Résoudre les problèmes d’utilisation élevée du processeur dans les clusters AKS

Une utilisation élevée du processeur est un symptôme d’une ou plusieurs applications ou processus qui nécessitent tellement de temps processeur que les performances ou la facilité d’utilisation de l’ordinateur en sont affectées. Une utilisation élevée du processeur peut se produire de plusieurs façons, mais elle est principalement due à la configuration utilisateur.

Lorsqu’un nœud d’un cluster Azure Kubernetes Service (AKS) subit une utilisation élevée du processeur, les applications qui s’y exécutent peuvent subir une dégradation des performances et de la fiabilité. Les applications ou les processus deviennent également instables, ce qui peut entraîner des problèmes au-delà des réponses lentes.

Cet article vous aide à identifier les nœuds et les conteneurs qui consomment un processeur élevé et fournit les meilleures pratiques pour résoudre une utilisation élevée du processeur.

Symptômes

Le tableau suivant décrit les symptômes courants d’une utilisation élevée du processeur :

Symptôme	Description
Épuisement du processeur	Les applications gourmandes en ressources processeur ralentissent les autres applications sur le même nœud.
Changements d’état lents	La préparation des pods peut prendre plus de temps.
État du nœud NotReady	Un nœud passe à l’état NotReady . Ce problème se produit car le conteneur avec une utilisation élevée du processeur empêche l’outil en ligne de commande Kubectl de répondre.

Liste de pour la résolution des problèmes

Pour résoudre une utilisation élevée du processeur, utilisez des outils de supervision efficaces et appliquez les meilleures pratiques.

Étape 1 : identifier les nœuds/conteneurs avec une utilisation élevée du processeur

Utilisez l’une des méthodes suivantes pour identifier les nœuds et les conteneurs avec une utilisation élevée du processeur :

• Dans un navigateur web, utilisez la fonctionnalité Container Insights d’AKS dans le Portail Azure.

• Dans une console, utilisez l’outil en ligne de commande Kubernetes (kubectl).

Navigateur

Container Insights est une fonctionnalité d’AKS. Il est conçu pour surveiller les performances des charges de travail de conteneur. Vous pouvez utiliser Container Insights pour identifier les nœuds, les conteneurs ou les pods qui entraînent une utilisation élevée du processeur.

Pour identifier les nœuds, conteneurs ou pods qui entraînent une utilisation élevée du processeur, procédez comme suit :

1. Accédez au cluster à partir du Portail Azure.

2. Sous Surveillance, sélectionnez Insights.

   

3. Définissez l’intervalle de temps approprié.

   

4. Recherchez les nœuds avec une utilisation élevée du processeur et case activée si l’utilisation du processeur du nœud est stable.

   Sélectionnez Nœuds. Définissez Métrique sur Utilisation du processeur (millicores), puis définissez l’exemple sur Max. Utilisez la fonctionnalité de tri sur max pour classer les nœuds par Max%. Les nœuds avec l’utilisation la plus élevée du processeur s’affichent en haut.

   Dans la capture d’écran suivante, le nœud utilise uniquement 12 % du processeur maximal et s’exécute depuis 16 jours.

   

5. Une fois que vous avez localisé les nœuds avec une utilisation élevée du processeur, sélectionnez les nœuds pour rechercher les pods sur eux et leur utilisation du processeur.

   

   Remarque

   Le pourcentage d’utilisation du processeur ou de la mémoire pour les pods est basé sur la demande d’UC spécifiée pour le conteneur. Il ne représente pas le pourcentage d’utilisation du processeur ou de la mémoire pour le nœud. Par conséquent, examinez l’utilisation réelle du processeur ou de la mémoire plutôt que le pourcentage d’utilisation du processeur ou de la mémoire pour les pods.

   Une fois que vous avez obtenu la liste des pods avec une utilisation élevée du processeur, vous pouvez la mapper aux applications qui provoquent le pic d’utilisation du processeur.

Ligne de commande

Remarque

Cette méthode ne peut être utilisée que pour diagnostiquer l’utilisation élevée du processeur à l’heure actuelle.

1. Utilisez la kubectl top node commande pour obtenir l’utilisation du processeur de tous les nœuds.

   

2. Obtenez la liste des pods en cours d’exécution sur le nœud et leur utilisation du processeur en exécutant la commande suivante. Remplacez par node_name le nom du nœud réel.

   kubectl get pods --all-namespaces -o wide | grep <node_name> | awk '{print $1" "$2}' | xargs -n2 kubectl top pods --no-headers --namespace | sort -t ' ' --key 2 --numeric --reverse
   

   

3. Vérifiez les demandes et les limites pour chaque pod sur le nœud avec la Kubectl describe node <node_name> commande .

   

   Remarque

   Le pourcentage d’utilisation du processeur ou de la mémoire pour le nœud est basé sur les ressources allocatables sur le nœud plutôt que sur la capacité réelle du nœud.

   Une fois que vous avez identifié les pods qui utilisent un processeur excessif, vous pouvez identifier les applications qui s’exécutent sur les pods.

Étape 2 : Passer en revue les meilleures pratiques pour éviter une utilisation élevée du processeur

Consultez le tableau suivant pour découvrir comment implémenter les meilleures pratiques pour éviter une utilisation élevée du processeur :

Meilleures pratiques	Description
Définir les limites appropriées pour les conteneurs	Kubernetes permet de spécifier des requêtes et des limites sur les ressources pour les conteneurs. Les demandes de ressources et les limites représentent le nombre minimal et maximal de ressources qu’un conteneur peut utiliser. Nous vous recommandons de définir les demandes et les limites appropriées pour choisir la classe De qualité de service (QoS) Kubernetes appropriée pour chaque pod.
Activer l’autoscaler de pod horizontal (HPA)	La définition des limites appropriées ainsi que l’activation de HPA peuvent aider à résoudre une utilisation élevée du processeur.
Sélectionner des machines virtuelles de référence SKU supérieures	Pour gérer des charges de travail de processeur élevées, utilisez des machines virtuelles de référence SKU plus élevées. Pour ce faire, créez un pool de nœuds, coupez les nœuds pour les rendre non planifiés et drainez le pool de nœuds existant.
Isoler les charges de travail système et utilisateur	Nous vous recommandons de créer un pool de nœuds distinct (autre que le pool d’agents) pour exécuter vos charges de travail. Cela peut empêcher la surcharge du pool de nœuds système et fournir de meilleures performances.

References

• Vue d’ensemble de Container Insights
• Surveiller les performances de votre cluster Kubernetes avec Container Insights
• Guide pratique pour gérer l’agent Container Insights
• Limites de ressources
• Quotas de ressources
• Limiter les plages
• Qualité de Service

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