Second Korean L10n Work For Release 1.17 (#18570)
- Update to Outdated files in dev-1.17-ko.2 branch. (#18236) - Update path of referenced links in translated documents - 1.17 (#18282) - Use original text for a code (#18358) - Updates to documents that do not reflect the original text - 1.17 (#18270) - Translate services-networking/dual-stack.md in Korean. (#18251) - Update cluster-large.md (#18232) - Translate services-networking/network-policies.md in Korean. (#18269) - Modify reference links for translated documents added from previous branches. (#18432) - Translate docs/concepts/services-networking/add-entries-to-pod-etc-hosts-with-host-aliases.md in Korean (#18484) Co-Authored-By: Lawrence Kay <lkay9495@hotmail.com> Co-Authored-By: Yuk, Yongsu <ysyukr@gmail.com> Co-Authored-By: Jmnote <opcore@gmail.com> Co-Authored-By: Claudia J.Kang <claudiajkang@gmail.com> Co-authored-by: Seokho Son <shsongist@gmail.com> Co-Authored-By: June Yi <june.yi@samsung.com> Co-authored-by: Yuk, Yongsu <ysyukr@gmail.com> Co-authored-by: Lawrence Kay <me@lkaybob.pe.kr> Co-authored-by: Jmnote <opcore@gmail.com> Co-authored-by: Seokho Son <shsongist@gmail.com> Co-authored-by: June Yi <june.yi@samsung.com>
This commit is contained in:
Claudia J.Kang
committed by
Kubernetes Prow Robot
Kubernetes Prow Robot
parent
34fa184dcf
commit
29235743ed
@@ -18,71 +18,71 @@ weight: 20
|
||||
|
||||
## 설치
|
||||
|
||||
A cluster is a set of nodes (physical or virtual machines) running Kubernetes agents, managed by a "master" (the cluster-level control plane).
|
||||
클러스터는 쿠버네티스 에이전트가 구동하는 노드(물리 또는 가상 머신)의 집합이며, "마스터"(클러스터-수준 컨트롤 플레인)에 의해 관리된다.
|
||||
|
||||
Normally the number of nodes in a cluster is controlled by the value `NUM_NODES` in the platform-specific `config-default.sh` file (for example, see [GCE's `config-default.sh`](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/gce/config-default.sh)).
|
||||
보통 클러스터 내 노드 수는 플랫폼별 `config-default.sh` 파일 (예를 들면, [GCE의 `config-default.sh`](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/gce/config-default.sh))에 있는 `NUM_NODES` 값에 따라 조절된다.
|
||||
|
||||
Simply changing that value to something very large, however, may cause the setup script to fail for many cloud providers. A GCE deployment, for example, will run in to quota issues and fail to bring the cluster up.
|
||||
하지만 단순히 값만 매우 크게 바꾼다면, 클라우드 프로바이더에 따라 셋업 스크립트가 실패할 수도 있다. 예를 들어, GCE에 배포할 때 쿼터 이슈가 발생하여 클러스터 구축이 실패할 수 있다.
|
||||
|
||||
When setting up a large Kubernetes cluster, the following issues must be considered.
|
||||
큰 쿠버네티스 클러스터를 설정할 때는 다음 이슈들을 고려해야 한다.
|
||||
|
||||
### 쿼터 문제
|
||||
|
||||
To avoid running into cloud provider quota issues, when creating a cluster with many nodes, consider:
|
||||
여러 노드를 가지는 클러스터를 만들 때, 클라우드 프로바이더 쿼터 이슈를 피하기 위해 고려할 점:
|
||||
|
||||
* Increase the quota for things like CPU, IPs, etc.
|
||||
* In [GCE, for example,](https://cloud.google.com/compute/docs/resource-quotas) you'll want to increase the quota for:
|
||||
* CPUs
|
||||
* VM instances
|
||||
* Total persistent disk reserved
|
||||
* In-use IP addresses
|
||||
* Firewall Rules
|
||||
* Forwarding rules
|
||||
* Routes
|
||||
* Target pools
|
||||
* Gating the setup script so that it brings up new node VMs in smaller batches with waits in between, because some cloud providers rate limit the creation of VMs.
|
||||
* CPU, IP 등의 쿼터를 늘린다.
|
||||
* 예를 들어, [GCE의 경우](https://cloud.google.com/compute/docs/resource-quotas) 다음에 관한 쿼터를 늘릴 수 있다.
|
||||
* CPU
|
||||
* VM 인스턴스
|
||||
* 전체 영구 디스크 예약
|
||||
* 사용 중인 IP 주소
|
||||
* 방화벽 규칙
|
||||
* 포워딩 규칙
|
||||
* 라우트
|
||||
* 대상 풀
|
||||
* 일부 클라우드 프로바이더는 VM 생성 속도에 상한이 있어, 셋업 스크립트 수행 간 새로운 노드 VM을 생성하는 사이사이에 대기시간이 추가되는 작은 배치가 걸릴 수 있다.
|
||||
|
||||
### Etcd 저장소
|
||||
### etcd 저장소
|
||||
|
||||
To improve performance of large clusters, we store events in a separate dedicated etcd instance.
|
||||
큰 클러스터의 성능 향상을 위해, 우리는 이벤트를 각각의 전용 etcd 인스턴스에 저장한다.
|
||||
|
||||
When creating a cluster, existing salt scripts:
|
||||
클러스터 생성시의 부가 스트립트이다.
|
||||
|
||||
* start and configure additional etcd instance
|
||||
* configure api-server to use it for storing events
|
||||
* 추가 ectd 인스턴스 시작 및 설정
|
||||
* 이벤트를 저장하기 위한 api-server 설정
|
||||
|
||||
### 마스터 크기와 마스터 구성 요소
|
||||
|
||||
On GCE/Google Kubernetes Engine, and AWS, `kube-up` automatically configures the proper VM size for your master depending on the number of nodes
|
||||
in your cluster. On other providers, you will need to configure it manually. For reference, the sizes we use on GCE are
|
||||
GCE/구글 쿠버네티스 엔진 및 AWS에서, `kube-up`은 클러스터 내 노드의 수에 따라 마스터용으로 적합한 VM 크기를 자동으로 설정한다.
|
||||
기타 다른 프로바이더의 경우, 수동으로 설정해야 한다. 참고로 GCE에 적용하는 크기는 다음과 같다.
|
||||
|
||||
* 1-5 nodes: n1-standard-1
|
||||
* 6-10 nodes: n1-standard-2
|
||||
* 11-100 nodes: n1-standard-4
|
||||
* 101-250 nodes: n1-standard-8
|
||||
* 251-500 nodes: n1-standard-16
|
||||
* more than 500 nodes: n1-standard-32
|
||||
* 1-5 노드: n1-standard-1
|
||||
* 6-10 노드: n1-standard-2
|
||||
* 11-100 노드: n1-standard-4
|
||||
* 101-250 노드: n1-standard-8
|
||||
* 251-500 노드: n1-standard-16
|
||||
* 500 노드 이상: n1-standard-32
|
||||
|
||||
And the sizes we use on AWS are
|
||||
AWS에 적용하는 크기는 다음과 같다.
|
||||
|
||||
* 1-5 nodes: m3.medium
|
||||
* 6-10 nodes: m3.large
|
||||
* 11-100 nodes: m3.xlarge
|
||||
* 101-250 nodes: m3.2xlarge
|
||||
* 251-500 nodes: c4.4xlarge
|
||||
* more than 500 nodes: c4.8xlarge
|
||||
* 1-5 노드: m3.medium
|
||||
* 6-10 노드: m3.large
|
||||
* 11-100 노드: m3.xlarge
|
||||
* 101-250 노드: m3.2xlarge
|
||||
* 251-500 노드: c4.4xlarge
|
||||
* 500 노드 이상: c4.8xlarge
|
||||
|
||||
{{< note >}}
|
||||
On Google Kubernetes Engine, the size of the master node adjusts automatically based on the size of your cluster. For more information, see [this blog post](https://cloudplatform.googleblog.com/2017/11/Cutting-Cluster-Management-Fees-on-Google-Kubernetes-Engine.html).
|
||||
구글 쿠버네티스 엔진에서, 마스터 노드 크기는 클러스터의 크기에 따라 자동적으로 조절된다. 자세한 사항은 [이 블로그 글](https://cloudplatform.googleblog.com/2017/11/Cutting-Cluster-Management-Fees-on-Google-Kubernetes-Engine.html)을 참고하라.
|
||||
|
||||
On AWS, master node sizes are currently set at cluster startup time and do not change, even if you later scale your cluster up or down by manually removing or adding nodes or using a cluster autoscaler.
|
||||
AWS에서, 마스터 노드의 크기는 클러스터 시작 시에 설정된 그대로이며 변경되지 않는다. 이후에 클러스터를 스케일 업/다운하거나 수동으로 노드를 추가/제거하거나 클러스터 오토스케일러를 사용하더라도 그렇다.
|
||||
{{< /note >}}
|
||||
|
||||
### 애드온 자원
|
||||
|
||||
To prevent memory leaks or other resource issues in [cluster addons](https://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons) from consuming all the resources available on a node, Kubernetes sets resource limits on addon containers to limit the CPU and Memory resources they can consume (See PR [#10653](http://pr.k8s.io/10653/files) and [#10778](http://pr.k8s.io/10778/files)).
|
||||
[클러스터 애드온](https://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons)이 메모리 누수 등 노드 상의 가용한 리소스를 모두 소비하는 리소스 이슈를 방지하기 위해, 쿠버네티스는 애드온 컨테이너가 소비할 수 있는 CPU와 메모리 리소스를 제한하는 리소스 상한을 둔다(PR [#10653](http://pr.k8s.io/10653/files)과 [#10778](http://pr.k8s.io/10778/files) 참고).
|
||||
|
||||
For example:
|
||||
예시:
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
containers:
|
||||
@@ -94,35 +94,34 @@ For example:
|
||||
memory: 200Mi
|
||||
```
|
||||
|
||||
Except for Heapster, these limits are static and are based on data we collected from addons running on 4-node clusters (see [#10335](http://issue.k8s.io/10335#issuecomment-117861225)). The addons consume a lot more resources when running on large deployment clusters (see [#5880](http://issue.k8s.io/5880#issuecomment-113984085)). So, if a large cluster is deployed without adjusting these values, the addons may continuously get killed because they keep hitting the limits.
|
||||
힙스터(Heapster)를 제외하고, 이러한 상한들은 정적이며 4-노드 클러스터에서 구동한 애드온으로부터 수집한 데이터에 기반한 것이다.([#10335](http://issue.k8s.io/10335#issuecomment-117861225) 참고). 애드온이 큰 클러스터에서 구동되면 더 많은 리소스를 소비한다([#5880](http://issue.k8s.io/5880#issuecomment-113984085) 참고). 따라서, 이러한 값의 조정 없이 큰 클러스터를 배포하면, 애드온들이 상한에 걸려 반복적으로 죽을 수 있다.
|
||||
|
||||
To avoid running into cluster addon resource issues, when creating a cluster with many nodes, consider the following:
|
||||
많은 노드를 가진 클러스터를 생성할 때는 애드온 리소스 이슈를 피하기 위해 다음을 고려하라.
|
||||
|
||||
* Scale memory and CPU limits for each of the following addons, if used, as you scale up the size of cluster (there is one replica of each handling the entire cluster so memory and CPU usage tends to grow proportionally with size/load on cluster):
|
||||
* [InfluxDB and Grafana](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/cluster-monitoring/influxdb/influxdb-grafana-controller.yaml)
|
||||
* [kubedns, dnsmasq, and sidecar](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/dns/kube-dns/kube-dns.yaml.in)
|
||||
* 다음 애드온을 사용한다면, 클러스터의 크기를 확장할 때 그에 맞게 메모리와 CPU 상한을 규모를 조정하라 (전체 클러스터를 담당하는 각 레플리카는, 메모리와 CPU 사용량이 대체로 클러스터의 크기/부하에 따라 비율적으로 증가할 것이다).
|
||||
* [InfluxDB와 Grafana](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/cluster-monitoring/influxdb/influxdb-grafana-controller.yaml)
|
||||
* [kubedns, dnsmasq, 사이드카](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/dns/kube-dns/kube-dns.yaml.in)
|
||||
* [Kibana](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/kibana-deployment.yaml)
|
||||
* Scale number of replicas for the following addons, if used, along with the size of cluster (there are multiple replicas of each so increasing replicas should help handle increased load, but, since load per replica also increases slightly, also consider increasing CPU/memory limits):
|
||||
* 다음 애드온들을 쓴다면 클러스터 크기에 따라 레플리카 수를 조절해준다(각각 레플리카가 여러 개 두면 늘어나는 부하를 처리하는 데 도움이 되지만, 레플리카 당 부하도 약간 늘어나게 되므로 CPU/메모리 상한을 높이는 것을 고려해보자):
|
||||
* [elasticsearch](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/es-statefulset.yaml)
|
||||
* Increase memory and CPU limits slightly for each of the following addons, if used, along with the size of cluster (there is one replica per node but CPU/memory usage increases slightly along with cluster load/size as well):
|
||||
* [FluentD with ElasticSearch Plugin](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/fluentd-es-ds.yaml)
|
||||
* [FluentD with GCP Plugin](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-gcp/fluentd-gcp-ds.yaml)
|
||||
* 다음의 애드온들을 쓴다면, 클러스터 크기에 따라 각각 메모리와 CPU 상한을 조금 더 높이자(노드 당 레플리카 1개만 있어도 클러스터 부하량/크기에 따라 CPU/메모리 사용율은 조금씩 증가한다).
|
||||
* [ElasticSearch 플러그인을 적용한 FluentD](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/fluentd-es-ds.yaml)
|
||||
* [GCP 플러그인을 적용한 FluentD](http://releases.k8s.io/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/addons/fluentd-gcp/fluentd-gcp-ds.yaml)
|
||||
|
||||
Heapster's resource limits are set dynamically based on the initial size of your cluster (see [#16185](http://issue.k8s.io/16185)
|
||||
and [#22940](http://issue.k8s.io/22940)). If you find that Heapster is running
|
||||
out of resources, you should adjust the formulas that compute heapster memory request (see those PRs for details).
|
||||
힙스터의 리소스 상한은 클러스터 최초 크기에 기초하여 동적으로 설정된다([#16185](http://issue.k8s.io/16185)과
|
||||
[#22940](http://issue.k8s.io/22940) 참조). 힙스터에 리소스가 부족한 경우라면,
|
||||
힙스터 메모리 요청량(상세내용은 해당 PR 참조)을 계산하는 공식을 적용해보자.
|
||||
|
||||
For directions on how to detect if addon containers are hitting resource limits, see the [Troubleshooting section of Compute Resources](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#troubleshooting).
|
||||
애드온 컨테이너가 리소스 상한에 걸리는 것을 탐지하는 방법에 대해서는 [컴퓨트 리소스의 트러블슈팅 섹션](/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#troubleshooting)을 참고하라.
|
||||
|
||||
In the [future](http://issue.k8s.io/13048), we anticipate to set all cluster addon resource limits based on cluster size, and to dynamically adjust them if you grow or shrink your cluster.
|
||||
We welcome PRs that implement those features.
|
||||
[미래](http://issue.k8s.io/13048)에는 모든 클러스터 애드온의 리소스 상한을 클러스터 크기에 맞게 설정해주고 클러스터를 키우거나 줄일 때 동적으로 조절해줄 수 있기를 기대한다.
|
||||
이런 기능들에 대한 PR은 언제든 환영한다.
|
||||
|
||||
### 시작 시 사소한 노드 오류 허용
|
||||
|
||||
For various reasons (see [#18969](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/18969) for more details) running
|
||||
`kube-up.sh` with a very large `NUM_NODES` may fail due to a very small number of nodes not coming up properly.
|
||||
Currently you have two choices: restart the cluster (`kube-down.sh` and then `kube-up.sh` again), or before
|
||||
running `kube-up.sh` set the environment variable `ALLOWED_NOTREADY_NODES` to whatever value you feel comfortable
|
||||
with. This will allow `kube-up.sh` to succeed with fewer than `NUM_NODES` coming up. Depending on the
|
||||
reason for the failure, those additional nodes may join later or the cluster may remain at a size of
|
||||
`NUM_NODES - ALLOWED_NOTREADY_NODES`.
|
||||
다양한 이유로(자세한 내용은 [#18969](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/18969) 참고) 매우 큰 `NUM_NODES`를 주고
|
||||
`kube-up.sh`을 실행하면 제대로 기동되지 않은 극소수의 노드들 때문에 실패할 수 있다.
|
||||
현재로서는 두 가지 선택지가 있다. 클러스터를 재시작하거나(`kube-down.sh` 한 후 다시 `kube-up.sh` ),
|
||||
`kube-up.sh` 실행 전에 환경변수 `ALLOWED_NOTREADY_NODES`를 적당한 값으로 설정해주는 것이다.
|
||||
이렇게 하면 `NUM_NODES`에 못 미치는 경우에도 `kube-up.sh`이 성공할 수 있다.
|
||||
실패 원인에 따라 일부 노드들이 늦게 결합되거나, 클러스터가 `NUM_NODES - ALLOWED_NOTREADY_NODES`의 크기로 남을 수 있다.
|
||||
|
||||
+1
-1
@@ -96,7 +96,7 @@ spec:
|
||||
* 네트워크를 통한 노드에서 파드 간에 통신, 리눅스 마스터에서 `curl`을 파드 IP 주소의 80 포트로 실행하여 웹 서버 응답을 확인한다.
|
||||
* 파드와 파드 간에 통신, `docker exec` 나 `kubectl exec`를 이용해 파드 간에 핑(ping)한다(윈도우 노드를 여럿가지고 있다면 호스트를 달리하며).
|
||||
* 서비스와 파드 간에 통신, 리눅스 마스터와 독립 파드에서 `curl`을 가상 서비스 IP 주소(`kubectl get services`로 보여지는)로 실행한다.
|
||||
* 서비스 검색(discovery), 쿠버네티스 [기본 DNS 접미사](/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service/#services)와 서비스 이름으로 `curl`을 실행한다.
|
||||
* 서비스 검색(discovery), 쿠버네티스 [기본 DNS 접미사](/ko/docs/concepts/services-networking/dns-pod-service/#서비스)와 서비스 이름으로 `curl`을 실행한다.
|
||||
* 인바운드 연결, 클러스터 외부 장비나 리눅스 마스터에서 NodePort로 `curl`을 실행한다.
|
||||
* 아웃바운드 연결, `kubectl exec`를 이용해서 파드에서 외부 IP 주소로 `curl`을 실행한다.
|
||||
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user