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…apanese (kubernetes#17119)

content/ja/docs/concepts/scheduling/scheduler-perf-tuning.md

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+title: スケジューラーのパフォーマンスチューニング
+content_template: templates/concept
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+{{% capture overview %}}
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+{{< feature-state for_k8s_version="1.14" state="beta" >}}
+
+[kube-scheduler](/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/#kube-scheduler)はKubernetesのデフォルトのスケジューラーです。クラスター内のNode上にPodを割り当てる責務があります。
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+クラスター内に存在するNodeで、Podのスケジューリング要求を満たすものはPodに対して_割り当て可能_ なNodeと呼ばれます。スケジューラーはPodに対する割り当て可能なNodeをみつけ、それらの割り当て可能なNodeにスコアをつけます。その中から最も高いスコアのNodeを選択し、Podに割り当てるためのいくつかの関数を実行します。スケジューラーは_Binding_ と呼ばれる処理中において、APIサーバーに対して割り当てが決まったNodeの情報を通知します。
+
+このページでは、大規模のKubernetesクラスターにおけるパフォーマンス最適化のためのチューニングについて説明します。
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+{{% /capture %}}
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+{{% capture body %}}
+
+## スコア付けするNodeの割合
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+Kubernetes 1.12以前では、Kube-schedulerがクラスター内の全てのNodeに対して割り当て可能かをチェックし、実際に割り当て可能なNodeのスコア付けをしていました。Kubernetes 1.12では新機能を追加し、ある数の割り当て可能なNodeが見つかった時点で、割り当て可能なNodeの探索を止めれるようになりました。これにより大規模なクラスターにおけるスケジューラーのパフォーマンスが向上しました。その数はクラスターのサイズの割合(%)として指定されます。この割合は`percentageOfNodesToScore`というオプションの設定項目によって指定可能です。この値の範囲は1から100までです。100より大きい値は100%として扱われます。0を指定したときは、この設定オプションを指定しないものとして扱われます。Kubernetes 1.14では、この値が指定されていないときは、スコア付けするNodeの割合をクラスターのサイズに基づいて決定するための機構があります。この機構では100Nodeのクラスターに対しては50%の割合とするような線形な式を使用します。5000Nodeのクラスターに対しては10%となります。自動で算出される割合の最低値は5%となります。言い換えると、クラスターの規模がどれだけ大きくても、ユーザーがこの値を5未満に設定しない限りスケジューラーは少なくても5%のクラスター内のNodeをスコア付けすることになります。
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+`percentageOfNodesToScore`の値を50%に設定する例は下記のとおりです。
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+```yaml
+apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
+kind: KubeSchedulerConfiguration
+algorithmSource:
+  provider: DefaultProvider
+
+...
+
+percentageOfNodesToScore: 50
+```
+
+{{< note >}} 
+割り当て可能なNodeが50未満のクラスターにおいては、割り当て可能なNodeの探索を止めるほどNodeが多くないため、スケジューラーは全てのNodeをチェックします。
+{{< /note >}}
+
+**この機能を無効にするためには**、`percentageOfNodesToScore`を100に設定してください。  
+
+
+### percentageOfNodesToScoreのチューニング
+
+`percentageOfNodesToScore`は1から100の間の範囲である必要があり、デフォルト値はクラスターのサイズに基づいて計算されます。また、クラスターのサイズの最小値は50Nodeとハードコードされています。これは数百のNodeを持つようなクラスターにおいて、この値を50より低い値に変更してもスケジューラーが検出する割り当て可能なNodeの数に大きな影響を与えないことを意味します。このオプションは意図的なものです。その理由としては小規模のクラスターにおいて、パフォーマンスを著しく改善する可能性が低いためです。1000Nodeを超える大規模なクラスターでこの値を低く設定すると、パフォーマンスが著しく改善される可能性があります。
+
+この値を設定する際に考慮するべき重要な注意事項として、割り当て可能Nodeのチェック対象のNodeが少ないと、一部のNodeはPodの割り当てのためにスコアリングされなくなります。結果として、高いスコアをつけられる可能性のあるNodeがスコアリングフェーズに渡されることがありません。これにより、Podの配置が理想的なものでなくなります。したがって、この値をかなり低い割合に設定すべきではありません。一般的な経験則として、この値を10未満に設定しないことです。スケジューラーのスループットがアプリケーションにとって致命的で、Nodeのスコアリングが重要でないときのみ、この値を低く設定するべきです。言いかえると、割り当て可能な限り、Podは任意のNode上で稼働させるのが好ましいです。
+
+クラスターが数百のNodeを持つ場合やそれに満たない場合でも、この設定オプションのデフォルト値を低くするのを推奨しません。デフォルト値を低くしてもスケジューラーのパフォーマンスを大幅に改善することはありません。
+
+### スケジューラーはどのようにNodeを探索するか
+
+このセクションでは、この機能の内部の詳細を理解したい人向けになります。
+
+クラスター内の全てのNodeに対して平等にPodの割り当ての可能性を持たせるため、スケジューラーはラウンドロビン方式でNodeを探索します。複数のNodeの配列になっているイメージです。スケジューラーはその配列の先頭から探索を開始し、`percentageOfNodesToScore`によって指定された数のNodeを検出するまで、割り当て可能かどうかをチェックしていきます。次のPodでは、スケジューラーは前のPodの割り当て処理でチェックしたところから探索を再開します。
+
+Nodeが複数のゾーンに存在するとき、スケジューラーは様々なゾーンのNodeを探索して、異なるゾーンのNodeが割り当て可能かどうかのチェック対象になるようにします。例えば2つのゾーンに6つのNodeがある場合を考えます。
+
+```
+Zone 1: Node 1, Node 2, Node 3, Node 4
+Zone 2: Node 5, Node 6
+```
+
+スケジューラーは、下記の順番でNodeの割り当て可能性を評価します。
+
+```
+Node 1, Node 5, Node 2, Node 6, Node 3, Node 4
+```
+
+全てのNodeのチェックを終えたら、1番目のNodeに戻ってチェックをします。
+
+{{% /capture %}}