tormakris/knative-report-latex
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Releases Activity

bugfixes

Browse Source
This commit is contained in:
Torma Kristóf
2019-12-11 14:15:25 +01:00
parent ec4815b08b
commit 9a3ab6b166
5 changed files with 15 additions and 22 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

8
src/content/results.tex
View File

@@ -4,7 +4,7 @@
Mielőtt elkezdtem a Knative és Kubeless rendszerek mérését, annak érdekében, hogy a mérőeszközök, illetve a Knative-hoz készített függvények teljesítményét kimérjem, mindkét mérőeszközzel megmértem mindkét függvényt Docker konténerként indítva. Itt a függvények a harmadik, a Kubernetes klaszterbe be nem csatlakoztatott számítógépen futottak a függvények, a mérések pedig az Kubernetes Masteren futottak. Mind a négy mérés esetében a használt connection objektumok száma negyvenöt.
Az \ref{fig:docker-chart} ábrából látszik, hogy a várakozásokkal ellentétben a Jmeter jobban teljesített, mint a hey. Ez azért van, mert a hey-re megszabtam connection objektumomként ötszáz kérés per másodperces korlátot. Erre a számra úgy jutottam, hogy a hey által használt connection objektumok számát egyre állítottam. Ez esetben a generált kérések száma másodpercenként 510 és 530 között ingadozott, viszont stabilan mindig 500 felett volt. A generált forgalom stabilizálása érdekében az 500-nál húztam meg a határt, melynek szükségességét a korábbi tapasztalatok alapján éreztem, ugyanis a hey teljesítménye megfigyeléseim szerint instabil, mikor nagy sebességgel kell generálja a kéréseket. Továbbá, úgy ítéltem, hogy két különbözően viselkedő mérőeszköz többet fed fel a skálázódási mechanizmusokról.
Az \ref{fig:docker-chart} ábrából látszik, hogy a Jmeter jobban teljesített, mint a hey. Ez azért van, mert a hey-re megszabtam connection objektumomként ötszáz kérés per másodperces korlátot. Erre a számra úgy jutottam, hogy a hey által használt connection objektumok számát egyre állítottam. Ez esetben a generált kérések száma másodpercenként 510 és 530 között ingadozott, viszont stabilan mindig 500 felett volt. A generált forgalom stabilizálása érdekében az 500-nál húztam meg a határt, melynek szükségességét a korábbi tapasztalatok alapján éreztem, ugyanis a hey teljesítménye megfigyeléseim szerint instabil, mikor nagy sebességgel kell generálja a kéréseket. Ha ezt nem l\'eptem meg, a hey sz\'azhatvanezer k\'er\'est volt k\'epes gener\'alni m\'asodpercenk\'ent. Ezek mellett, úgy ítéltem, hogy két különbözően viselkedő mérőeszköz többet fed fel a skálázódási mechanizmusokról.
\begin{figure}[!ht]
\centering
@@ -15,7 +15,7 @@ Az \ref{fig:docker-chart} ábrából látszik, hogy a várakozásokkal ellentét
Az ábráról szintén látszik, hogy a prím számoló függvény teljesítménye alulmarad a kis számításigényű függvényhez képest. Ez az előzetes várakozások szerint alakult. Mivel a Kubeless egy teljes Function as a Service rendszer, az oda telep\'it\'esre sz\'ant f\"uggv\'enyeket csak a rendszerbe telep\'itve lehet futtatni.
Érdekes jelenség, hogy a Jmeter által mért teljesítmény sokkal stabilabb. Igaz, hogy ez esetben nincs szükség a mérést fél perces szegmensekre bontani. Különösen furcsa a hey viselkedése, ugyanis a hiszterézis akkor nem volt megfigyelhető, ha a függvényt közvetlen Dockerben futtattam. Emiatt használatát nem vetettem el, de az általa mért feldolgozott kérési rátát fenntartással kezeltem.
Érdekes jelenség, hogy a Jmeter által mért teljesítmény sokkal stabilabb, valamint teljes\'itm\'enye \'ujb\'ol felűlm\'ulja a limit\'alt hey-\'et. Igaz, hogy ez esetben nincs szükség a mérést fél perces szegmensekre bontani. Különösen furcsa a hey viselkedése, ugyanis a hiszterézis akkor nem volt megfigyelhető, ha a függvényt közvetlen Dockerben futtattam. Emiatt használatát nem vetettem el, de az általa mért feldolgozott kérési rátát fenntartással kezeltem.
\section{Knative rendszerbe telep\'itett f\"uggv\'enyek sk\'al\'az\'od\'asa egyenletes terhel\'es alatt}
@@ -116,7 +116,7 @@ Ahogy \aref{fig:kubeless-isprime} ábrán látszik, a Kubeless skálázódása t
\label{fig:kubeless-isprime}
\end{figure}
Sajnos, a Kubeless esetében többször előfordult, hogy csak egy Podot hozott létre az egész mérés során. Ez nem függött attól, hogy mennyi ideig tartott a mérés. Miután véget ért a terhelés, rövid időn belül létre jött a következő Pod. Ennek okát próbáltam kideríteni, egyik hipotézisem az volt, hogy nincs elég cpu ideje a számítógépnek létrehozni a Podot, de ezt kézi megfigyeléseim során elvetettem. Másik probléma a Kubeless esetében, hogy az Nginx Ingress Controller minden beérkező kérésről naplóbejegyzést ír. Ennek következményeképp a Podja Evicted \'allapotba ker\"ul, mert túl sok tárterületet használ. A degrad\'al\'odott teljes\'itm\'eny, melyet ez esetben lehetett tapasztalni, \aref{fig:jmeter-kubeless-hello-hatodik-rps-chart} \'abr\'an l\'athat\'o.
Sajnos, a Kubeless esetében többször előfordult, hogy csak egy Podot hozott létre az egész mérés során. Ez nem függött attól, hogy mennyi ideig tartott a mérés. Miután véget ért a terhelés, rövid időn belül létre jött a következő Pod. Ennek okát próbáltam kideríteni, egyik hipotézisem az volt, hogy nincs elég cpu ideje a számítógépnek létrehozni a Podot, de ezt kézi megfigyeléseim során elvetettem. Másik probléma a Kubeless esetében, hogy az Nginx Ingress Controller minden beérkező kérésről naplóbejegyzést ír. Ennek következményeképp a Podja Evicted \'allapotba ker\"ul, mert túl sok tárterületet használ. Az Evicted \'allapot azt jelenti, hogy az adott Pod t\'ul sok erőforr\'ast haszn\'alt, ami miatt a Kubernetes rendszer le\'all\'itotta. A degrad\'al\'odott teljes\'itm\'eny, melyet ez esetben lehetett tapasztalni, \aref{fig:jmeter-kubeless-hello-hatodik-rps-chart} \'abr\'an l\'athat\'o.
\begin{figure}[!ht]
\centering
@@ -125,7 +125,7 @@ Sajnos, a Kubeless esetében többször előfordult, hogy csak egy Podot hozott
\label{fig:jmeter-kubeless-hello-hatodik-rps-chart}
\end{figure}
Erre a problémára több megoldási lehetőség létezik, viszont egyik sem tökéletes. Egy lehetőség a konténerek kézi (vagy akár automatizált) naplójainak rotációja. Ez azért nem jó megoldás, mert nem csak a függvény podok kerülnek evicted állapotba, hanem akár a network plugin által használt Pod, hiszen a monitorozó rendszer minden Podtól lekérdezi az adatait, valamint a Kubernetes minden Podot evicted állapotba tesz, ha túl sok ephemeral storage-ot használ. Ennél létezik egyszerűbb megoldás, ami jobb lehetőségnek tűnik. Ez a Docker logrendszerének átkonfigurálása, hogy ne a konténer fájljai között, json formátumban naplózzon, hanem például használja a gazda gép journald rendszer szolgáltatását. Ez meg is oldotta ezt a problémát, viszont felvetett egy másikat. Bár a naplóbejegyzések már nem kerülnek a konténerek mellé, valahol a fájlrendszeren kerülnek tárolásra, ahol egy idő után ugyan tömörítésre kerülnek, de addig jelentős helyet foglalnak a mérésből és a monitorozásból adódó bejegyzések. Ennek eredményeként a Kubernetes worker node-okon DiskPreassure állapot léphet fel, amely azt jelenti, hogy az adott Node fájlrendszerén kevés a fennmaradt szabad hely. Ez a szabály vonatkozik a Node root partíciójára, valamint a Docker konténereket tároló partícióra is. Ekkor a Node-on lévő Podok kerülhetnek evicted állapotba, a Kubernetes megpróbálja azokat újraindítani, viszont ez már új konténer létrehozását jelenti. Erre két megoldási lehetőség létezik. Vagy a problémás Node kubelet konfigurációját átállítjuk, hogy a DiskPreassure állapot később lépjen fel, ezzel viszont csak elnapoltuk a problémát. Másik lehetőség a naplófájlok gyorsabb rotációja, illetve a Docker konténerek külön partíción tárolása, de ez esetben csak lelassítottuk a problémát. Az igazi megoldás a kettő módszer ötvözése. Naplóbejegyzések mindenképpen generálódni fognak, ezt megakadályozni nem tudjuk és nem is érdekünk, hiszen bármi probléma adódik, a naplóbejegyzések jelentős segítséget nyújtanak a diagnózisban, valamint akár a probléma megoldásában is segíthetnek.
Erre a problémára több megoldási lehetőség létezik, viszont egyik sem tökéletes. Egy lehetőség a konténerek kézi (vagy akár automatizált) naplójainak rotációja. Ez azért nem jó megoldás, mert nem csak a függvény podok kerülnek Evicted állapotba, hanem akár a network plugin által használt Pod, hiszen a monitorozó rendszer minden Podtól lekérdezi az adatait, valamint a Kubernetes minden Podot Evicted állapotba tesz, ha túl sok ephemeral storage-ot használ. Ennél létezik egyszerűbb megoldás, ami jobb lehetőségnek tűnik. Ez a Docker logrendszerének átkonfigurálása, hogy ne a konténer fájljai között, json formátumban naplózzon, hanem például használja a gazda gép journald rendszer szolgáltatását. Ez meg is oldotta ezt a problémát, viszont felvetett egy másikat. Bár a naplóbejegyzések már nem kerülnek a konténerek mellé, valahol a fájlrendszeren kerülnek tárolásra, ahol egy idő után ugyan tömörítésre kerülnek, de addig jelentős helyet foglalnak a mérésből és a monitorozásból adódó bejegyzések. Ennek eredményeként a Kubernetes worker node-okon DiskPreassure állapot léphet fel, amely azt jelenti, hogy az adott Node fájlrendszerén kevés a fennmaradt szabad hely. Ez a szabály vonatkozik a Node root partíciójára, valamint a Docker konténereket tároló partícióra is. Ekkor a Node-on lévő Podok kerülhetnek Evicted állapotba, a Kubernetes megpróbálja azokat újraindítani, viszont ez már új konténer létrehozását jelenti. Erre két megoldási lehetőség létezik. Vagy a problémás Node kubelet konfigurációját átállítjuk, hogy a DiskPreassure állapot később lépjen fel, ezzel viszont csak elnapoltuk a problémát. Másik lehetőség a naplófájlok gyorsabb rotációja, illetve a Docker konténerek külön partíción tárolása, de ez esetben csak lelassítottuk a problémát. Az igazi megoldás a kettő módszer ötvözése. Naplóbejegyzések mindenképpen generálódni fognak, ezt megakadályozni nem tudjuk és nem is érdekünk, hiszen bármi probléma adódik, a naplóbejegyzések jelentős segítséget nyújtanak a diagnózisban, valamint akár a probléma megoldásában is segíthetnek.
Annak érdekében, hogy a Knative-ba telepített függvények skálázódása az általuk nyújtott teljesítményben is meglátszódjon, szerettem volna limitálni egy-egy Pod teljesítményét. Erre viszont a Knative által létrehozott objektum típusok esetében nincs lehetőség. Emiatt úgy döntöttem, hogy a Knative által létrehozott Kubernetes Deployment objektumot módosítom, ott hozom létre a limiteket. Ez sikerült is, a függvény működött tovább, a megadott korlátozások érvénybe léptek. Viszont az elvárások nem teljesültek, a Podok létrejöttével nem emelkedett meg a függvény teljesítménye. A lenti diagrammon látszik, hogy a függvény végig ezer kérést volt képes kiszolgálni másodpercenként.