--- schema_version: "1" id: 5e52aa4d62dbfd8898cab7318c14063591b927620edb9e2af4b4450225ab2757 title: การปรับขนาดแบบไดนามิกในที่เก็บ - แบ็กกราวเดอร์ของ Tableau Server collection: tableau version: next locale: th-th portal_url: https://docs.salesforce.com/tableau/next/th-th/server-linux/server-backgrounder-autoscaling.md canonical_url: https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/server-backgrounder-autoscaling.htm source_site: help.tableau.com content_type: documentation content_hash: 857531df39bc6daa8967824d8fa9578cef87b4e5f901c20ed37dd3a54b778e98 description: Configure dynamic scaling of Backgrounders for Tableau Server in a container. --- [ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก](#main-content) # การปรับขนาดแบบไดนามิกในที่เก็บ - แบ็กกราวเดอร์ของ Tableau Server ## บทนำ การปรับขนาดแบบไดนามิกของแบ็กกราวเดอร์ในที่เก็บช่วยให้สามารถใช้กลยุทธ์การปรับขนาดต่างๆ กับแบ็กกราวเดอร์และงานที่กำหนดเวลาไว้ใน Tableau Server ได้ การปรับขนาดอัตโนมัติในบริบทนี้หมายความว่าบริการต่างๆ จะสามารถได้รับการปรับขนาดได้อย่างอิสระเพื่อจัดการกับภาระงานที่หลากหลายโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์หรือส่งผลกระทบต่อเวลาทำงานของระบบเซิร์ฟเวอร์อื่นๆ ที่เก็บของ Tableau Server ที่มีโหนดที่สมบูรณ์ของกระบวนการ Tableau Server จะยังคงทำงานเป็นระบบ Monolithic แต่ชุดบริการที่เก็บอิสระแบบแยกส่วนที่มีขนาดเล็กกว่า ซึ่งประกอบด้วยบทบาทบริการ "แบ็กกราวเดอร์" จะสามารถปรับขนาดแบบไดนามิกและจัดการโหลดการคำนวณที่ปกติจะถูกจัดการโดยที่เก็บ Tableau Server ได้ บริการแบ็กกราวเดอร์มีหน้าที่รับผิดชอบในการประมวลผลงานของระบบซึ่งรวมถึงการรีเฟรช/สร้างข้อมูลที่แยก การส่งการสมัครรับข้อมูล การตรวจสอบการแจ้งเตือนข้อมูล และงานบำรุงรักษาจำนวนมาก ตัวอย่างเช่น หากบางครั้งการรีเฟรชชุดข้อมูลจำนวนมากหรือการคำนวณการแจ้งเตือนข้อมูลที่มีราคาสูงเป็นจำนวนเท่าๆ กันเป็นประโยชน์ต่อคุณ คุณจะสามารถใช้ประโยชน์จาก Kubernetes เพื่อขยายกำลังการประมวลผลเพื่อทำงานเหล่านั้นให้เสร็จลุล่วงได้อย่างคุ้มค่าได้แล้ว คู่มือนี้ครอบคลุมข้อกำหนดในการกำหนดค่าและการปรับใช้สำหรับการปรับขนาดแบ็กกราวเดอร์อัตโนมัติใน Kubernetes เอกสารนี้เป็นส่วนเสริมของ [Tableau Server ในคอนเทนเนอร์](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/server-in-container.htm) ## ข้อกำหนดเบื้องต้น การปรับขนาดแบ็กกราวเดอร์อัตโนมัติใช้ได้เฉพาะใน Kubernetes และอิงตาม Tableau Server ในที่เก็บ ในการใช้ฟีเจอร์การปรับขนาดแบ็กกราวเดอร์อัตโนมัติ คุณต้องมีคุณสมบัติตรงตามข้อกำหนดเบื้องต้นบางประการ: - Tableau Server จะต้องมีความสามารถ Advanced Management หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู [เกี่ยวกับ Tableau Advanced Management ใน Tableau Server](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/itm_intro.htm) - คุณต้องใช้การให้สิทธิ์อนุญาตตามบทบาท ไม่รองรับใบอนุญาตตามคอร์ หากต้องการรายละเอียดเกี่ยวกับการให้สิทธิ์อนุญาต โปรดดู [การทำความเข้าใจรุ่นใบอนุญาตและคีย์ผลิตภัณฑ์](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/license_product_keys.htm) - ต้องเปิดใช้งานฟีเจอร์ Advanced Management ต่อไปนี้: - [ที่จัดเก็บไฟล์ภายนอกของ Tableau Server](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/server_external_filestore_storage.htm) - [ที่เก็บภายนอกของ Tableau Server](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/server_external_repo.htm) - คุณต้องมีคลัสเตอร์ Kubernetes เวอร์ชัน 1.20 ขึ้นไป และเข้าใจวิธีใช้และจัดการคลัสเตอร์ดังกล่าว ## ข้อจำกัด - ฟีเจอร์นี้ทำงานเป็นส่วนหนึ่งของการปรับใช้บน Linux เท่านั้น - การปรับขนาดแบ็กกราวเดอร์อัตโนมัติไม่รองรับงานลำดับงาน งานลำดับงานจะได้รับการจัดการโดยบริการแบ็กกราวเดอร์ที่จะทำงานต่อไปในที่เก็บ Tableau Server ## การสร้าง Tableau Server และอิมเมจจากพ็อดสำหรับแบ็กกราวเดอร์ ขั้นตอนแรกสำหรับการใช้การปรับขนาดแบ็กกราวเดอร์อัตโนมัติในที่เก็บคือการสร้างอิมเมจของบริการที่ประกอบเป็นการติดตั้ง Tableau Server อิมเมจเหล่านี้จะรวมถึงอิมเมจของ Tableau Server รวมทั้งอิมเมจสำหรับแบ็กกราวเดอร์แยกต่างหากและบริการสนับสนุน คุณควรใช้เครื่องมือสร้างเดียวกันกับที่ใช้ในการสร้างอิมเมจที่เก็บ Tableau Server แบบ all-in-one ที่ครอบคลุม แต่เครื่องมือต้องเป็นเวอร์ชัน 2022.3.0 หรือใหม่กว่า นอกจากนั้นยังต้องมีใบอนุญาตใช้ Advanced Management และจำเป็นต้องใช้แฟล็กพิเศษเมื่อสร้างอิมเมจอีกด้วย 1. ในการสร้างอิมเมจของบริการ ให้เรียกคำสั่งนี้: build-image --accepteula -i --backgrounder-images คำสั่งนี้จะสร้าง Tableau Server และอิมเมจใหม่ 4 รายการ อิมเมจเพิ่มเติมเหล่านี้จะมีบริการต่างๆ ที่ประกอบเป็นพ็อดแบ็กกราวเดอร์ที่ปรับขนาดอัตโนมัติได้ใหม่ รายการคำสั่ง `docker images` ที่อิมเมจสร้างขึ้นในที่เก็บด็อกเกอร์ภายใน: hyper 20214.21.1117.1006 52fd9843c178 10 seconds ago gateway 20214.21.1117.1006 2308e602a2a3 11 seconds ago backgrounder 20214.21.1117.1006 4540e459cf23 12 seconds ago dataserver 20214.21.1117.1006 c5345ed47f51 12 seconds ago tableau\_server\_image 20214.21.1117.1006 b27817047dd1 7 minutes ago อิมเมจ Hyper, เกตเวย์, แบ็กกราวเดอร์ และเซิร์ฟเวอร์ข้อมูลจะประกอบเป็นพ็อดแบ็กกราวเดอร์ใหม่ ไดรเวอร์ที่กำหนดเอง สคริปต์การติดตั้ง และพร็อพเพอร์ตี้จะถูกแชร์กับทั้ง 5 อิมเมจเหล่านี้ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู [การปรับแต่งอิมเมจ](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/server-in-container_setup-tool.htm#CustomizingImage) 2. เผยแพร่อิมเมจเหล่านี้ทั้งหมดไปยังที่เก็บอิมเมจภายในของคุณเพื่อปรับใช้ ## คู่มือการนำไปใช้งาน ข้อมูลต่อไปนี้จะให้บริบทเกี่ยวกับวิธีการปรับใช้ Tableau Server ในที่เก็บและที่ใช้การปรับขนาดแบ็กกราวเดอร์อัตโนมัติ ข้อมูลนี้จะถือว่าคุณเข้าใจและรู้วิธีปรับใช้ Tableau Server ในที่เก็บที่มีอยู่ในตัวแล้ว หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู[Tableau Server ในคอนเทนเนอร์](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/server-in-container.htm) ไฟล์การกำหนดค่า Kubernetes 3 ไฟล์ในส่วนการกำหนดค่า Kubernetes เป็นเทมเพลตที่ใช้ตั้งค่าการปรับใช้งาน ส่วนอื่นๆ ในคู่มือนี้จะอธิบายข้อกำหนดและรายละเอียดของการปรับใช้ การปรับใช้ Tableau Server และการปรับใช้แบ็กกราวเดอร์อัตโนมัติควรจะง่ายพอๆ กับการปรับใช้ไฟล์การกำหนดค่า Kubernetes ที่แสดงขึ้นที่ด้านล่างของคู่มือ: kubectl apply -f ### งานของแบ็กกราวเดอร์ พ็อดแบ็กกราวเดอร์จะช่วย Tableau Server ในที่เก็บคำนวณปริมาณงานที่กำหนดเวลาเพิ่มเติมควบคู่กันได้ แบ็กกราวเดอร์จะจัดการการรีเฟรชการแยกข้อมูล การสมัครรับข้อมูล การแจ้งเตือน ลำดับงาน และปริมาณงานของระบบ การกระจายงานระหว่างพ็อดแบ็กกราวเดอร์หมายความว่าจะมีทรัพยากรการประมวลผลมากขึ้นสำหรับ Tableau Server ในการจัดการงานอื่นๆ อย่างเช่น กิจกรรมของผู้ใช้แบบโต้ตอบ เช่น การแสดงผลเวิร์กบุ๊กและแดชบอร์ด งานลำดับงานเป็นงานของแบ็กกราวเดอร์ประเภทเดียวที่ไม่ทำงานในแบ็กกราวเดอร์ หากต้องการรายละเอียดเกี่ยวกับงานของแบ็กกราวเดอร์ โปรดดู [การจัดการงานพื้นหลังใน Tableau Server](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/server_backgrounder_job_management.htm) พ็อดแบ็กกราวเดอร์สามารถจัดการปริมาณงานได้ทุกประเภท ยกเว้นงานลำดับงาน ซึ่งต้องเรียกใช้ในที่เก็บ Tableau Server หลัก ซึ่งจะเรียกใช้บริการแบ็กกราวด์ต่อไป ฟีเจอร์บทบาทของโหนดช่วยให้ผู้ใช้มีความยืดหยุ่นในการใช้พ็อดแบ็กกราวเดอร์สำหรับงานบางประเภทโดยเฉพาะ ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนขยายของฟีเจอร์บทบาทของโหนดบน Tableau server คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับบทบาทของโหนดต่างๆ สามารถดูได้ที่นี่ โปรดทราบว่า โดยค่าเริ่มต้นแล้ว งานลำดับงานจะถูกปิดใช้งานบนพ็อดแบ็กกราวเดอร์ (เช่น บทบาทถูกตั้งค่าเป็น "ไม่มีลำดับงาน") เนื่องจากพ็อดแบ็คกราวเดอร์ไม่สามารถเรียกใช้งานลำดับงานได้ ในการตั้งค่าบทบาทของโหนดสำหรับแบ็กกราวเดอร์ คุณต้องตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม `NODE_ROLES` เป็นส่วนหนึ่งของ kubeconfig สำหรับที่เก็บที่เรียกใช้บริการแบ็กกราวเดอร์ ตัวอย่างเช่น หากต้องการตั้งค่าให้แบ็กกราวเดอร์เรียกใช้เฉพาะงานรีเฟรชการแยกข้อมูล ให้ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม `NODE_ROLES` เป็น extract-refreshes ดังแสดงด้านล่าง: #### NODE\_ROLE\_CONFIG containers: - name: backgrounder image: # Backgrounder Image ports: - containerPort: 8600 volumeMounts: - name: logmount mountPath: /var/log/tableau - name: clone-volume mountPath: /docker/clone - name: dataengine-volume mountPath: /docker/dataengine - name: temp mountPath: /var/opt/tableau/tableau\_server/data/tabsvc/temp env: - name: ROOT\_LOG\_DIR value: /var/log/tableau - name: CLONE\_ARTIFACT\_DIR value: /docker/clone/clone-artifacts - name: FILESTORE\_MOUNT\_PATH value: /docker/dataengine - name: NODE\_ROLES value: extract-refreshes พ็อด Tableau Server จะมีการกำหนดค่าแบ็กกราวเดอร์อย่างน้อยหนึ่งรายการในโทโพโลยี ซึ่งจำเป็นต้องทำเช่นนี้เพื่อให้แน่ใจว่ามีที่สำหรับเรียกใช้งานแบ็กกราวเดอร์เสมอ โดยค่าเริ่มต้น TSM จะกำหนดให้ต้องมีแบ็กกราวเดอร์ที่สามารถจัดการงานแบ็กกราวเดอร์ทุกบทบาทได้ ในบางสถานการณ์ คุณอาจต้องการให้พ็อดแบ็กกราวเดอร์จัดการงานทุกๆ รายการของประเภทงานที่กำหนด ในการดำเนินการดังกล่าว คุณต้องตั้งค่าคีย์การกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ `topology.roles_handle_all_jobs_constraint_disabled` เป็น `true` ซึ่งจะปิดใช้งานข้อกำหนดที่ให้โทโพโลยี TSM จัดการกับงานทุกประเภท เมื่อตั้งค่าพารามิเตอร์เช่นนี้ บทบาทของแบ็กกราวเดอร์สำหรับอินสแตนซ์แบ็กกราวเดอร์ของ Tableau Server จะสามารถตั้งค่าเป็น `no-extract-refreshes` และบทบาทสำหรับพ็อดแบ็กกราวเดอร์สามารถตั้งค่าเป็น `extract-refreshes` ได้ ซึ่งจะทำให้มั่นใจได้ว่างานการรีเฟรชการแยกข้อมูลทั้งหมดจะทำงานบนพ็อดแบ็กกราวเดอร์เท่านั้น **หมายเหตุ:** การปิดใช้งานข้อจำกัดนี้จะทำให้คุณสามารถกำหนดค่าบทบาทได้ในระดับที่อาจไม่มีการกำหนดเวลาให้กับงานบางประเภทเลยก็ได้ ต้องตั้งค่าการกำหนดค่าบทบาทของแบ็กกราวเดอร์และงานของแบ็กกราวเดอร์ของ TSM อย่างระมัดระวัง เนื่องจาก TSM จะไม่ตรวจสอบยืนยันอีกต่อไปว่าสามารถกำหนดเวลางานประเภทแบ็กกราวเดอร์ทั้งหมดได้หรือไม่ ### พ็อด Tableau Server ในที่เก็บ ที่เก็บที่มี Tableau Server เป็นส่วนหนึ่งของพ็อดการปรับขนาดแบ็กกราวเดอร์อัตโนมัติจะปรับใช้ในลักษณะเดียวกันกับ Tableau Server ในที่เก็บที่มีอยู่ มีการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดที่สำคัญบางประการ: - กำหนดให้_ต้อง_แชร์ไฟล์เครือข่ายเพื่อถ่ายโอนการกำหนดค่าระหว่างที่เก็บ Tableau Server และพ็อดแบ็กกราวเดอร์ - คุณต้องเปิดใช้งานและใช้ฟีเจอร์ที่เก็บไฟล์ภายนอก นอกจากนี้ยังต้องมีการแชร์ไฟล์เครือข่ายโดยเฉพาะ ### พ็อดแบ็กกราวเดอร์ พ็อดแบ็กกราวเดอร์ประกอบด้วยที่เก็บบริการอิสระ 4 รายการที่ทำงานร่วมกัน: **เกตเวย์**, **Hyper**, **เซิร์ฟเวอร์ข้อมูล** และ**แบ็กกราวเดอร์** คุณสามารถปรับใช้พ็อดเหล่านี้ได้เหมือนกับพ็อดที่เก็บ Kubernetes ทั่วไป โดยพ็อดดังกล่าวจะมีข้อกำหนดดังต่อไปนี้: - พ็อดแบ็กกราวเดอร์ต้องสามารถเข้าถึงโหนด Tableau Server ได้โดยใช้การแก้ปัญหา DNS เกี่ยวกับชื่อโฮสต์ - ต้องจัดเตรียมที่เก็บไฟล์ภายนอกและการแชร์ไฟล์เครือข่ายการโคลนไว้ **หมายเหตุ:** พ็อดแบ็กกราวเดอร์ได้รับการกำหนดค่าด้วย init-container ให้รอจนกว่าที่เก็บ Tableau Server จะสร้างเอาต์พุตการกำหนดค่าการโคลนได้สำเร็จก่อนที่จะดำเนินการทำงานต่อไป #### บันทึก บริการพ็อดแบ็กกราวเดอร์ (เช่น Tableau Server) ยังคงเขียนบันทึกส่วนใหญ่ไปยังดิสก์ เนื่องจากพ็อดแบ็กกราวเดอร์สามารถปรับขนาดเข้าและออกได้ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าบันทึกจะถูกจัดเก็บนอกพ็อด ลูกค้าจำนวนมากที่มีสภาพแวดล้อม K8 อยู่แล้วจะใช้บริการการรวมบันทึกบางประเภทอยู่แล้ว ทั้งนี้เพื่อรวบรวมบันทึกจากพ็อดที่พวกเขาปรับใช้ ตัวอย่างของบริการการรวมบันทึกคือ Splunk และ Fluentd เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ลูกค้าใช้บริการรวมบันทึกบางประเภทเพื่อรวบรวมบันทึกจากพ็อดแบ็กกราวเดอร์ของตนเอง เพื่อให้การจัดการบันทึกเป็นไปได้ง่ายขึ้น kubeconfig ที่เราจัดเตรียมไว้จะกำหนดค่าแต่ละบริการในพ็อดให้เขียนไปยังโวลุ่มบันทึกที่แชร์ พาธของไดเรกทอรีในที่เก็บบริการแต่ละรายการจะถูกระบุโดยตัวแปรสภาพแวดล้อม `ROOT_LOG_DIR` หากคุณต้องการเปิดกรณีการสนับสนุนและจัดเตรียมบันทึก คุณจะต้องจัดเตรียมบันทึกสองชุด: ziplogs ที่รวบรวมจากที่เก็บเซิร์ฟเวอร์หลัก และบันทึกจากพ็อดแบ็กกราวเดอร์ (ไม่ว่าจะดึงมาจากบริการรวมบันทึกของคุณ หรือใช้กระบวนการจัดการด้วยตนเองด้านล่าง) สำหรับลูกค้าที่ไม่สามารถใช้บริการรวมบันทึกได้ สามารถดึงบันทึกด้วยตนเองจากพ็อดได้ **หมายเหตุ:** บันทึกจากพ็อดใดๆ ที่ไม่ได้ใช้ Persistent Volume Claim สำหรับโวลุ่มที่มีบันทึกจะสูญหายไปเมื่อพ็อดถูกลดขนาดลง! คุณจะสามารถดูบันทึกที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้ที่ไดเรกทอรี `/var/log/tableau` (กำหนดค่าได้ผ่านตัวแปรสภาพแวดล้อม `ROOT_LOG_DIR`) ภายในพ็อดแบ็กกราวเดอร์ เราขอแนะนำให้คุณติดตั้ง PersistantVolumeClaim ที่ตำแหน่งนี้ เพื่อให้บันทึกพร้อมใช้งานเมื่อพ็อดไม่ทำงาน ##### การรวบรวมบันทึกเมื่อพ็อดแบ็กกราวเดอร์กำลังทำงาน: สร้างไฟล์ tar ของบันทึกภายในที่เก็บ: kubectl exec -it -- bash -c "tar -czf /docker/user/backgrounder-pod-logs.tar.gz /var/log/tableau" คัดลอกไฟล์ tar ไปยังภายนอกที่เก็บ: kubectl cp :docker/user/backgrounder-pod-logs.tar.gz ./backgrounder-pod-logs.tar.gz ##### การรวบรวมบันทึกเมื่อพ็อดแบ็กกราวเดอร์ปิดอยู่ (หรือไม่สามารถใช้งานได้) แนบพ็อดที่ใช้งานได้ยาวนานด้วยการติดตั้ง PersistantVolumeClaim ซึ่งใช้สำหรับบันทึกการปรับใช้พ็อดแบ็กกราวเดอร์ ตัวอย่างการกำหนดค่าหนึ่งตัวอย่าง: apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: namespace: spec: containers: - name: get-logs-pod image: busybox:1.28 securityContext: runAsUser: 0 allowPrivilegeEscalation: true command: \['sh', '-c', "while :; do sleep 5; done"\] volumeMounts: - name: logmount mountPath: /var/log/tableau restartPolicy: Never volumes: - name: logmount persistentVolumeClaim: claimName: logvolume สร้างไฟล์ tar ของบันทึกภายในที่เก็บ: kubectl exec -it -- bash -c "tar -czf /backgrounder-pod-logs.tar.gz /var/log/tableau" คัดลอกไฟล์ tar ไปยังภายนอกที่เก็บ: kubectl cp :/backgrounder-pod-logs.tar.gz ./backgrounder-pod-logs.tar.gz #### การเปลี่ยนการกำหนดค่าแบบสด หากคุณทำการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าใน Tableau Server ในที่เก็บ (เช่น การใช้บรรทัดคำสั่ง tsm) และต้องการให้การเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าเหล่านั้นแสดงในพ็อดแบ็กกราวเดอร์ คุณต้องเรียกใช้คำสั่ง `[tsm settings clone](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/cli_settings_tsm.htm#TSMSettingsClone)` เพื่อสร้างไฟล์การกำหนดค่าการโคลนชุดใหม่ ("เพย์โหลดการโคลน") 1. ใช้ TSM เพื่อทำการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าใน Tableau Server ในพ็อดที่เก็บและปรับใช้การเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่ากับเซิร์ฟเวอร์ 2. เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ในพ็อด Tableau Server ในที่เก็บ \## Run this command in the Tableau Server in a Container pod. tsm settings clone -d $CLONE\_ARTIFACT\_DIR คำสั่งนี้จะสร้างชุดไฟล์การกำหนดค่าใหม่และเขียนลงในตำแหน่งไดรฟ์ Clone NFS 3. ปรับใช้พ็อดแบ็กกราวเดอร์ของคุณอีกครั้ง ควรกำหนดค่าพ็อดให้ใช้ไดรฟ์ Clone NFS และพ็อดจะรับการกำหนดค่าใหม่นั้นมาใช้ ### กลยุทธ์การปรับขนาด พ็อดแบ็กกราวเดอร์สามารถปรับขนาดได้ใน Kubernetes โดยใช้เทคนิคและกลยุทธ์ที่หลากหลาย เราจะให้ตัวอย่างกลยุทธ์การปรับขนาดที่เปลี่ยนขนาดพูลของพ็อดแบ็กกราวเดอร์ตามกำหนดเวลา โปรดทราบว่าการใช้ CPU และหน่วยความจำ**ไม่ใช่**ตัวชี้วัดที่ดีสำหรับการปรับขนาดพ็อดแบ็กกราวเดอร์ การใช้หน่วยความจำและ CPU ไม่ได้แสดงถึงความต้องการด้านโหลดงานโดยรวมบนคลัสเตอร์อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น พ็อดแบ็กกราวเดอร์อาจใช้ประโยชน์ได้สูงสุดเพื่อรีเฟรชการแยกข้อมูล แต่ไม่มีงานเพิ่มเติมรออยู่ในคิวงานแบ็กกราวเดอร์ ในกรณีนี้ การปรับขนาดอัตโนมัติจะไม่ปรับปรุงอัตราความเร็วการประมวลผลงาน #### การปรับขนาดตามกำหนดเวลา กลไกของ Kubernetes มาตรฐานที่ใช้งาน Cron ช่วยให้คุณกำหนดเวลาโซลูชันการปรับขนาดได้ ตัวอย่างการกำหนดค่า Kubernetes สำหรับการดำเนินการนี้มีอยู่ในส่วนการกำหนดค่า Kubernetes ด้านล่าง ## การกำหนดค่า Kubernetes ### ตัวแปรสภาพแวดล้อมใหม่ นอกเหนือจากตัวแปรสภาพแวดล้อมที่เก็บ Tableau Server มาตรฐานแล้ว (โปรดดู [ตัวเลือกการกำหนดค่าเบื้องต้น](https://help.tableau.com/v0.0/server-linux/th-th/server-in-container_image.htm#InitialConfigOptions-container)) ยังมีตัวแปรสภาพแวดล้อมใหม่ที่จำเป็นบางอย่างที่ต้องตั้งค่าในการกำหนดค่า Kubernetes อีกด้วย
ตัวแปรสภาพแวดล้อมค่าที่แนะนำคำอธิบาย
FILESTORE_MOUNT_PATH/docker/dataengineตำแหน่งการติดตั้งไดเรกทอรีที่เก็บไฟล์ภายนอก ไดเรกทอรีนี้ควรชี้ไปที่ไดเรกทอรี dataengine NFS ที่ติดตั้งอยู่ภายในแต่ละที่เก็บ Tableau ที่ปรับใช้ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับที่เก็บไฟล์ภายนอก โปรดดู ที่จัดเก็บไฟล์ภายนอกของ Tableau Server ค่านี้ควรเหมือนกันสำหรับ Tableau Server ในพ็อดที่เก็บและพ็อดแบ็กกราวเดอร์
CLONE_ARTIFACT_DIR/docker/clone/clone-artifactsโคลนตำแหน่งการติดตั้งไดเรกทอรีการกำหนดค่า ไดเรกทอรีนี้ควรชี้ไปที่ไดเรกทอรี NFS ที่ติดตั้งอยู่ภายในที่เก็บ Tableau แต่ละรายการ Tableau Server จะส่งข้อมูลการกำหนดค่าที่พ็อดแบ็กกราวเดอร์ใช้เพื่อให้เป็นสมาชิกของคลัสเตอร์
ROOT_LOG_DIR/var/log/tableau(พ็อดแบ็กกราวเดอร์เท่านั้น)

ตำแหน่งไดเรกทอรีบันทึกทั่วไปสำหรับบริการทั้งหมดที่ทำงานในพ็อดแบ็กกราวเดอร์

### พอร์ตของพ็อดแบ็กกราวเดอร์ พ็อดแบ็กกราวเดอร์ประกอบด้วยบริการ 4 รายการ โดยแต่ละรายการจะถูกตั้งค่าให้ทำงานบนพอร์ตที่ระบุตามค่าเริ่มต้น หากคุณต้องการเปลี่ยนพอร์ตที่บริการเชื่อมต่อภายในที่เก็บ คุณต้องระบุคีย์ที่สอดคล้องกับการกำหนดพอร์ตของบริการ ในกรณีส่วนใหญ่แล้วการกำหนดค่าประเภทนี้ไม่ควรเป็นสิ่งจำเป็น เว้นแต่จะมีที่เก็บแบบ Sidecar หรือส่วนประกอบเพิ่มเติมอื่นๆ ที่ถูกเพิ่มลงในพ็อดและมีความขัดแย้งกับพอร์ตของบริการ | ตัวแปรสภาพแวดล้อมของพอร์ต | ค่าเริ่มต้น | | --- | --- | | `BACKGROUNDER_PORT` | `8600` | | `DATASERVER_PORT` | `8400` | | `HYPER_PORT` | `8200` | | `GATEWAY_PORT` | `8080` | เซิร์ฟเวอร์ข้อมูลยังใช้พอร์ต 8300 ซึ่งไม่สามารถกำหนดค่าใหม่ได้อีกด้วย ### ไดเรกทอรีเครือข่ายที่แชร์ การปรับใช้ Tableau Server นี้ต้องใช้การแชร์เครือข่ายสองรายการเพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง โปรดทราบว่าในเทมเพลตการกำหนดค่า Tableau Server และแบ็กกราวเดอร์ของ Kubernetes ทั้งหมด จะมีไดเรกทอรีเครือข่ายเหล่านี้อยู่: - **ไดเรกทอรี Dataengine** (`FILESTORE_MOUNT_PATH` ): พ็อดแบ็กกราวเดอร์ต้องใช้ฟีเจอร์ที่เก็บไฟล์ภายนอก การแชร์เครือข่ายนี้จะมีข้อมูลที่แยกและองค์ประกอบตามไฟล์อื่นๆ ที่จะแชร์ระหว่าง Tableau Server และพ็อดแบ็กกราวเดอร์ - **ไดเรกทอรีการโคลน** (`CLONE_ARTIFACT_DIR` ): Tableau Server จะเขียนข้อมูลการเชื่อมต่อและการกำหนดค่าแบบคงที่ไปยังการแชร์เครือข่าย พ็อดแบ็กกราวเดอร์จะใช้ข้อมูลนี้เพื่อให้เป็นสมาชิกของคลัสเตอร์ Tableau Server ในรุ่นก่อนเผยแพร่ในอนาคต การกำหนดค่านี้จะรวมอยู่ในวงจรชีวิตมาตรฐานของการกำหนดค่า Kubernetes ด้วย **สำคัญ:** หากคุณต้องการปรับใช้คลัสเตอร์ใหม่ทั้งหมด (รวมถึงที่เก็บ Tableau Server ใหม่) คุณต้องล้างเนื้อหาของการติดตั้ง Clone NFS (มิฉะนั้น พ็อดแบ็กกราวเดอร์จะพยายามแนบกับเซิร์ฟเวอร์เก่า) ### ตัวอย่างการกำหนดค่า Kubernetes **หมายเหตุ:** ตัวอย่างการกำหนดค่าจะมีการใช้โพรบความพร้อมด้วย คุณสามารถใช้โพรบความพร้อมเมื่อการปรับใช้ Tableau Server Container ของคุณเป็นการปรับใช้ TSM แบบโหนดเดียว (การปรับใช้สามารถรวมพ็อดแบ็คกราวด์ได้หลายตัว) แต่คุณไม่สามารถใช้โพรบความพร้อมกับ Tableau Server แบบหลายโหนดในการปรับใช้คอนเทนเนอร์ #### การกำหนค่าที่เก็บ Tableau Server \--- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: namespace: spec: selector: app: ports: - protocol: TCP port: 8080 nodePort: name: http - protocol: TCP port: 8443 nodePort: name: https type: NodePort \--- apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configfile namespace: data: config.json: |- { "configEntities": { "identityStore": { "\_type": "identityStoreType", "type": "local" } }, "configKeys" : { "tabadmincontroller.init.smart\_defaults.enable" : "false", "wgserver.domain.ldap.starttls.enabled" : "false" }, "daysLeftForMaintenanceExpiring" : 0 } \--- apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: extrepojsonfile namespace: data: config.json: |- { "flavor":"generic", "masterUsername":"", "masterPassword":"", "host":"", "port":5432, "prerequisiteCheckEnabled":false, "requireSsl":false } \--- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: datadir1 namespace: spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 50Gi \--- \# This is required for multi-node tableau server in container apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: bootstrapnfs namespace: spec: accessModes: - ReadWriteMany capacity: storage: 1Gi nfs: server: path: \--- \# This is required for multi-node tableau server in container apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: bootstrapnfs namespace: spec: accessModes: - ReadWriteMany storageClassName: "" resources: requests: storage: 1Mi \--- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumn metadata: name: clonenfs namespace: spec: accessModes: - ReadWriteMany capacity: storage: 1Gi nfs: server: path: \--- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: clonenfs namespace: spec: accessModes: - ReadWriteMany storageClassName: "" resources: requests: storage: 1Mi \--- apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: dataenginenfs namespace: spec: accessModes: - ReadWriteMany capacity: storage: 1Gi nfs: server: path: \--- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: dataenginenfs namespace: spec: accessModes: - ReadWriteMany storageClassName: "" resources: requests: storage: 1Mi \--- apiVersion: v1 kind: Secret type: Opaque metadata: name: tableau-server-in-a-container-secrets namespace: stringData: license\_key: # Tableau License Key String tableau\_username: # Initial admin username in Tableau Server tableau\_password: # Initial admin password \--- apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: name: tableau-server namespace: labels: app: spec: selector: matchLabels: app: replicas: 1 serviceName: template: metadata: labels: app: spec: securityContext: runAsUser: 999 fsGroup: 998 fsGroupChangePolicy: "OnRootMismatch" terminationGracePeriodSeconds: 120 dnsPolicy: "None" dnsConfig: nameservers: - # DNS IP for resolving container hostnames searches: - ..svc.. # SRV Record - .svc.. # SRV Record - svc.. # SRV Record - . # SRV Record options: - name: ndots value: "5" initContainers: # init containers are optional, to clear directory content if already exists - name: clean-bootstrap-dir image: busybox:1.28 securityContext: runAsUser: 0 allowPrivilegeEscalation: true volumeMounts: - name: bootstrap mountPath: /docker/config/bootstrap command: \['sh', '-c', 'rm -rf /docker/config/bootstrap/\* || true'\] - name: clean-clone-artifacts-dir image: busybox:1.28 securityContext: runAsUser: 0 allowPrivilegeEscalation: true volumeMounts: - name: clone mountPath: /docker/clone command: \['sh', '-c', 'rm -rf /docker/clone/clone-artifacts || true'\] containers: - name: # Name of container image: # Tableau Server in Container Image env: - name: LICENSE\_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: tableau-server-in-a-container-secrets key: license\_key - name: FILESTORE\_MOUNT\_PATH value: /docker/dataengine - name: CLONE\_ARTIFACT\_DIR\_FOR\_INDEPENDENT\_CONTAINERS value: /docker/clone/clone-artifacts - name: SERVER\_FOR\_INDEPENDENT\_SERVICE\_CONTAINERS value: "1" - name: EXT\_REP\_JSON\_FILE value: /docker/external-repository/config.json - name: TABLEAU\_USERNAME valueFrom: secretKeyRef: name: tableau-server-in-a-container-secrets key: tableau\_username - name: TABLEAU\_PASSWORD valueFrom: secretKeyRef: name: tableau-server-in-a-container-secrets key: tableau\_password resources: requests: memory: 40Gi cpu: 15 limits: memory: 40Gi cpu: 15 ports: - containerPort: 8080 volumeMounts: - name: configmount mountPath: /docker/config/config.json subPath: config.json - name: externalrepomount mountPath: /docker/external-repository - name: datadir1 mountPath: /var/opt/tableau - name: bootstrap mountPath: /docker/config/bootstrap - name: clone mountPath: /docker/clone - name: dataengine mountPath: /docker/dataengine imagePullPolicy: IfNotPresent startupProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /docker/server-ready-check initialDelaySeconds: 300 periodSeconds: 15 timeoutSeconds: 30 failureThreshold: 200 readinessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /docker/server-ready-check periodSeconds: 30 timeoutSeconds: 60 livenessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /docker/alive-check initialDelaySeconds: 600 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 60 volumes: - name: configmount configMap: name: configfile - name: externalrepomount configMap: name: extrepojsonfile - name: datadir1 persistentVolumeClaim: claimName: datadir1 - name: bootstrap persistentVolumeClaim: claimName: bootstrapnfs - name: clone persistentVolumeClaim: claimName: clonenfs - name: dataengine persistentVolumeClaim: claimName: dataenginenfs #### การกำหนดค่าพ็อดแบ็กกราวเดอร์ \--- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: logvolume namespace: spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 20Gi \--- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: backgrounder labels: app: backgrounder namespace: spec: replicas: 2 selector: matchLabels: app: backgrounder template: metadata: labels: app: backgrounder spec: securityContext: runAsUser: 999 runAsGroup: 998 fsGroup: 998 fsGroupChangePolicy: "OnRootMismatch" hostname: backgrounder dnsPolicy: "None" dnsConfig: nameservers: - # DNS IP for resolving container hostnames searches: - ..svc.. # SRV Record - .svc.. # SRV Record - svc.. # SRV Record - . # SRV Record options: - name: ndots value: "5" initContainers: - name: init-myservice image: busybox # This init-container is optional (as long as there is a mechanism to set the log volume directory permissions and the pod waits for clone artifacts) securityContext: runAsUser: 0 allowPrivilegeEscalation: true env: - name: CLONE\_ARTIFACT\_DIR\_FOR\_INDEPENDENT\_CONTAINERS value: /docker/clone/clone-artifacts volumeMounts: - name: logmount mountPath: /var/log/tableau - name: clone-volume mountPath: /docker/clone command: \['sh', '-c', "chmod 777 /var/log/tableau && while \[ ! -d ${CLONE\_ARTIFACT\_DIR\_FOR\_INDEPENDENT\_CONTAINERS} \]; do sleep 5; done"\] containers: - name: backgrounder image: # Backgrounder Image ports: - containerPort: 8600 imagePullPolicy: IfNotPresent readinessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /tsm\_docker\_utils/status\_check.sh | grep -E 'ACTIVE|BUSY' periodSeconds: 30 timeoutSeconds: 60 livenessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /tsm\_docker\_utils/status\_check.sh | grep -E 'ACTIVE|BUSY' initialDelaySeconds: 600 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 60 volumeMounts: - name: logmount mountPath: /var/log/tableau - name: clone-volume mountPath: /docker/clone - name: dataengine-volume mountPath: /docker/dataengine - name: temp mountPath: /var/opt/tableau/tableau\_server/data/tabsvc/temp env: - name: ROOT\_LOG\_DIR value: /var/log/tableau - name: CLONE\_ARTIFACT\_DIR\_FOR\_INDEPENDENT\_CONTAINERS value: /docker/clone/clone-artifacts - name: FILESTORE\_MOUNT\_PATH value: /docker/dataengine - name: dataserver image: # Dataserver Image ports: - containerPort: 8400 imagePullPolicy: IfNotPresent readinessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /tsm\_docker\_utils/status\_check.sh | grep -E 'ACTIVE|BUSY' periodSeconds: 30 timeoutSeconds: 60 livenessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /tsm\_docker\_utils/status\_check.sh | grep -E 'ACTIVE|BUSY' initialDelaySeconds: 600 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 60 volumeMounts: - name: logmount mountPath: /var/log/tableau - name: clone-volume mountPath: /docker/clone - name: dataengine-volume mountPath: /docker/dataengine - name: temp mountPath: /var/opt/tableau/tableau\_server/data/tabsvc/temp env: - name: ROOT\_LOG\_DIR value: /var/log/tableau - name: CLONE\_ARTIFACT\_DIR\_FOR\_INDEPENDENT\_CONTAINERS value: /docker/clone/clone-artifacts - name: FILESTORE\_MOUNT\_PATH value: /docker/dataengine - name: gateway image: # Gateway Image ports: - containerPort: 8080 imagePullPolicy: IfNotPresent readinessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /tsm\_docker\_utils/status\_check.sh | grep -E 'ACTIVE|BUSY' periodSeconds: 30 timeoutSeconds: 60 livenessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /tsm\_docker\_utils/status\_check.sh | grep -E 'ACTIVE|BUSY' initialDelaySeconds: 600 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 60 volumeMounts: - name: logmount mountPath: /var/log/tableau - name: clone-volume mountPath: /docker/clone - name: dataengine-volume mountPath: /docker/dataengine - name: temp mountPath: /var/opt/tableau/tableau\_server/data/tabsvc/temp env: - name: ROOT\_LOG\_DIR value: /var/log/tableau - name: CLONE\_ARTIFACT\_DIR\_FOR\_INDEPENDENT\_CONTAINERS value: /docker/clone/clone-artifacts - name: FILESTORE\_MOUNT\_PATH value: /docker/dataengine - name: hyper image: # Hyper Image ports: - containerPort: 8200 imagePullPolicy: IfNotPresent readinessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /tsm\_docker\_utils/status\_check.sh | grep -E 'ACTIVE|BUSY' periodSeconds: 30 timeoutSeconds: 60 livenessProbe: exec: command: - /bin/sh - -c - /tsm\_docker\_utils/status\_check.sh | grep -E 'ACTIVE|BUSY' initialDelaySeconds: 600 periodSeconds: 60 timeoutSeconds: 60 volumeMounts: - name: logmount mountPath: /var/log/tableau - name: clone-volume mountPath: /docker/clone - name: dataengine-volume mountPath: /docker/dataengine - name: temp mountPath: /var/opt/tableau/tableau\_server/data/tabsvc/temp env: - name: ROOT\_LOG\_DIR value: /var/log/tableau - name: CLONE\_ARTIFACT\_DIR\_FOR\_INDEPENDENT\_CONTAINERS value: /docker/clone/clone-artifacts - name: FILESTORE\_MOUNT\_PATH value: /docker/dataengine volumes: - name: clone-volume nfs: server: path: - name: dataengine-volume nfs: server: path: /dataengine - name: logmount persistentVolumeClaim: claimName: logvolume - name: temp emptyDir: {} #### การกำหนดค่าการปรับขนาดตามกำหนดเวลา apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: backgrounder-scaler-service-account namespace: # Namespace \--- apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: RoleBinding metadata: name: scale-backgrounder-pods namespace: # Namespace subjects: \- kind: ServiceAccount name: backgrounder-scaler-service-account roleRef: kind: ClusterRole name: cluster-admin apiGroup: rbac.authorization.k8s.io \--- apiVersion: batch/v1beta1 kind: CronJob metadata: name: scale-up-job namespace: # Namespace spec: schedule: "0 7 \* \* \*" # Cron Job timing to scale up deployment replicas jobTemplate: spec: template: spec: serviceAccountName: backgrounder-scaler-service-account restartPolicy: OnFailure containers: \- name: scale image: bitnami/kubectl:1.21 imagePullPolicy: IfNotPresent args: \- scale \- --replicas=4 \- deployment/backgrounder \--- apiVersion: batch/v1beta1 kind: CronJob metadata: name: scale-down-job namespace: spec: schedule: "0 9 \* \* \*" # Cron Job timing to scale down deployment replicas jobTemplate: spec: template: spec: serviceAccountName: backgrounder-scaler-service-account restartPolicy: OnFailure containers: \- name: scale image: bitnami/kubectl:1.21 imagePullPolicy: IfNotPresent args: \- scale \- --replicas=2 \- deployment/backgrounder #### งาน Kubernetes เพื่อล้างการกำหนดค่าการโคลน (ไม่บังคับ) งานนี้เป็นงาน Kubernetes ที่ช่วยอำนวยความสะดวกซึ่งคุณอาจใช้ในระหว่างการทดสอบ หากคุณต้องการล้างการกำหนดค่าการโคลนที่สร้างโดย Tableau Server ในที่เก็บระหว่างการเรียกใช้การปรับใช้ที่แตกต่างกัน คุณสามารถเรียกใช้งานในลักษณะนี้เพื่อล้าง NFS ได้ apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: delete-clone-artifacts-job namespace: manatee-cluster spec: template: spec: containers: \- name: delete-clone-artifacts image: busybox:1.28 command: \['sh', '-c', "rm -rf ${CLONE\_ARTIFACT\_DIR}"\] env: \- name: CLONE\_ARTIFACT\_DIR value: /docker/clone/clone-artifacts securityContext: runAsUser: 0 allowPrivilegeEscalation: true volumeMounts: \- name: clone-volume mountPath: /docker/clone restartPolicy: Never volumes: \- name: clone-volume nfs: server: # IP for shared NFS directory for clone output path: /clone