Práticas recomendadas para implantações de máquina virtual na Virtualização do OpenShift

Este documento fornece diretrizes para otimizar o desempenho e a eficiência de custos ao implantar VMs (máquinas virtuais) usando o OpenShift Virtualization no Red Hat OpenShift no Azure. Essa orientação também aborda quaisquer preocupações em relação ao desempenho do aplicativo e fornece etapas acionáveis para implantação bem-sucedida.

Abordagem para otimização

Observação

Atualmente, não há suporte para cargas de trabalho dependentes de GPU na Virtualização do OpenShift no Azure. Planeje suas implantações adequadamente.

A otimização das implantações de VM começa com a compreensão das cargas de trabalho do aplicativo e o alinhamento das opções de infraestrutura adequadamente. A implantação do OpenShift Virtualization em máquinas do Azure Boost, os nós de trabalho do cluster, introduz uma sobrecarga arquitetônica em comparação com implantações nativas de VM ou pod. O planejamento de capacidade e desempenho deve considerar essa sobrecarga.

Identificação da carga de trabalho

Antes de provisionar VMs, categorize suas cargas de trabalho para determinar seus requisitos de desempenho e recursos. Os tipos comuns de carga de trabalho incluem:

• Finalidade geral: Servidores Web, servidores de aplicativos, sistemas de gerenciamento de conteúdo.
• Base de dados: Bancos de dados Relacionais e NoSQL que exigem IOPS e memória consistentes.
• Análise em tempo real: Processamento de dados de baixa latência, painéis operacionais.
• IA/ML: Cargas de trabalho com uso intensivo de computação que exigem alta CPU/GPU e memória.
• Streaming de dados e mensagens: Arquiteturas orientadas a eventos de alto throughput e baixa latência.
• Processamento em lote: Trabalhos periódicos ou sob demanda processando grandes volumes de dados.
• HPC (computação de alto desempenho): Simulações científicas, modelagem financeira.
• Edge e IoT: Agregar e processar dados de sensores distribuídos.
• Processamento de mídia: Codificação/decodificação de vídeo, transformação de imagem, streaming.
• Ambientes de desenvolvimento/teste: Ambientes temporários para desenvolvimento e teste.

Cada tipo de carga de trabalho tem características exclusivas que influenciam o dimensionamento da VM, a configuração de armazenamento e as estratégias de ajuste de desempenho.

Dimensionamento correto de cargas de trabalho do aplicativo

Principais considerações para o dimensionamento correto

• Requisito de núcleo mínimo: A Virtualização do OpenShift requer um mínimo de oito (8) VMs principais do Azure para nós de trabalho do OpenShift.
• Sobrecarga arquitetônica: O desempenho pode variar dependendo das decisões de arquitetura tomadas ao configurar o ambiente, incluindo tipos de instância, armazenamento e características de rede.
• Escalonamento horizontal: Para cargas de trabalho exigentes, escalonar o cluster do Azure Red Hat OpenShift adicionando mais nós pode ajudar a superar problemas de contenção de recursos e manter a taxa de transferência.
• Faça o benchmark de suas cargas de trabalho: Evite depender apenas de referências de dimensionamento locais; faça benchmark de suas próprias cargas de trabalho para informar o dimensionamento correto.
• Fatores de custo: Considere os custos de computação do Azure, o licenciamento do OpenShift, o licenciamento de VM e os requisitos de escalabilidade.

O dimensionamento correto garante que suas VMs sejam provisionadas com recursos adequados para atender às metas de desempenho sem excesso de provisionamento. Esse processo é fundamental em ambientes de nuvem, em que a eficiência dos recursos afeta diretamente o custo e o desempenho.

Etapas para otimizar o tamanho das cargas de trabalho

1. Definir métricas de saúde

   • Utilização da CPU: meta de 60 a 70% de uso médio.
   • Pressão de Memória: monitore o uso de swap, a saturação de memória e as falhas de página.
   • Carga de E/S: medir a latência do disco, a taxa de transferência e a profundidade da fila.

2. Configurar o monitoramento

   • Use Prometheus e Grafana para coleta e visualização de métricas em tempo real.
   • Habilite as métricas do KubeVirt para insights no nível da VM.
   • Integre-se ao Azure Monitor, por meio do Azure Arc, para correlacionar as métricas de nível de infraestrutura com o desempenho do aplicativo.

3. Analisar dados históricos

   • Examine as tendências de desempenho ao longo do tempo.
   • Identifique os períodos de pico de uso e os eventos de saturação de recursos.
   • Use linhas de base históricas para orientar futuras decisões de dimensionamento automático.

4. Ajustar especificações de VM

   • Escolha os tamanhos de VM apropriados das séries Dsv5 ou Dsv6 com base nas métricas observadas.
   • Considere as necessidades de CPU, memória, IOPS de disco e taxa de transferência de rede.
   • Evite o excesso de provisionamento alinhando recursos com padrões de uso reais.
   • Examine as diretrizes do Red Hat sobre o dimensionamento correto – Anunciando o dimensionamento correto para a Virtualização do OpenShift | Desenvolvedor do Red Hat.

5. Testar e validar

   • Execute testes de carga usando ferramentas como Apache JMeter, Locust ou stress-ng.
   • Valide em relação às métricas de integridade definidas e às metas de desempenho.
   • Itera em alterações de configuração e reestaste para confirmar melhorias.

Otimizando seu ambiente

Ajustar o ambiente de Virtualização do OpenShift é essencial para obter um desempenho ideal, especialmente para cargas de trabalho exigentes. As práticas recomendadas a seguir são baseadas em uma experiência ampla de benchmarking e experiência prática na série de VMs do Azure Boost (Dsv5/Dsv6).

Estratégias de otimização de desempenho

• Escalar horizontalmente ou aumentar para cargas de trabalho exigentes: Adicione mais nós ou redimensione os nós em seu cluster do Red Hat OpenShift do Azure para aplicativos de alta simultaneidade ou com uso intensivo de recursos.
• Evite limites de recursos estritos: Definir somente memória de convidado para VMs; evite limites de recursos estritos, a menos que seja necessário para governança.
• Ajustar configurações de armazenamento e rede: Selecione soluções de armazenamento e camadas de desempenho que correspondam às suas necessidades de carga de trabalho. Para cargas de trabalho com uso intensivo de rede, ajuste configurações como NAPI e multiqueue e monitore a taxa de transferência e a latência.
• Monitorar e fazer benchmark regularmente: Use o Prometheus, o Grafana e o Azure Monitor para acompanhar as principais métricas. Faça o benchmark de suas próprias cargas de trabalho para validar o desempenho e orientar o ajuste adicional.
• Espere sobrecarga arquitetônica: Planeje a capacidade e defina as expectativas adequadamente, especialmente para cargas de trabalho com alta demanda de E/S ou de rede.

Ajuste de excesso de compromisso da VM

O operador OpenShift Virtualization permite ajustar as taxas de superalocação de CPU e memória, permitindo que você aloque mais recursos virtuais do que fisicamente disponíveis. Essa alteração pode melhorar a densidade e a utilização de recursos, mas pode aumentar a contenção e afetar o desempenho.

Práticas recomendadas para ajuste de sobrecarga:

• Use superalocação conservadora para cargas de trabalho de produção.
• Considere uma superalocação maior para ambientes de desenvolvimento/teste.
• Monitore o uso de recursos e ajuste as taxas conforme necessário.

Para obter mais informações, consulte Configurar maior densidade de carga de trabalho de VM

Práticas recomendadas com base no benchmarking

• Cargas de trabalho de banco de dados: Evite definir solicitações de recursos e limites para VMs. Monitore o desempenho de perto ao usar o armazenamento rápido e a alta simultaneidade. Aumente os nós do cluster para grandes implantações de banco de dados.
• Cargas de trabalho de rede: Ajuste as configurações de rede para a taxa de transferência ideal. Escalar horizontalmente conforme necessário para alcançar a taxa de transferência de rede desejada.

Ajuste da solução de armazenamento

• OpenShift Data Foundation (ODF): Use o armazenamento com suporte para SSD para acesso de baixa latência. Configure a replicação e a eliminação de políticas de codificação com base nas necessidades de carga de trabalho. Para evitar a concorrência pelos recursos de computação do seu aplicativo, considere criar um pool de trabalho separado para ODF com tamanhos menores de VMs do Azure. O Ds16v5 é um bom ponto de partida e, para garantir que o ODF seja a única carga de trabalho agendada nesse pool, use taints e tolerações. Monitore o desempenho do armazenamento e ajuste os fatores de replicação conforme necessário.
• Azure NetApp Files (ANF): Escolha camadas de desempenho com base nos requisitos de IOPS e taxa de transferência. Verifique as opções de montagem adequadas e a configuração de rede para um desempenho ideal. Use instantâneos de volume e backups para dar suporte a estratégias de recuperação e proteção de dados.

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