Azure Kubernetes Service (AKS) 上のスケジューラプロファイルを含む Bin Pack ノード (プレビュー)

この記事では、ツリー内スケジューリングプラグイン ( NodeResourcesFit) を使用して、ノードをビンパックして Azure Kubernetes Service (AKS) クラスターのノード使用率を向上させる方法について説明します。既定の AKS スケジューラは、 NodeResourcesFit:LeastAllocated モードで動作します。このモードでは、ポッドのスケジュール設定により使用率が低いノードに優先順位が付けられます。 AKS の構成可能なスケジューラプロファイルを使用すると、この既定の動作を変更し、使用率が高いノードに優先順位を付けるために構成を微調整できます。このドキュメントでは、ノードのホットスポットを減らしながら使用率を向上させるためのベストプラクティスの推奨事項を強調しながら、3 つの異なるカスタムスケジューラプロファイルについて説明します。

ノードビンパッキングは、ノードプール全体にポッドを分散させたり、ノードを途中で自動スケールしたりするのではなく、ノードのポッド密度を上げることでリソース使用率を最大化するスケジューリング戦略です。ビンパッキングは、無駄なリソースを最小限に抑え、アイドル状態または使用率の低いノードを維持するための運用コストを削減するのに役立ちます。データは、CPU とメモリが一般的に過剰に要求されたリソースであることを示すので、ノード使用率の向上は非常に重要です。さらに、GPU の導入が拡大すると、相対的な希少性とコストが原因でアクセラレータの効率的な使用率が同様に重要になります。

制限事項

AKS は現在、サードパーティのスケジューラやツリー外スケジューリングプラグインのデプロイを管理していません。
AKS では、 aks-system スケジューラを対象とするツリー内スケジューリングプラグインはサポートされていません。この制限は、クラスターで有効になっている AKS アドオンに対する予期しない変更を防ぐために適用されます。さらに、profileと呼ばれるaks-systemを定義することはできません。

前提条件

Azure CLI バージョン 2.76.0 以降。 az --version を実行してバージョンを見つけ、az upgrade を実行してバージョンをアップグレードします。インストールまたはアップグレードが必要な場合は、Azure CLI のインストールを参照してください。
AKS クラスターで 1.33 以降のバージョンの Kubernetes が稼働しています。
aks-preview Azure CLI 拡張機能のバージョン18.0.0b27以降。
UserDefinedSchedulerConfigurationPreview機能フラグを Azure サブスクリプションに登録します。

AKS クラスターでスケジューラプロファイル構成を有効にする

新規または既存の AKS クラスターでスケジュールプロファイル構成を有効にすることができます。

新しいクラスターで有効にする
既存のクラスターで有効にする

az aks create フラグを指定して --enable-upstream-kubescheduler-user-configuration コマンドを使用して、スケジューラプロファイル構成を有効にした AKS クラスターを作成します。

# Set environment variables
export RESOURCE_GROUP=<resource-group-name>
export CLUSTER_NAME=<aks-cluster-name>

# Create an AKS cluster with schedule profile configuration enabled
az aks create \
--resource-group $RESOURCE_GROUP \ 
--name $CLUSTER_NAME \
--enable-upstream-kubescheduler-user-configuration \
--generate-ssh-keys

作成プロセスが完了したら、 az aks get-credentials コマンドを使用してクラスターに接続します。
```
az aks get-credentials --resource-group $RESOURCE_GROUP --name $CLUSTER_NAME
```

[az aks update][az-aks-update] コマンドを使用して、既存のクラスターでスケジューラプロファイルの構成を有効にします。

# Set environment variables
export SUBSCRIPTION_ID=<subscription-id>
export RESOURCE_GROUP=<resource-group-name>
export CLUSTER_NAME=<aks-cluster-name>

# Enable schedule profile configuration on an existing AKS cluster
az aks update --subscription="${SUBSCRIPTION_ID}" \
--resource-group="${RESOURCE_GROUP}" \
--name="${CLUSTER_NAME}" \
--enable-upstream-kubescheduler-user-configuration

スケジューラコントローラーのインストールを確認する

AKS クラスターで機能を有効にした後、 kubectl get コマンドを使用してスケジューラコントローラーのカスタムリソース定義 (CRD) が正常にインストールされたことを確認します。
```
kubectl get crd schedulerconfigurations.aks.azure.com
```
注

前のセクションで機能が正常に有効になっていない場合、このコマンドは成功しません。

RequestedtoCapacity プラグインを使用してノードのビンパッキングを構成する

3 つのプロファイルのうち、 RequestedToCapacityRatio は、ノードを明示的な使用率にマッピングするための最も詳細なユーザー制御を提供します。たとえば、このスケジュールプロファイルは、使用率が 50 から 85%の帯域内のノードを優先するように構成されており、空のノードを回避し、使用率が 90% 以上でほぼ完全なノードを深刻に枯渇させ、ヘッドルームを残しています。このレベルの詳細を考えると、 RequestedtoCapacity は、運用クラスターの AKS でのノードビンパッキングに推奨されるスコア付け戦略です。

この構成により、CPU 使用率がノード選択の主要な要因になり、CPU 負荷の高いアプリケーションの飽和状態を回避しながら、ノードがパッキングされます。最後に、 PodTopologySpread プラグインを無効にする必要があります。既定で有効のままにすると、 NodeResourcesFit の加重スコアをオーバーライドできます。

NodeResourcesFit は、ポッドを実行するのに十分なリソースがノードにあるかどうかをスケジューラが評価する方法を制御します。
scoringStrategy: RequestedToCapacityRatio は、ポッドが仮想的に配置された後のノード容量全体に対する要求されたリソースの比率に基づいてノードをスコア付けします。
Resources は、 CPU と Memory がスコア付けのために考慮される主要なリソースであることを指定します。 8の重み付けでは、CPU 使用率を持つノードは、ポッドのスケジューリングサイクル中にメモリより 8 倍高いスコアが付けられます。これにより、使用率の高いノードが選択される可能性が高くなります。
shape: は、ノード使用率をスケジューラスコアにマップします。各ポイントは、使用率の割合とそれに対応するスコアを表し、ポイント間の線形スコアを表します。

apiVersion: aks.azure.com/v1alpha1
kind: SchedulerConfiguration
metadata:
  name: upstream
spec:
  rawConfig: |
    apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
    kind: KubeSchedulerConfiguration
    profiles:
      - schedulerName: cpu-binpack-scheduler-RtC
        plugins:
          multiPoint:
            enabled:
              - name: NodeResourcesFit
            disabled:
              - name: PodTopologySpread
        pluginConfig:
          - name: NodeResourcesFit
            args:
              apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
              kind: NodeResourcesFitArgs
              scoringStrategy:
                type: RequestedToCapacityRatio
                resources:
                  - name: cpu
                    weight: 8
                  - name: memory
                    weight: 1
                requestedToCapacityRatio:
                  shape:
                    - utilization: 0
                      score: 0
                    - utilization: 30
                      score: 9
                    - utilization: 50
                      score: 10
                    - utilization: 85
                      score: 10
                    - utilization: 90
                      score: 5
                    - utilization: 100
                      score: 0

MostAllocated プラグインを使用してノードビンパッキングを構成する

MostAllocatedを使用してスケジューラを構成すると、リソースの使用状況に基づいてノードに排他的に優先順位が付けられます。リソース使用率が高いほど、ノードのスコアが高くなり、使用されていないノードや必要になるまでスケーリングが回避されます。この構成を単独で使用すると、望ましい制限を超えてノードが飽和し、調整や追加のボトルネックが発生するリスクがあります。

この構成により、CPU 使用率がノード選択の主要な要因になります。一貫性のある動作を確保するには、既定で有効のままにした場合、PodTopologySpreadから重み付けされたスコアをオーバーライドできるため、NodeResourcesFit プラグインを無効にする必要があります。

NodeResourcesFit は、ポッドを実行するのに十分なリソースがノードにあるかどうかをスケジューラが評価する方法を制御します。
scoringStrategy: MostAllocated ポッドリクエストに基づくスコア。 MostAllocated は、リソース使用率が高いノードを優先するようにスケジューラに指示します。この戦略は、高密度ポッドの配置を促進し、 ノード使用率の向上に役立ちます。
Resources は、 CPU と Memory がスコア付けのために考慮される主要なリソースであることを指定します。 8の重み付けでは、CPU 使用率を持つノードは、ポッドのスケジューリングサイクル中にメモリより 8 倍高いスコアが付けられます。これにより、使用率の高いノードが選択される可能性が高くなります。

apiVersion: aks.azure.com/v1alpha1
kind: SchedulerConfiguration
metadata:
  name: upstream
spec:
  rawConfig: |
    apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
    kind: KubeSchedulerConfiguration
    profiles:
      - schedulerName: cpu-binpack-scheduler-mA
        plugins:
          multiPoint:
            enabled:
              - name: NodeResourcesFit
            disabled:
              - name: PodTopologySpread
        pluginConfig:
          # NodeResourcesFit configuration
          - name: NodeResourcesFit
            args:
              apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
              kind: NodeResourcesFitArgs
              scoringStrategy:
                type: MostAllocated
                resources:
                  - name: cpu
                    weight: 8
                  - name: memory
                    weight: 1

MostAllocated プラグインと NodeResourcesBalancedAllocation プラグインを使用してノードビンパッキングを構成する

この構成では、ターゲットリソースのバランスの取れた使用状況に基づいてノードをスコアリングすることで、シンプルで効率的な戦略 MostAllocated にいくつかのガードレールを追加します。 NodeResourcesBalancedAllocation では、ユーザー定義の比例使用率を持つノードでのポッドの配置が促進され、非対称リソースの負荷によって引き起こされるボトルネックを回避しながら、全体的な効率が向上します。たとえば、未使用のメモリが豊富なCPUに依存するノードは、CPUとメモリ使用率のバランスが良いノードに優先されて、優先度が低くなります。

NodeResourcesBalancedAllocation は、複数のリソース間でのリソース使用量のバランスに基づいてノードをスコア付けします。このプラグインは、1 つのリソースの使用率を最大化するのではなく、リソース消費量が比例するノードを優先します。
Resources は、残高評価中に考慮されるリソースを指定します。 CPU とメモリが均等に重み付けされると、両方のリソースが同様のレベルで消費されると、ノードのスコアが高くなります。

apiVersion: aks.azure.com/v1alpha1
kind: SchedulerConfiguration
metadata:
  name: upstream
spec:
  rawConfig: |
    apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
    kind: KubeSchedulerConfiguration
    profiles:
      - schedulerName: cpu-binpack-scheduler-mA-BalancedAllocation
        plugins:
          multiPoint:
            enabled:
              - name: NodeResourcesFit
              - name: NodeResourcesBalancedAllocation
            disabled:
              - name: PodTopologySpread
        pluginConfig:
          # NodeResourcesFit configuration
          - name: NodeResourcesFit
            args:
              apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
              kind: NodeResourcesFitArgs
              scoringStrategy:
                type: MostAllocated
                resources:
                  - name: cpu
                    weight: 8
                  - name: memory
                    weight: 1
          - name: NodeResourcesBalancedAllocation
            args:
              apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
              kind: NodeResourcesBalancedAllocationArgs
              resources:
                - name: cpu
                  weight: 1
                - name: memory
                  weight: 1

AKS クラスター全体にスケジューラプロファイルを割り当てる

cpu-bin-packing-scheduler.yamlという名前のファイルを作成し、CRDとしてupstreamを名付ける
kubectl apply コマンドを使用して、スケジュール構成マニフェストを適用します。
```
kubectl apply -f cpu-bin-packing-scheduler.yaml
```
特定のワークロードに対してこのスケジュールメカニズムをターゲットにするには、次の schedulerNameを使用してポッドのデプロイを更新します。
```
...
...
    spec:
      schedulerName: binpacking-scheduler
...
...
```

次のステップ

AKS スケジューラ、その他の構成、ベストプラクティスの詳細については、次のリソースを参照してください。

フィードバック

このページはお役に立ちましたか?

Last updated on 2026-03-12

Azure Kubernetes Service (AKS) 上のスケジューラ プロファイルを含む Bin Pack ノード (プレビュー)

制限事項

前提条件

AKS クラスターでスケジューラ プロファイル構成を有効にする

スケジューラ コントローラーのインストールを確認する