ambiente si basa sull'architettura Arm per la creazione e il test.
• Stai sviluppando applicazioni per dispositivi Android che vengono eseguite su CPU Arm.
• Utilizzi immagini multi-architettura e vuoi ottimizzare i costi durante l'esecuzione dei tuoi workload.

Prima di iniziare

Prima di iniziare, assicurati di aver eseguito le seguenti operazioni:

• Attiva l'API Google Kubernetes Engine.
Attiva l'API Google Kubernetes Engine
• Se vuoi utilizzare Google Cloud CLI per questa attività, installala e poi inizializzala. Se hai già installato gcloud CLI, scarica l'ultima versione eseguendo gcloud components update.

• Esamina i requisiti e le limitazioni per i nodi Arm.
• Assicurati di avere una quota per i tipi di macchine di Compute Engine C4A o Tau T2A.
• Assicurati di avere un pod con un'immagine container creata per l'architettura Arm.

Come richiedere nodi Arm in Autopilot

Per indicare ad Autopilot di eseguire i pod sui nodi Arm, specifica una delle seguenti etichette in una regola nodeSelector o node affinity:

• kubernetes.io/arch: arm64. GKE posiziona i pod sui tipi di macchine C4A per impostazione predefinita per i cluster che eseguono la versione 1.31.3-gke.1056000 e successive. Se il cluster esegue una versione precedente, GKE posiziona i pod sui tipi di macchina T2A.
• cloud.google.com/machine-family: ARM_MACHINE_SERIES. Sostituisci ARM_MACHINE_SERIES con una serie di macchine Arm come C4A o T2A. GKE posiziona i pod nella serie specificata.

Per impostazione predefinita, l'utilizzo di una delle etichette consente a GKE di posizionare altri pod sullo stesso nodo se è disponibile capacità su quel nodo. Per richiedere un nodo dedicato per ogni pod, aggiungi l'etichetta cloud.google.com/compute-class: Performance al manifest. Per maggiori dettagli, vedi Ottimizzare le prestazioni del pod Autopilot scegliendo una serie di macchine.

In alternativa, puoi utilizzare l'etichetta Scale-Out con l'etichetta arm64 per richiedere T2A. Puoi anche richiedere l'architettura Arm per i pod spot.

Quando esegui il deployment del workload, Autopilot esegue le seguenti operazioni:

1. Esegue automaticamente il provisioning dei nodi Arm per eseguire i pod.
2. Contrassegna automaticamente i nuovi nodi per impedire la pianificazione di pod non Arm su questi nodi.
3. Aggiunge automaticamente una tolleranza ai pod Arm per consentire la pianificazione sui nuovi nodi.

Esempio di richiesta per l'architettura Arm

Le seguenti specifiche di esempio mostrano come utilizzare un selettore di nodi o una regola di affinità dei nodi per richiedere l'architettura Arm in Autopilot.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-arm
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-arm
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-arm
    spec:
      nodeSelector:
        cloud.google.com/compute-class: Performance
        kubernetes.io/arch: arm64
      containers:
      - name: nginx-arm
        image: nginx
        resources:
          requests:
            cpu: 2000m
            memory: 2Gi

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-arm
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx-arm
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx-arm
    spec:
      terminationGracePeriodSeconds: 25
      containers:
      - name: nginx-arm
        image: nginx
        resources:
          requests:
            cpu: 2000m
            memory: 2Gi
            ephemeral-storage: 1Gi
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: cloud.google.com/compute-class
                operator: In
                values:
                - Performance
              - key: kubernetes.io/arch
                operator: In
                values:
                - arm64

Consigli

• Crea e utilizza immagini multi-arch come parte della tua pipeline. Le immagini multi-architettura assicurano che i pod vengano eseguiti anche se sono posizionati su nodi x86.
• Richiedi esplicitamente le classi di architettura e di calcolo nei manifest dei carichi di lavoro. In caso contrario, Autopilot utilizza l'architettura predefinita della classe di computing selezionata, che potrebbe non essere Arm.

Disponibilità

Puoi eseguire il deployment dei carichi di lavoro Autopilot sull'architettura Arm nelle Google Cloud posizioni che supportano l'architettura Arm. Per maggiori dettagli, consulta Regioni e zone disponibili.

Risoluzione dei problemi

Per informazioni sugli errori comuni e sulla risoluzione dei problemi, consulta Risoluzione dei problemi dei carichi di lavoro Arm.

Passaggi successivi

• Scopri di più sull'architettura dei cluster Autopilot.
• Scopri di più sul ciclo di vita dei pod.
• Scopri di più sulle classi di computing Autopilot disponibili.
• Scopri di più sulle richieste di risorse predefinite, minime e massime per ogni piattaforma.