[ko] Update outdated files in dev-1.20-ko.8 (p1)

2021-04-26 17:21:19 +09:00
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@@ -111,8 +111,8 @@ kubectl edit ds/fluentd-elasticsearch -n kube-system

 ##### 컨테이너 이미지만 업데이트

-데몬셋 템플릿에서 컨테이너 이미지를 업데이트해야 하는
-경우(예: `.spec.template.spec.containers[*].image`), `kubectl set image` 를 사용한다.
+데몬셋 템플릿(예: `.spec.template.spec.containers[*].image`)에 의해 정의된 컨테이너 이미지만 업데이트하려면, 
+`kubectl set image` 를 사용한다.

 ```shell
 kubectl set image ds/fluentd-elasticsearch fluentd-elasticsearch=quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentd:v2.6.0 -n kube-system
@@ -168,7 +168,7 @@ kubectl get pods -l name=fluentd-elasticsearch -o wide -n kube-system
 데몬셋 롤아웃이 진행되지 않는다.

 이 문제를 해결하려면, 데몬셋 템플릿을 다시 업데이트한다. 이전의 비정상 롤아웃으로 인해
-새로운 롤아웃이 차단되지 않는다.
+새로운 롤아웃이 차단되지는 않는다.

 #### 클럭 차이(skew)

@@ -13,7 +13,7 @@ description: 클러스터의 노드별로 리소스로 사용할 GPU를 구성
 쿠버네티스는 AMD 및 NVIDIA GPU(그래픽 프로세싱 유닛)를 노드들에 걸쳐 관리하기 위한 **실험적인**
 지원을 포함한다.

-이 페이지는 다른 쿠버네티스 버전 간에 걸쳐 사용자가 GPU들을 소비할 수 있는 방법과
+이 페이지는 여러 쿠버네티스 버전에서 사용자가 GPU를 활용할 수 있는 방법과
 현재의 제약 사항을 설명한다.


@@ -37,7 +37,7 @@ description: 클러스터의 노드별로 리소스로 사용할 GPU를 구성
 `nvidia.com/gpu` 를 스케줄 가능한 리소스로써 노출시킨다.

 사용자는 이 GPU들을 `cpu` 나 `memory` 를 요청하는 방식과 동일하게
-`<vendor>.com/gpu` 를 요청함으로써 컨테이너를 통해 소비할 수 있다.
+`<vendor>.com/gpu` 를 요청함으로써 컨테이너에서 활용할 수 있다.
 그러나 GPU를 사용할 때는 리소스 요구 사항을 명시하는 방식에 약간의
 제약이 있다.

@@ -37,8 +37,8 @@ kubectl delete statefulsets <statefulset-name>
 kubectl delete service <service-name>
 ```

-kubectl을 통해 스테이트풀셋을 삭제하면 0으로 스케일이 낮아지고, 스테이트풀셋에 포함된 모든 파드가 삭제된다.
-파드가 아닌 스테이트풀셋만 삭제하려면, `--cascade=false` 를 사용한다.
+kubectl을 통해 스테이트풀셋을 삭제하면, 스테이트풀셋의 크기가 0으로 설정되고 이로 인해 스테이트풀셋에 포함된 모든 파드가 삭제된다. 파드가 아닌 스테이트풀셋만 삭제하려면, `--cascade=false` 옵션을 사용한다. 
+예시는 다음과 같다.

 ```shell
 kubectl delete -f <file.yaml> --cascade=false
@@ -381,7 +381,7 @@ object:
 외부 메트릭 사용시, 먼저 모니터링 시스템에 대한 이해가 있어야 한다.
 이 설치는 사용자 정의 메트릭과 유사하다.
 외부 메트릭을 사용하면 모니터링 시스템의 사용 가능한 메트릭에 기반하여 클러스터를 오토스케일링 할 수 있다.
-위의 예제처럼 `name`과 `selector`를 갖는 `metric` 블록을 제공하고,
+위의 예제처럼 `name`과 `selector`를 갖는 `metric` 블록을 명시하고,
 `Object` 대신에 `External` 메트릭 타입을 사용한다.
 만일 여러 개의 시계열이 `metricSelector`와 일치하면, HorizontalPodAutoscaler가 값의 합을 사용한다.
 외부 메트릭들은 `Value`와 `AverageValue` 대상 타입을 모두 지원하고,
@@ -23,9 +23,7 @@ Pod Autoscaler는 크기를 조정할 수 없는 오브젝트(예: 데몬셋(Dae

 Horizontal Pod Autoscaler는 쿠버네티스 API 리소스 및 컨트롤러로 구현된다.
 리소스는 컨트롤러의 동작을 결정한다.
-컨트롤러는 관찰된 평균 CPU 사용률이 사용자가 지정한 대상과 일치하도록 레플리케이션
-컨트롤러 또는 디플로이먼트에서 레플리카 개수를 주기적으로 조정한다.
-
+컨트롤러는 평균 CPU 사용률, 평균 메모리 사용률 또는 다른 커스텀 메트릭과 같은 관찰 대상 메트릭이 사용자가 지정한 목표값과 일치하도록 레플리케이션 컨트롤러 또는 디플로이먼트에서 레플리카 개수를 주기적으로 조정한다.



@@ -355,7 +353,7 @@ API에 접속하려면 클러스터 관리자는 다음을 확인해야 한다.

 ## 구성가능한 스케일링 동작 지원

-[v1.18](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-autoscaling/20190307-configurable-scale-velocity-for-hpa.md)
+[v1.18](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-autoscaling/853-configurable-hpa-scale-velocity/README.md)
 부터 `v2beta2` API는 HPA `behavior` 필드를 통해
 스케일링 동작을 구성할 수 있다.
 동작은 `behavior` 필드 아래의 `scaleUp` 또는 `scaleDown`
@@ -17,9 +17,9 @@ no_list: true
 `kubectl` 은 다양한 리눅스 플랫폼, macOS, 그리고 윈도우에 설치할 수 있다.
 각각에 대한 설치 가이드는 다음과 같다.

- [리눅스에 `kubectl` 설치하기](install-kubectl-linux)
- [macOS에 `kubectl` 설치하기](install-kubectl-macos)
- [윈도우에 `kubectl` 설치하기](install-kubectl-windows)
+- [리눅스에 `kubectl` 설치하기](/ko/docs/tasks/tools/install-kubectl-linux/)
+- [macOS에 `kubectl` 설치하기](/ko/docs/tasks/tools/install-kubectl-macos/)
+- [윈도우에 `kubectl` 설치하기](/ko/docs/tasks/tools/install-kubectl-windows/)

 ## kind