ARK コマンド徹底解説：エラー対処から応用テクニックまで完全マニュアル

ARK コマンドとは？

ARK（Advanced Resource Keeper）とは、Linux・Unix 系統で使われる高性能なジョブスケジューラです。
多くのサーバーやクラスター環境で、CPU・メモリ・ストレージなどのリソースを効率的に割り当てるために利用され、ジョブが正常に完了するまでリソースを確保し続ける点が特徴です。
本記事では、ARK のインストールから基本・応用コマンド、エラー対処、トラブルシューティングまでを網羅し、日々の運用で直面する課題を一挙に解決します。

ARK のインストール・初期設定

1. 依存パッケージの確認

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential libboost-all-dev

Boost ライブラリは ARK が多くの機能を実装する際に不可欠です。
OS によっては yum や zypper など適宜使ってください。

2. ソースコードのダウンロード

git clone https://github.com/ark-project/ark.git
cd ark

3. コンパイル & インストール

make
sudo make install

正常に完了したら、/usr/local/bin/ark が作成されているはずです。

4. 初期設定ファイル

sudo cp /etc/ark/example.conf /etc/ark/ark.conf

この ark.conf ファイルに以下のような基本設定を書き込みます。

設定項目	説明
`SCHEDULER_PORT`	コマンドが接続するポート番号 (例: 8080)
`MAX_JOBS`	同時に実行できるジョブ数
`LOG_DIR`	ログファイルの保存場所

設定ファイルを編集したら、ARK サービスを再起動します。

sudo systemctl restart ark

基本コマンド一覧

コマンド	概要	典型的な使い方
`ark create`	新しいジョブを作成	`ark create --name "data-collector" --script collect.sh`
`ark run`	ジョブをキューに投入し実行	`ark run data-collector`
`ark stop`	実行中のジョブを停止	`ark stop data-collector`
`ark status`	ジョブの状態を確認	`ark status data-collector`
`ark log`	ジョブのログを表示	`ark log data-collector`
`ark list`	キューにある全ジョブ一覧	`ark list`
`ark delete`	キューからジョブを削除	`ark delete data-collector`

コマンド詳細＋実用オプション

`ark create`

ark create \
  --name "web-scrape" \
  --script /usr/local/bin/scrape.py \
  --env "PYTHONPATH=/opt/lib" \
  --resources cpu=4,memory=8GiB,disk=10GiB

--env：環境変数を渡すことができ、複数指定はカンマで区切ります。
--resources：必要なリソースを明示。欠如があるとジョブがキューから除外されます。

`ark run`

--delay=10：ジョブを 10 秒後に開始。
--priority=10：優先度を10（高いほど先に実行）。

`ark stop`

--force：ジョブが応答しない場合に強制停止。

エラー対処ガイド

1. `ARK ERROR: Unable to acquire resource`

原因：指定リソースが不足。
対策：
1. ark status で現在のリソース使用状況を確認。
2. 複数ジョブを同時に走らせる場合は --resources を緩めるか、不要なジョブを停止。
3. サーバーのリソースを上げる（CPU・メモリ増設）。

2. `ARK ERROR: Job script not found`

原因：指定したスクリプトパスが存在しない。
対策：
- -v オプションでスクリプト実行前にエラーログを取得し、パスを再確認。
- ファイル権限が不足している場合は chmod +x して実行権限を与える。

3. `ARK WARNING: Duplicate job name`

原因：同名ジョブが既にキュー内に存在。
対策：
- ark list で同名ジョブを検索。
- 必要に応じて ark delete で削除、または --force で上書き実行。

4. パーミッション関連

Permission denied (public key)
- SSH キーが設定されていない、またはリモートサーバーに登録されていない。
- ~/.ssh/authorized_keys へ公開鍵を登録し、 ssh-agent で管理。

5. ネットワーク接続がタイムアウト

原因：SCHEDULER_PORT がファイアウォールで遮断。
対策：
- iptables やクラウドセキュリティグループでポート開放。
- ark start -p 8080 で別ポートを試す。

トラブルシューティング：よくあるケース

ケース	具体例	解決策
ジョブが「stuck」状態	`ark status` で `STALLED` になる。	`ark stop --force` で強制終了してから再度 `ark run`。
ログが古すぎて情報がない	`/var/log/ark/*.log` が 7 日前にローテート。	`ark log -c` でローテーション済みログを読み取る。
大量ジョブでフリーズ	`ark list` で 10,000 件以上表示。	`ark list --limit 2000` でページ分割。
データベースの接続エラー	`ARK DB ERROR: connection lost`.	DB サービスが稼働中か確認し、再起動。

応用テクニック

1. マルチノードジョブの分散

ark run \
  --node "node01,node02,node03" \
  --name "data-processor" \
  --script /opt/bin/process.sh

--node：指定したノードでジョブをスケジュール。
必要に応じて負荷を分散し、スループットを最大化。

2. 動的リソース割当

ジョブ開始時に実際に必要とするリソースを算出し、動的に要求。

ark run \
  --script dyn_alloc.py \
  --dynamic-resources

dyn_alloc.py 内で ARK_REQ_CPU=4 などを設定し、ジョブ実行直前にリソース情報を出力。

3. 環境変数とシークレット管理

ark create \
  --name "db-backup" \
  --script backup.sh \
  --env "AWS_ACCESS_KEY_ID=${AWS_ACCESS_KEY_ID}" \
  --env "AWS_SECRET_ACCESS_KEY=${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}"

環境変数を安全に管理する方法として、HashiCorp Vault などと連携。

4. カスタムヘルスチェック

ジョブの完了検知に ARK_HEALTH_CHECK を設定。

ark create \
  --script ./pipeline.sh \
  --health-check "curl -f http://localhost:8000/health"

成功したらリソースを解放し、失敗したらロールバック処理へ。

ログとメトリックの収集

ARK は標準出力に加え、Prometheus のエンドポイント http://localhost:9100/metrics を提供しています。

メトリック名	意味
`ark_jobs_total`	総ジョブ数
`ark_jobs_running`	実行中ジョブ数
`ark_resource_usage_cpu`	CPU 使用率
`ark_resource_usage_memory`	メモリ使用率

Grafana などと組み合わせることで、運用監視ダッシュボードを構築できます。

まとめ

インストール：依存パッケージを整備し、公式リポジトリからコンパイル。
基本操作：create/ run/ stop/ status/ log でジョブを管理。
エラー対処：リソース不足・パスエラー・重複ジョブを中心にチェック。
応用：マルチノード配列、動的リソース、環境変数管理、自動ヘルスチェック。
監視：ログ・メトリックを活用し、Grafana で可視化。

ARK は、ジョブの実行とリソース管理を一元化できる便利なツールです。
記事を参考に、環境に合わせて設定をチューニングし、安定した運用を実現してください。