コンピュート専用ノードの動きを見てみる

前回の記事で、AOS5.11からコンピュート専用ノードの紹介をさせていただきました。
今回は具体的に、コンピュートノードをクラスターに追加する方法と追加後にどのようにPrism,に表示されるかなどをご紹介したいと思います。

まず、前提条件として、コンピュートノードは、既に４ノード以上で稼動しているNutanixクラスターに追加する形でしか構成されません。３ノード構成でうち１ノードをコンピュート専用ノードにするといったことは出来ませんので、ご留意ください。

まずは、既存のコンピュートノードを見てみましょう。
AHVはインストールされていますが、CVMが存在しないことが分かります。

[root@COMPUTE-NODE ~]# uname -a
Linux COMPUTE-NODE 4.4.77-1.el6.nutanix.20170830.301.x86_64 #1 SMP Wed Jun 26 17:05:47 UTC 2019 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

[root@COMPUTE-NODE ~]# virsh list --all
Id               名前               状態
----------------------------------------------------

[root@COMPUTE-NODE ~]#

これは、FoundationVMで、ComputeOnlyNodeでFoundationすることでこの環境を作成することが出来ます。

では次に、既存クラスターへの追加を行います。
追加は、前回説明したとおりExpandClusterから、行います。

通常のノードの場合、ExpandClusterを行うとIPv6リンクローカルアドレスを使ったDicoveryが行われますが、CVMが存在しないコンピュート専用ノードは自動検出されません。そのため以下のようにマニュアルでAHVホストIPを入力し、検出を行います。

ここで、AHVのIPアドレスを入力します。

検出を行うと、そのノードのモデルやシリアル番号は表示されます。
通常この情報はCVMが保有しているのですが、コンピュート専用モデルでイメージングされた場合にのみ、AHVハイパーバイザー上にモデル情報等が記録されます。
コンピュートノードのためCVMのIPアドレスは入力欄がありません。

Expand Clusterの作業自体は、AOSのバージョンチェックがないことや、追加ノードのディスクメンバーをStoragePoolへの仲間入りさせる作業が発生しない分、かなり早く終わります。

追加されたコンピュート専用ノードは通常と同じハードウェアに上がってきます。
ここで、コンピュート専用ノードは以下の画面の通り、TypeにCompute Onlyノード（日本語では計算のみ）として記載され、通常のHCIノード（コンピュートとストレージの両方を持つ通常ノード）と異なる事が確認でできます。
パフォーマンスグラフを見ても、ストレージに関するグラフが表示されていないことが分かります。

ハードウェア一覧でのストレージIO部分が、コンピュート専用ノードでは表示されないことがわかります。

持ちろん、仮想マシンのライブマイグレーションホストの選択も可能ですし、ライブマイグレーションは問題なく動作します。

では、ノードの取り外し（Remove）についても最後に紹介しておきます。
ノードの取り外しもExpandと同様、ノードのディスクがストレージメンバーに存在しないため、わずか１〜２分でRemove処理が完了します。
（通常のHCIノードの場合、ノード取り外し時に、自分のデーターを他のノードにコピーし、SSD/ディスクをStoragePoolのメンバーから外す作業が発生するためそれなりの時間がかかります）

今回はコンピュートノードについて確認をしてみましたが、最初のFoundationのところがひと手間ありますが、それ以降のノード拡張作業などはいつものNutanixのオペレーションと同じくシンプルな操作で、コンピュートノードであることをあまり意識しないNutanixらしい使いやすさを実現していると感じます。

AOS5.11を紹介（その3） コンピュート専用ノードの誕生

Nutanixは、ストレージとコンピュートノードのセットになったノードが一般的ですが、容量だけ増やすこのことの出来るストレージ専用ノードの２つがラインナップされています。さらにAOS5.11から、コンピュートだけを追加するコンピュート専用ノードがリリースされました。コンピュート専用ノードは、Nutanixのドキュメント上では「CO」(Compute Only）として記載されていることがありますので、COという表現を見たらコンピュート専用ノードのことと思い出してください。

さて、このコンピュート専用ノードは、読んで字のごとくストレージ機能を提供しない演算処理だけのノードとなります。
ディスク容量はそこまで必要ないけれども、CPUやメモリーを多く消費するワークロードにおいては、このコンピュート専用ノード重宝する物だと思います。

このコンピュート専用ノードを既存クラスターに追加するためにはいくつかの制限事項があります。ではその制限事項を確認しておきましょう。

＜構成の注意点＞

• Nutanixクラスターは少なくとも4ノードの通常ノードで構成されたされている必要があります。
• クラスタ内のコンピュート専用ノードとハイパーコンバージドノード（通常のノード）の比率は、
  「1 コンピュート専用ノード：2 ハイパーコンバージド」
  である必要があります。
• クラスタ内のすべてのハイパーコンバージドノードは、オールフラッシュノードである必要があります。
• ハイパーコンバージドノード上のCVMに割り当てられるvCPUの数は、クラスター内のすべてのコンピュート専用ノードで利用可能なコアの総数以上である必要があります。（つまりコンピュートノードが８コアの場合、CVMのvCPUコアも８コア以上にする必要がある）
• すべてのハイパーコンバージドノードに割り当てられたNIC帯域幅の合計は、クラスター内のすべての計算専用ノードに割り当てられた合計NIC帯域幅の2倍である必要があります。（コンピュートノードが10GbpsのNICで通信する場合、ハイパーコンバージドノードのネットワークは20Gbps以上、つまり25Gネットワークが必要となります）
• コンピュート専用ノードのAHVのみ対応します。AHVのバージョンは、クラスター内の他ノードと同じである必要があります。
• コンピュート専用ノードを作成するためには、Foundationであらかじめコンピュート専用ノードでイメージングする必要があります。 

＜機能上の注意点＞

• ホストブートディスク（M.2 or BOSS）の交換（PrismUIからの操作）
• ネットワークセグメンテーション
• AOS5.11からのサポート

＜サポートされているハードウェア＞

• NXシリーズ
• Dell XC Core
• Cisco UCS

構成の制限ざっと見る限り、え？？？みたいな制限がかなりあります...。
（普通のハイパーコンバージドノードを買う方がきっと安くなる気がします）

なお、コンピュートノードは、闇雲に好きなサーバーを追加するわけでは無く、Nutanixのコンパチビリティが通ったモデルだけがサポータブルであることが、サポートされているハードウェアの一覧から分かります。

では、このコンピュートノードの作り方とノードの追加方法をお知らせします。

まずコンピュートノードの追加方法です。
コンピュートノードは、Foundationツール（Foundation VM）を利用して、CVMの存在しないコンピュート専用ノードでイメージングする必要があります。
しかし、Foundation4.4.1では、このコンピュート専用のメニューは表示されません。このモードを表示するためには、FoundationVMで以下の設定を入れる必要があります。

FounadtionVMで以下のファイルを作成します。

vi /home/nutanix/foundation/config/features.json

以下の内容を記載し、保存してviを終了します

{"compute_only": true}

Foundationサービスを再起動します。

/home/nutanix/foundation/bin/foundation_service restart

これで、FoundationのノードDiscovery画面の右上メニューで、「Add Compute-only Node」が表示されるようになります。

イメージングが完了したノードは、既存クラスターのPrism画面から、Expand Clusterの画面を利用してノード拡張を行います。
ただし、CVMが存在しないノードのためNode Discoveryによる自動的なノードの検出は出来ません。 そのため、Manual Host Discoveryから、AHVのIPアドレスを入れてノードを手動で検出させた後、Expand Cluster機能でノードを追加する流れとなります。

HCIは本来、ストレージとコンピュートノードが一体化することでハイパフォーマンスと利便性を提供する物であり、コンピュートノードだけの追加となると、HCIの意味合いが薄まる感じもしますが、ユーザーのニーズに合わせて提供された機能であると思います。