Question

我正在使用2.0和6.0的Kubernetes v1.7和Python Client。根据此V1NodeStatus，read_node_status（）应该返回节点的容量和可分配资源。我有几个作业，并且pod在gpu机器上运行。另外，某些待处理的作业无法为不足的资源（例如gpu）进行安排。当我像这样检查节点的值

api_response = v1.read_node_status(node)
print api_response.status.capacity

输出

{u'alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu': '2', u'pods': '110', u'cpu': '40', u'memory': '65589120Ki'}

我看到报告了正确数量的节点容量。但是，当我打印api_response.status.allocatable时，它显示的容量与错误的容量相同。如何获得节点的可分配/可用资源的准确值？

Answer 1

v1.read_node_status(node)在后台执行以下请求：

GET http://apiserver:port/api/v1/nodes/{name}/status

您可以使用以下命令检查源信息：

kubectl proxy &

curl http://127.0.0.1:8001/api/v1/nodes/YOUR_NODE_NAME/status

如果在“ allocatable”部分中看到与python客户端相同的值，则您的代码就可以了。

要调查为什么拥有这种状态，最好查看有关Pod的更多数据，这些数据使用了无法计划的GPU和Pod。也许是由于其他原因导致的，而不是因为GPU。

Kubernetes Python客户端read_node_status（）没有提供准确的可分配资源

1 个答案: