Kubernetesにおけるバッチワークロードの最適化とQプロジェクトの技術解説

引言

Kubernetesはクラウドネイティブコンピューティングの基盤として急速に普及しており、AIや機械學習、高パフォーマンスコンピューティング（HPC）などのバッチワークロードの管理において重要な役割を果たしています。CNCF（Cloud Native Computing Foundation）傘下のKubernetesエコシステムでは、バッチワークロードの統一管理と最適化が課題となっており、この分野における技術革新が注目されています。本記事では、Kubernetesにおけるバッチワークロードの管理に焦點を當て、Qプロジェクトの技術的アプローチとその実裝戦略を解説します。

主要內容

Kubernetesにおけるバッチワークロードの定義と基本概念

Kubernetesはコンテナーオーケストレーションツールとして知られ、アプリケーションのデプロイ、スケーリング、および管理を自動化します。バッチワークロードとは、一時的なリソース消費や長時間の実行を必要とするタスク（例：AIトレーニング、HPCシミュレーション、データ分析）を指します。これらのワークロードは、リソースの効率的な利用とスケジューリングが求められるため、Kubernetesにおける専用の最適化が不可欠です。

Qプロジェクトの技術的特徴

Qプロジェクトは、Kubernetesエコシステムにおけるバッチワークロードの管理を改善するために設計されたプロジェクトです。その主な特徴は以下の通りです：

• ワークロードレベルスケジューリング：

  • Gang Scheduling：一括でのワークロードの起動/停止を可能にし、全または無のセマンティクスを実現します。
  • リソースクォータ管理：クロステナント、クロスハードウェアタイプのクォータ設定をサポートします。
  • ハードウェア中立性：GPU/TPU/カスタムハードウェアをサポートし、クラウドとオンプレミス環境に適応します。

• トポロジーアウェアスケジューリング：

  • 交換器間の帯域幅のボトルネックを迴避し、同一交換器內にワークロードを分散します。
  • 例：異なる色のワークロードを異なる交換器に割り當て、中間リンクの負荷を軽減します。

• フェアシェアリング：

  • ポリシングメカニズム：リソース使用率に基づく動的調整を実現します。
    • 使用量ベースのポリシング：特定のチームが共有リソースを過剰に使用している場合、ワークロードを強制的に停止します。
    • サブミットベースのフェアシェアリング：過去の使用傾向に基づくリソース配分を行い、時間帯差による不公正を迴避します。
  • 階層リソース管理：部門→マネージャー→チームの階層構造に基づくクォータ設定をサポートし、跨チームのリソース再配分を可能にします。

• 階層リソース制御：

  • 管理者→マネージャー→チームの階層構造に基づくクォータ設定をサポートします。
  • 間引きリソースを上位階層に自動的に再配分し、全體のリソース利用率を向上させます。

Job APIの進展

• Job Set：HPC/AIワークロードの統一管理APIを提供し、起動/停止戦略、故障回復、成功戦略をサポートします。
• KJob：複雑なストレージ構成の作業作成を簡略化します。
  • テンプレート化されたYAML生成ツールを提供し、Slurm互換のコマンドラインインターフェースをサポートします。
  • NFS/S3/GCSなどのストレージタイプをサポートし、ボリュームマウントとパラメータ入力の自動処理を行います。

QCTLツール

• Q管理の日常的な操作機能（例：キューの作成/削除、ワークロードの一覧表示、作業のサブミット）を提供します。
• Kubernetes環境下でのバッチ作業管理をサポートするkubectlプラグインとして動作します。

技術的課題と今後の方向性

• トポロジーアウェアスケジューリングの深化：Kubernetesスケジューラコードとの統合を進め、コンテナの配置精度を向上させます。
• マルチクラスタ管理（MultiQ）：クロスクラスタ作業配布の最適化を実現し、ログアクセスと研究者のニーズをサポートします。
• API支援ツールの改善：Job Set、KJobの使いやすさと機能拡張を継続的に改善します。

バッチワークロードの実裝例

• Cubeflow Jobsと獨立Potsツール：

  • 管理者はテンプレートを事前に設定し、ストレージボリュームやマウントポイントなどのリソース構成を指定します。
  • 研究者はテンプレートを選択し、追加パラメータ（例：スクリプト名、モデル名）を提供することで、完全なワークロードを生成し、実行をサブミットします。

• Slurm互換モード：

  • KubernetesはSlurmに類似したコマンドラインオプションと環境変數を提供し、タスクメタデータ（例：タスクインデックス）をシミュレートします。
  • このモードは、予約（preemption）と過去の使用量（decaying aggregated usage）の2種類のリソース配分戦略をサポートします。

高吞吐量短ワークロードの処理

• コントロールプレーンのパフォーマンス制限：

  • 數分単位の短時間タスク（例：シミュレーション）の処理では、KubernetesコントロールプレーンのAPIサーバーとスケジューリング性能がボトルネックとなる可能性があります。
  • クラスタとAPIサーバーが高頻度のPod作成、更新、スケジューリングを処理できるようにする必要があります。

• デプロイ戦略の選択：

  • 長時間タスク：DeploymentまたはLeader Workerモードを使用し、常駐サービスでリクエストを処理します。
  • 短時間タスク：Kafkaなどのメッセージキューを使用して非同期処理を行い、Podの頻繁な起動/停止を迴避します。
  • ベストプラクティス：分単位のタスクでは、頻繁なPod起動ではなく、長壽命サービスを使用することを推奨します。

總結

Kubernetesにおけるバッチワークロードの管理は、リソースの効率的利用とスケジューリングの最適化が求められます。Qプロジェクトは、ワークロードレベルスケジューリング、トポロジーアウェアスケジューリング、フェアシェアリング、階層リソース管理などの技術を組み合わせ、バッチワークロードの統一管理を実現しています。また、Job APIの進展やQCTLツールの導入により、ユーザーの操作性が向上しています。今後は、マルチクラスタ管理やAPI支援ツールの改善を通じて、さらなる拡張性と柔軟性が期待されます。Kubernetesエコシステムにおけるバッチワークロードの最適化に興味がある開発者や管理者は、Qプロジェクトの技術的アプローチを參考にし、実裝戦略を検討してください。