はじめに
Kubernetesは當初、ステートレスアプリケーションのデプロイと管理を目的として設計されたが、近年ではETL処理や機械學習トレーニング、サービスなどのバッチワークロードの実行プラットフォームとして広く採用されている。しかし、Kubernetesのデフォルトスケジューラはバッチワークロードの特性に特化していないため、リソース利用率の最適化や炭素足跡の削減といった課題が生じる。本記事では、カスタムスケジューラを活用したバッチワークロードの効率化手法と、その実裝例を解説する。
技術の定義と基本概念
Kubernetesにおけるバッチワークロードの課題
Kubernetesのデフォルトスケジューラは、Pod単位でのリソース割當に依存しており、以下のような制限がある：
- アプリケーションの區別ができない：SparkやRay、Trinoなどのフレームワークごとのリソース要件を無視しているため、リソースの不均等配分が発生する。
- Gang Schedulingの非対応：バッチタスク（例：Sparkジョブ）では全Podが同時に起動する必要があるが、デフォルトスケジューラはこれを保証できない。
- 多租戶環境の管理が困難：チーム間でのリソース隔離や優先順位管理が不十分で、リソース爭用が発生する。
- 動的リソース割當の欠如：リソースの動的調整や優先順位の明確化ができないため、高優先度タスクがリソースを確保できない。
カスタムスケジューラの役割
カスタムスケジューラは、上述の課題を解決するために設計された。特に、VolcanoとUnicornといったCNCF（Cloud Native Computing Foundation）のプロジェクトが注目されている。これらは、リソース効率化、動的リソース割當、優先順位管理を実現するための高度な機能を提供する。
重要な特性と機能
Volcanoの特徴
- Gang Schedulingのサポート：バッチタスクの全Podを同時に起動するための機能を提供。
- 多租戶リソース隔離：リソースクォータと優先順位を用いて、チーム間でのリソース管理を可能にする。
- 動的リソース割當：GPUなどの専用ハードウェアのリソース分割と共有をサポート。
- 階層型キュー管理：YARNに類似した階層型キュー構造を採用し、リソースの公平な配分を実現。
Unicornの特徴
- Volcanoの拡張：より柔軟なリソース割當と優先順位管理を実現。
- UIによる管理：スケジューリング戦略やリソース狀態の可視化を提供。
- 動的リソース要件のサポート：変動するリソース需要に対応。
キー技術ポイント
- リソース効率と炭素足跡の削減：カスタムスケジューラによるリソース利用率の最適化で、エネルギー消費と炭素排出量を削減。
- 動的リソース割當：GPUなどの専用ハードウェアのリソース分割と共有を可能に。
- 優先順位とキュー管理：階層型キューと優先順位メカニズムで、高優先度タスクのリソース確保を実現。
- バッチワークロードの適応性：Apache Spark、Rayなどのフレームワークのバッチ処理ニーズに対応。
実際の応用とベストプラクティス
適用シーン
- 高リソース利用率のバッチタスク：ETLや機械學習トレーニングなど。
- 多租戶環境でのリソース隔離：チーム間でのリソース管理。
- 高性能計算（HPC）と機械學習ワークロード：大規模な並列処理を必要とするタスク。
ベストプラクティス
- リソース要件と優先順位の明確化：リソース爭用を防ぐため、事前にリソース要件と優先順位を定義。
- 階層型キューの活用：チームやアプリケーションごとのリソース配分を管理。
- スケジューラの性能テスト：定期的にスケジューラの効率と炭素足跡削減効果を検証。
実験設定と結果比較
実験環境
- リソース制限：クラスターのリソースが限られているため、多租戶環境での最適化が求められる。
- シミュレーションシナリオ：
- 毎時間100件のイベント（例：都市交通の変化）が路線計算に影響。
- ノード障害とリソースプレエンプションのシミュレーション。
- 評価指標：
- スケジューリング遅延（scheduling latency）。
- タスク完了率（job completion time）。
- リソース利用率（cluster utilization）。
- システムの安定性（例：Spark Driverの異常停止）。
結果比較
- Volcano：
- 特徴：複雑なスケジューリング戦略（リソースプレエンプション、ノード障害回復）をサポート。
- 結果：リソース利用率が2〜3倍に向上したが、スケジューリング遅延とタスク完了率は3つ星（中程度）。
- 問題：一部のタスクがプレエンプションにより復元不能な狀態に。
- Unicorn：
- 特徴：UIによる管理とインタラクティブワークロード（例：Jupyter NotebookとSparkクラスターの接続）をサポート。
- 結果：インタラクティブワークロードのサポートが優れているが、バッチタスクの安定性が低い。
- デフォルトスケジューラ：
- 短所：高優先度タスクのリソースプレエンプションやフェールオーバー処理ができない。
結論と提案
カスタムスケジューラ（例：Volcano、Unicorn）は、Kubernetesのデフォルトスケジューラが対応できないバッチワークロードの課題を解決し、リソース効率化と炭素足跡削減を実現する。実際の運用では、リソース割當と優先順位戦略を設計し、スケジューラの性能を定期的に評価することが重要である。また、コミュニティの協力により、ツールの適応性とエコシステムの構築が進むべきである。