Merge pull request #33976 from jihoon-seo/220527_ko_Update_outdated_dev-1.24-ko.1_M34
[ko] Update outdated files in `dev-1.24-ko.1` (M34-M48)
This commit is contained in:
Kubernetes Prow Robot
@@ -1,4 +1,8 @@
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title: 파드 오버헤드
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content_type: concept
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weight: 30
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@@ -6,17 +10,12 @@ weight: 30
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<!-- overview -->
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{{< feature-state for_k8s_version="v1.18" state="beta" >}}
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{{< feature-state for_k8s_version="v1.24" state="stable" >}}
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노드 위에서 파드를 구동할 때, 파드는 그 자체적으로 많은 시스템 리소스를 사용한다.
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노드 상에서 파드를 구동할 때, 파드는 그 자체적으로 많은 시스템 리소스를 사용한다.
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이러한 리소스는 파드 내의 컨테이너들을 구동하기 위한 리소스 이외에 추가적으로 필요한 것이다.
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_파드 오버헤드_ 는 컨테이너 리소스 요청과 상한 위에서 파드의 인프라에 의해
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소비되는 리소스를 계산하는 기능이다.
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쿠버네티스에서, _파드 오버헤드_ 는 리소스 요청 및 상한 외에도
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파드의 인프라에 의해 소비되는 리소스를 계산하는 방법 중 하나이다.
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<!-- body -->
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@@ -25,33 +24,30 @@ _파드 오버헤드_ 는 컨테이너 리소스 요청과 상한 위에서 파
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[어드미션](/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#what-are-admission-webhooks)
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이 수행될 때 지정된다.
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파드 오버헤드가 활성화 되면, 파드를 노드에 스케줄링 할 때 컨테이너 리소스 요청의 합에
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파드의 오버헤드를 추가해서 스케줄링을 고려한다. 마찬가지로, kubelet은 파드의 cgroups 크기를 변경하거나
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파드의 축출 등급을 부여할 때에도 파드의 오버헤드를 포함하여 고려한다.
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파드를 노드에 스케줄링할 때, 컨테이너 리소스 요청의 합 뿐만 아니라 파드의 오버헤드도 함께 고려된다.
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마찬가지로, kubelet은 파드의 cgroups 크기를 변경하거나 파드의 축출 등급을 부여할 때에도
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파드의 오버헤드를 포함하여 고려한다.
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## 파드 오버헤드 활성화하기 {#set-up}
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## 파드 오버헤드 환경 설정하기 {#set-up}
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기능 활성화를 위해 클러스터에서
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`PodOverhead` [기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)가 활성화되어 있고(1.18 버전에서는 기본적으로 활성화),
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`overhead` 필드를 정의하는 `RuntimeClass` 가 사용되고 있는지 확인해야 한다.
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## 사용 예제
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파드 오버헤드 기능을 사용하기 위하여, `overhead` 필드를 정의하는 런타임클래스가 필요하다.
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파드 오버헤드를 활용하려면, `overhead` 필드를 정의하는 런타임클래스가 필요하다.
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예를 들어, 가상 머신 및 게스트 OS에 대하여 파드 당 120 MiB를 사용하는
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가상화 컨테이너 런타임의 런타임클래스의 경우 다음과 같이 정의 할 수 있다.
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```yaml
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kind: RuntimeClass
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apiVersion: node.k8s.io/v1
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kind: RuntimeClass
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metadata:
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name: kata-fc
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name: kata-fc
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handler: kata-fc
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overhead:
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podFixed:
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memory: "120Mi"
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cpu: "250m"
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podFixed:
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||||
memory: "120Mi"
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||||
cpu: "250m"
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```
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`kata-fc` 런타임클래스 핸들러를 지정하는 워크로드는 리소스 쿼터 계산,
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@@ -68,7 +64,7 @@ spec:
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runtimeClassName: kata-fc
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containers:
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- name: busybox-ctr
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image: busybox
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image: busybox:1.28
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||||
stdin: true
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tty: true
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resources:
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@@ -88,13 +84,15 @@ spec:
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파드는 거부된다. 주어진 예제에서, 오직 런타임클래스의 이름만이 정의되어 있기 때문에, 어드미션 컨트롤러는 파드가
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`overhead` 를 포함하도록 변경한다.
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런타임클래스의 어드미션 수행 후에, 파드의 스펙이 갱신된 것을 확인할 수 있다.
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런타임클래스 어드미션 컨트롤러가 변경을 완료하면,
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다음의 명령어로 업데이트된 파드 오버헤드 값을 확인할 수 있다.
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```bash
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kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.overhead}'
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```
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명령 실행 결과는 다음과 같다.
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```
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map[cpu:250m memory:120Mi]
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```
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@@ -106,23 +104,26 @@ kube-scheduler 는 어떤 노드에 파드가 기동 되어야 할지를 정할
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해당 파드에 대한 컨테이너의 리소스 요청의 합을 고려한다. 이 예제에서, 스케줄러는
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리소스 요청과 파드의 오버헤드를 더하고, 2.25 CPU와 320 MiB 메모리가 사용 가능한 노드를 찾는다.
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일단 파드가 특정 노드에 스케줄링 되면, 해당 노드에 있는 kubelet 은 파드에 대한 새로운 {{< glossary_tooltip text="cgroup" term_id="cgroup" >}}을 생성한다.
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일단 파드가 특정 노드에 스케줄링 되면, 해당 노드에 있는 kubelet 은
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||||
파드에 대한 새로운 {{< glossary_tooltip text="cgroup" term_id="cgroup" >}}을 생성한다.
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||||
기본 컨테이너 런타임이 만들어내는 컨테이너들은 이 파드 안에 존재한다.
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만약 각 컨테이너에 대하여 QoS가 보장되었거나 향상이 가능하도록 QoS 의 리소스 상한 제한이 걸려있으면,
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kubelet 은 해당 리소스(CPU의 경우 cpu.cfs_quota_us, 메모리의 경우 memory.limit_in_bytes)와 연관된 파드의
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cgroup 의 상한선을 설정한다. 이 상한선은 컨테이너 리소스 상한과 PodSpec에
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정의된 `overhead` 의 합에 기반한다.
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만약 각 컨테이너에 대하여 리소스 상한 제한이 걸려있으면
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(제한이 걸려있는 보장된(Guaranteed) Qos 또는 향상 가능한(Burstable) QoS),
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kubelet 은 해당 리소스(CPU의 경우 cpu.cfs_quota_us, 메모리의 경우 memory.limit_in_bytes)와 연관된 파드의 cgroup 의 상한선을 설정한다.
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이 상한선은 컨테이너 리소스 상한과 PodSpec에 정의된 `overhead` 의 합에 기반한다.
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CPU의 경우, 만약 파드가 보장형 또는 버스트형 QoS로 설정되었으면, kubelet은 PodSpec에 정의된 `overhead` 에 컨테이너의
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리소스 요청의 합을 더한 값을 `cpu.shares` 로 설정한다.
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||||
CPU의 경우, 만약 파드가 보장형 또는 버스트형 QoS로 설정되었으면,
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kubelet은 PodSpec에 정의된 `overhead` 에 컨테이너의 리소스 요청의 합을 더한 값을 `cpu.shares` 로 설정한다.
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다음의 예제를 참고하여, 워크로드에 대하여 컨테이너의 리소스 요청을 확인하자.
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```bash
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kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.containers[*].resources.limits}'
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```
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컨테이너 리소스 요청의 합은 각각 CPU 2000m 와 메모리 200MiB 이다.
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```
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map[cpu: 500m memory:100Mi] map[cpu:1500m memory:100Mi]
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```
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@@ -133,19 +134,21 @@ map[cpu: 500m memory:100Mi] map[cpu:1500m memory:100Mi]
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kubectl describe node | grep test-pod -B2
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```
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CPU 2250m와 메모리 320MiB 가 리소스로 요청되었으며, 이 결과는 파드의 오버헤드를 포함한다.
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결과를 보면 2250 m의 CPU와 320 MiB의 메모리가 리소스로 요청되었다. 여기에는 파드 오버헤드가 포함되어 있다.
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```
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Namespace Name CPU Requests CPU Limits Memory Requests Memory Limits AGE
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--------- ---- ------------ ---------- --------------- ------------- ---
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default test-pod 2250m (56%) 2250m (56%) 320Mi (1%) 320Mi (1%) 36m
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Namespace Name CPU Requests CPU Limits Memory Requests Memory Limits AGE
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--------- ---- ------------ ---------- --------------- ------------- ---
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||||
default test-pod 2250m (56%) 2250m (56%) 320Mi (1%) 320Mi (1%) 36m
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```
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## 파드 cgroup 상한 확인하기
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워크로드가 실행 중인 노드에서 파드의 메모리 cgroup들을 확인 해보자. 다음의 예제에서, [`crictl`](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools/blob/master/docs/crictl.md)은 노드에서 사용되며,
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||||
CRI-호환 컨테이너 런타임을 위해서 노드에서 사용할 수 있는 CLI 를 제공한다.
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||||
파드의 오버헤드 동작을 보여주는 좋은 예이며,
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사용자가 노드에서 직접 cgroup들을 확인하지 않아도 된다.
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워크로드가 실행 중인 노드에서 파드의 메모리 cgroup들을 확인해 보자.
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다음의 예제에서,
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[`crictl`](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools/blob/master/docs/crictl.md)은 노드에서 사용되며,
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||||
CRI-호환 컨테이너 런타임을 위해서 노드에서 사용할 수 있는 CLI 를 제공한다.
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||||
파드 오버헤드 동작을 보여주는 좋은 예이며, 사용자가 노드에서 직접 cgroup들을 확인하지 않아도 된다.
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먼저 특정 노드에서 파드의 식별자를 확인해 보자.
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@@ -155,39 +158,41 @@ POD_ID="$(sudo crictl pods --name test-pod -q)"
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```
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여기에서, 파드의 cgroup 경로를 확인할 수 있다.
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```bash
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# 파드가 스케줄 된 노드에서 이것을 실행
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sudo crictl inspectp -o=json $POD_ID | grep cgroupsPath
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```
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명령의 결과로 나온 cgroup 경로는 파드의 `pause` 컨테이너를 포함한다. 파드 레벨의 cgroup은 하나의 디렉터리이다.
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```
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"cgroupsPath": "/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/7ccf55aee35dd16aca4189c952d83487297f3cd760f1bbf09620e206e7d0c27a"
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"cgroupsPath": "/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/7ccf55aee35dd16aca4189c952d83487297f3cd760f1bbf09620e206e7d0c27a"
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```
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아래의 특정한 경우에, 파드 cgroup 경로는 `kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2` 이다. 메모리의 파드 레벨 cgroup 설정을 확인하자.
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||||
아래의 특정한 경우에, 파드 cgroup 경로는 `kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2` 이다.
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||||
메모리의 파드 레벨 cgroup 설정을 확인하자.
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```bash
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# 파드가 스케줄 된 노드에서 이것을 실행.
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# 또한 사용자의 파드에 할당된 cgroup 이름에 맞춰 해당 이름을 수정.
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cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/memory.limit_in_bytes
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```
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예상대로 320 MiB 이다.
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예상한 것과 같이 320 MiB 이다.
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```
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335544320
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```
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### 관찰성
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`kube_pod_overhead` 항목은 [kube-state-metrics](https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics)
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에서 사용할 수 있어, 파드 오버헤드가 사용되는 시기를 식별하고,
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정의된 오버헤드로 실행되는 워크로드의 안정성을 관찰할 수 있다.
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이 기능은 kube-state-metrics 의 1.9 릴리스에서는 사용할 수 없지만, 다음 릴리스에서는 가능할 예정이다.
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그 전까지는 소스로부터 kube-state-metric 을 빌드해야 한다.
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몇몇 `kube_pod_overhead` 메트릭은
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[kube-state-metrics](https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics) 에서 사용할 수 있어,
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파드 오버헤드가 사용되는 시기를 식별하고, 정의된 오버헤드로 실행되는 워크로드의 안정성을 관찰할 수 있다.
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## {{% heading "whatsnext" %}}
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||||
* [런타임클래스](/ko/docs/concepts/containers/runtime-class/)
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||||
* [파드오버헤드 디자인](https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-node/688-pod-overhead)
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||||
* [런타임클래스](/ko/docs/concepts/containers/runtime-class/)에 대해 알아본다.
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||||
* 더 자세한 문맥은
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||||
[파드오버헤드 디자인](https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-node/688-pod-overhead) 향상 제안을 확인한다.
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@@ -104,7 +104,7 @@ description: "이 프라이어리티클래스는 XYZ 서비스 파드에만 사
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## 비-선점 프라이어리티클래스 {#non-preempting-priority-class}
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{{< feature-state for_k8s_version="v1.19" state="beta" >}}
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||||
{{< feature-state for_k8s_version="v1.24" state="stable" >}}
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||||
`preemptionPolicy: Never` 를 가진 파드는 낮은 우선순위 파드의 스케줄링 대기열의
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앞쪽에 배치되지만,
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@@ -203,9 +203,11 @@ spec:
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정보를 제공한다.
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파드 P는 반드시 "지정된 노드"로 스케줄링되지는 않는다.
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The scheduler always tries the "nominated Node" before iterating over any other nodes.
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스케줄러는 다른 노드에 스케줄링을 시도하기 전에 항상 "지정된 노드"부터 시도한다.
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피해자 파드가 축출된 후, 그것은 정상적(graceful)으로 종료되는 기간을 갖는다.
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스케줄러가 종료될 피해자 파드를 기다리는 동안 다른 노드를 사용할 수
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||||
있게 되면, 스케줄러는 파드 P를 스케줄링하기 위해 다른 노드를 사용한다. 그 결과,
|
||||
있게 되면, 스케줄러는 파드 P를 스케줄링하기 위해 다른 노드를 사용할 수 있다. 그 결과,
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||||
파드 스펙의 `nominatedNodeName` 과 `nodeName` 은 항상 동일하지 않다. 또한,
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||||
스케줄러가 노드 N에서 파드를 축출했지만, 파드 P보다 우선순위가 높은 파드가
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도착하면, 스케줄러가 노드 N에 새로운 우선순위가 높은 파드를 제공할 수 있다. 이러한
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@@ -21,25 +21,24 @@ kube-scheduler를 미세 조정할 수 있다.
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## RequestedToCapacityRatioResourceAllocation을 사용해서 빈 패킹 활성화하기
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쿠버네티스를 사용하면 사용자가 각 리소스에 대한 가중치와 함께 리소스를 지정하여
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용량 대비 요청 비율을 기반으로 노드의 점수를 매기는 것을 허용한다. 이를
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통해 사용자는 적절한 파라미터를 사용해서 확장된 리소스를 빈 팩으로 만들 수 있어
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대규모의 클러스터에서 부족한 리소스의 활용도가 향상된다.
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`RequestedToCapacityRatioResourceAllocation` 우선 순위 기능의
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동작은 `RequestedToCapacityRatioArgs`라는
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구성 옵션으로 제어할 수 있다. 이 인수는 `shape`와 `resources`
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두 개의 파라미터로 구성된다. `shape` 파라미터는 사용자가 `utilization`과
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`score` 값을 기반으로 최소 요청 또는 최대 요청된 대로 기능을
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조정할 수 있게 한다. `resources` 파라미터는 점수를 매길 때 고려할
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리소스의 `name` 과 각 리소스의 가중치를 지정하는 `weight` 로
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구성된다.
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||||
쿠버네티스는 사용자가 각 리소스에 대한 가중치와 함께 리소스를 지정하여
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||||
용량 대비 요청 비율을 기반으로 노드의 점수를 매기는 것을 허용한다.
|
||||
이를 통해 사용자는 적절한 파라미터를 사용해서 확장된 리소스를 빈 팩으로 만들 수 있어
|
||||
대규모의 클러스터에서 부족한 리소스의 활용도가 향상된다.
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||||
`RequestedToCapacityRatioResourceAllocation` 우선 순위 기능의 동작은
|
||||
`RequestedToCapacityRatioArgs`라는 구성 옵션으로 제어할 수 있다.
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||||
이 인수는 `shape`와 `resources` 두 개의 파라미터로 구성된다.
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||||
`shape` 파라미터는 사용자가 `utilization`과 `score` 값을 기반으로
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최소 요청 또는 최대 요청된 대로 기능을 조정할 수 있게 한다.
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`resources` 파라미터는 점수를 매길 때 고려할 리소스의 `name` 과
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각 리소스의 가중치를 지정하는 `weight` 로 구성된다.
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||||
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다음은 확장된 리소스 `intel.com/foo` 와 `intel.com/bar` 에 대한
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`requestedToCapacityRatioArguments` 를 빈 패킹 동작으로
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설정하는 구성의 예시이다.
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||||
```yaml
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apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
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apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta3
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||||
kind: KubeSchedulerConfiguration
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profiles:
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# ...
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