whentimeslows/website
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Merge pull request #31176 from jihoon-seo/220103_Update_outdated_M71

Browse Source 
[ko] Update outdated files in dev-1.23-ko.1 (M71-M82)
This commit is contained in:
Kubernetes Prow Robot
2022-01-06 00:36:28 -08:00
committed by GitHub
parent 9c8e4184ed afe43b34e1
commit 4d7f985b7a
12 changed files with 214 additions and 122 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
content/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough.md
+106 -56
View File
@@ -4,42 +4,59 @@
title: Horizontal Pod Autoscaler 연습
title: HorizontalPodAutoscaler 연습
content_type: task
weight: 100
min-kubernetes-server-version: 1.23
---
<!-- overview -->
Horizontal Pod Autoscaler는
CPU 사용량(또는 베타 지원의 다른 애플리케이션 지원 메트릭)을 관찰하여
레플리케이션 컨트롤러, 디플로이먼트, 레플리카셋(ReplicaSet) 또는 스테이트풀셋(StatefulSet)의 파드 개수를 자동으로 스케일한다.
[HorizontalPodAutoscaler](/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/)(약어: HPA)는
워크로드 리소스(예: {{< glossary_tooltip text="디플로이먼트" term_id="deployment" >}} 또는
{{< glossary_tooltip text="스테이트풀셋" term_id="statefulset" >}})를
자동으로 업데이트하며,
워크로드의 크기를 수요에 맞게
자동으로 스케일링하는 것을 목표로 한다.
이 문서는 php-apache 서버를 대상으로 Horizontal Pod Autoscaler를 동작해보는 예제이다.
Horizontal Pod Autoscaler 동작과 관련된 더 많은 정보를 위해서는
[Horizontal Pod Autoscaler 사용자 가이드](/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/)를 참고하기 바란다.
수평 스케일링은 부하 증가에 대해
{{< glossary_tooltip text="파드" term_id="pod" >}}를 더 배치하는 것을 뜻한다.
이는 _수직_ 스케일링(쿠버네티스에서는,
해당 워크로드를 위해 이미 실행 중인 파드에
더 많은 자원(예: 메모리 또는 CPU)를 할당하는 것)과는 다르다.
부하량이 줄어들고, 파드의 수가 최소 설정값 이상인 경우,
HorizontalPodAutoscaler는 워크로드 리소스(디플로이먼트, 스테이트풀셋,
또는 다른 비슷한 리소스)에게 스케일 다운을 지시한다.
이 문서는 예제 웹 앱의 크기를 자동으로 조절하도록
HorizontalPodAutoscaler를 설정하는 예시를 다룬다.
이 예시 워크로드는 PHP 코드를 실행하는 아파치 httpd이다.
## {{% heading "prerequisites" %}}
이 예제는 버전 1.2 또는 이상의 쿠버네티스 클러스터와 kubectl을 필요로 한다.
[메트릭 서버](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server) 모니터링을 클러스터에 배포하여
[메트릭 API](https://github.com/kubernetes/metrics)를 통해 메트릭을 제공해야 한다.
Horizontal Pod Autoscaler가 메트릭을 수집할때 해당 API를 사용한다. 메트릭-서버를 배포하는 방법에 대해 배우려면,
[메트릭-서버 문서](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server#deployment)를 참고한다.
{{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}} {{< version-check >}} 이전 버전의
쿠버네티스를 사용하고 있다면, 해당 버전의 문서를
참고한다([사용 가능한 문서의 버전](/ko/docs/home/supported-doc-versions/) 참고).
Horizontal Pod Autoscaler에 다양한 자원 메트릭을 적용하고자 하는 경우,
버전 1.6 또는 이상의 쿠버네티스 클러스터와 kubectl를 사용해야 한다. 사용자 정의 메트릭을 사용하기 위해서는, 클러스터가
사용자 정의 메트릭 API를 제공하는 API 서버와 통신할 수 있어야 한다.
마지막으로 쿠버네티스 오브젝트와 관련이 없는 메트릭을 사용하는 경우,
버전 1.10 또는 이상의 쿠버네티스 클러스터와 kubectl을 사용해야 하며, 외부
메트릭 API와 통신이 가능해야 한다.
자세한 사항은 [Horizontal Pod Autoscaler 사용자 가이드](/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/#사용자-정의-메트릭을-위한-지원)를 참고하길 바란다.
이 예제를 실행하기 위해, 클러스터에 [Metrics Server](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server#readme)가
배포 및 구성되어 있어야 한다. 쿠버네티스 Metrics Server는 클러스터의
{{<glossary_tooltip term_id="kubelet" text="kubelet">}}으로부터
리소스 메트릭을 수집하고, 수집한 메트릭을
[쿠버네티스 API](/ko/docs/concepts/overview/kubernetes-api/)를 통해 노출시키며,
메트릭 수치를 나타내는 새로운 종류의 리소스를 추가하기 위해
[APIService](/ko/docs/concepts/extend-kubernetes/api-extension/apiserver-aggregation/)를 사용할 수 있다.
Metrics Server를 실행하는 방법을 보려면
[metrics-server 문서](https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server#deployment)를 참고한다.
<!-- steps -->
## php-apache 서버 구동 및 노출
Horizontal Pod Autoscaler 시연을 위해 php-apache 이미지를 맞춤 제작한 Docker 이미지를 사용한다. Dockerfile은 다음과 같다.
HorizontalPodAutoscaler 예시에서,
먼저 도커 허브의 `php-apache` 이미지를 베이스로 하는 커스텀 컨테이너 이미지를 만들어 시작점으로 삼을 것이다.
`Dockerfile`은 미리 준비되어 있으며, 내용은 다음과 같다.
```dockerfile
FROM php:5-apache
@@ -47,7 +64,8 @@ COPY index.php /var/www/html/index.php
RUN chmod a+rx index.php
```
index.php는 CPU 과부하 연산을 수행한다.
아래의 코드는 CPU 과부하 연산을 수행하는 간단한 `index.php` 페이지를 정의하며,
이를 이용해 클러스터에 부하를 시뮬레이트한다.
```php
<?php
@@ -59,12 +77,13 @@ index.php는 CPU 과부하 연산을 수행한다.
?>
```
첫 번째 단계로, 다음 구성을 사용해서 실행 중인 이미지의 디플로이먼트를
시작하고 서비스로 노출시킨다.
컨테이너 이미지를 만들었다면,
방금 만든 이미지로부터 컨테이너를 실행하는 디플로이먼트를 시작하고, 다음의 매니페스트를 사용하여 디플로이먼트를
{{< glossary_tooltip term_id="service" text="서비스">}}로 노출한다.
{{< codenew file="application/php-apache.yaml" >}}
다음의 명령어를 실행한다.
이를 위해, 다음의 명령어를 실행한다.
```shell
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/php-apache.yaml
@@ -75,16 +94,27 @@ deployment.apps/php-apache created
service/php-apache created
```
## Horizontal Pod Autoscaler 생성
## HorizontalPodAutoscaler 생성 {#create-horizontal-pod-autoscaler}
이제 서비스가 동작중이므로,
[kubectl autoscale](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#autoscale)를 사용하여 오토스케일러를 생성한다.
다음 명령어는 첫 번째 단계에서 만든 php-apache 디플로이먼트 파드의 개수를
1부터 10 사이로 유지하는 Horizontal Pod Autoscaler를 생성한다.
간단히 얘기하면, HPA는 (디플로이먼트를 통한) 평균 CPU 사용량을 50%로 유지하기 위하여 레플리카의 개수를 늘리고 줄인다.
kubectl run으로 각 파드는 200 밀리코어를 요청하므로,
여기서 말하는 평균 CPU 사용은 100 밀리코어를 말한다.
이에 대한 자세한 알고리즘은 [여기](/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/#알고리즘-세부-정보)를 참고하기 바란다.
이제 서비스가 동작중이므로,
`kubectl`을 사용하여 오토스케일러를 생성한다. 이를 위해
[kubectl autoscale](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#autoscale) 서브커맨드를 사용할 수 있다.
아래에서는 첫 번째 단계에서 만든 php-apache
디플로이먼트 파드의 개수를 1부터 10 사이로 유지하는
Horizontal Pod Autoscaler를 생성하는 명령어를 실행할 것이다.
간단히 이야기하면, HPA {{<glossary_tooltip text="컨트롤러" term_id="controller">}}는
평균 CPU 사용량을 50%로 유지하기 위해 (디플로이먼트를 업데이트하여) 레플리카의 개수를 늘리고 줄인다.
그러면 디플로이먼트는 레플리카셋을 업데이트하며(이는 모든 쿠버네티스 디플로이먼트의 동작 방식 중 일부이다),
레플리카셋은 자신의 `.spec` 필드의 변경 사항에 따라 파드를 추가하거나 제거한다.
`kubectl run`으로 각 파드는 200 밀리코어를 요청하므로, 평균 CPU 사용은 100 밀리코어이다.
알고리즘에 대한 세부 사항은
[알고리즘 세부 정보](/ko/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/#알고리즘-세부-정보)를 참고한다.
HorizontalPodAutoscaler를 생성한다.
```shell
kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
@@ -94,47 +124,64 @@ kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled
```
실행 중인 오토스케일러의 현재 상태를 확인해본다.
다음을 실행하여, 새로 만들어진 HorizontalPodAutoscaler의 현재 상태를 확인할 수 있다.
```shell
# "hpa" 또는 "horizontalpodautoscaler" 둘 다 사용 가능하다.
kubectl get hpa
```
출력은 다음과 같다.
```
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 0% / 50% 1 10 1 18s
```
아직 서버로 어떠한 요청도 하지 않았기 때문에, 현재 CPU 소비는 0%임을 확인할 수 있다.
(``TARGET``은 디플로이먼트에 의해 제어되는 파드들의 평균을 나타낸다)
(HorizontalPodAutoscalers 이름이 다르다면, 이미 기존에 존재하고 있었다는 뜻이며,
보통은 문제가 되지 않는다.)
## 부하 증가
아직 서버로 요청을 보내는 클라이언트가 없기 때문에, 현재 CPU 사용량이 0%임을 확인할 수 있다.
(``TARGET`` 열은 디플로이먼트에 의해 제어되는 파드들의 평균을 나타낸다)
이번에는 부하가 증가함에 따라 오토스케일러가 어떻게 반응하는지를 살펴볼 것이다. 먼저 컨테이너를 하나 실행하고, php-apache 서비스에 무한루프의 쿼리를 전송한다(다른 터미널을 열어 수행하기 바란다).
## 부하 증가시키기 {#increase-load}
다음으로, 부하가 증가함에 따라 오토스케일러가 어떻게 반응하는지를 살펴볼 것이다.
이를 위해, 클라이언트 역할을 하는 다른 파드를 실행할 것이다.
클라이언트 파드 안의 컨테이너가 php-apache 서비스에 쿼리를 보내는 무한 루프를 실행한다.
```shell
# 부하 생성을 유지하면서 나머지 스텝을 수행할 수 있도록,
# 다음의 명령을 별도의 터미널에서 실행한다.
kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"
```
실행 후, 약 1분 정도 후에 CPU 부하가 올라가는 것을 볼 수 있다.
이제 아래 명령을 실행한다.
```shell
# 준비가 되면, 관찰을 마치기 위해 Ctrl+C를 누른다.
kubectl get hpa
```
1분 쯤 지나면, 다음과 같이 CPU 부하가 올라간 것을 볼 수 있다.
```
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 305% / 50% 1 10 1 3m
```
CPU 소비가 305%까지 증가하였다.
결과적으로, 디플로이먼트의 레플리카 개수는 7개까지 증가하였다.
그리고 다음과 같이 레플리카의 수가 증가한 것도 볼 수 있다.
```
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 305% / 50% 1 10 7 3m
```
CPU 사용률이 305%까지 증가하였다.
결과적으로, 디플로이먼트의 레플리카 개수가 7개까지 증가하였다.
```shell
kubectl get deployment php-apache
```
HorizontalPodAutoscaler를 조회했을 때와 동일한 레플리카 수를 확인할 수 있다.
```
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 7/7 7 7 19m
@@ -146,24 +193,27 @@ php-apache 7/7 7 7 19m
최종 레플리카의 개수는 본 예제와 다를 수 있다.
{{< /note >}}
## 부하 중지
## 부하 발생 중지하기 {#stop-load}
본 예제를 마무리하기 위해 부하를 중단시킨다.
`busybox` 컨테이너를 띄운 터미널에서,
`busybox` 파드를 띄운 터미널에서,
`<Ctrl> + C`로 부하 발생을 중단시킨다.
그런 다음 (몇 분 후에) 결과를 확인한다.
```shell
kubectl get hpa
# 준비가 되면, 관찰을 마치기 위해 Ctrl+C를 누른다.
kubectl get hpa php-apache --watch
```
출력은 다음과 같다.
```
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 0% / 50% 1 10 1 11m
```
디플로이먼트도 스케일 다운 했음을 볼 수 있다.
```shell
kubectl get deployment php-apache
```
@@ -173,7 +223,7 @@ NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 1/1 1 1 27m
```
CPU 사용량은 0으로 떨어졌고, HPA는 레플리카의 개수를 1로 낮췄다.
CPU 사용량이 0으로 떨어져서, HPA가 자동으로 레플리카의 개수를 1로 줄였다.
{{< note >}}
레플리카 오토스케일링은 몇 분 정도 소요된다.
@@ -184,9 +234,9 @@ CPU 사용량은 0으로 떨어졌고, HPA는 레플리카의 개수를 1로 낮
## 다양한 메트릭 및 사용자 정의 메트릭을 기초로한 오토스케일링
`php-apache` 디플로이먼트를 오토스케일링할 때,
`autoscaling/v2beta2` API 버전을 사용하여 추가적인 메트릭을 제공할 수 있다.
`autoscaling/v2` API 버전을 사용하여 추가적인 메트릭을 제공할 수 있다.
첫 번째로, `autoscaling/v2beta2` 형식으로 HorizontalPodAutoscaler YAML 파일을 생성한다.
첫 번째로, `autoscaling/v2` 형식으로 HorizontalPodAutoscaler YAML 파일을 생성한다.
```shell
kubectl get hpa php-apache -o yaml > /tmp/hpa-v2.yaml
@@ -195,7 +245,7 @@ kubectl get hpa php-apache -o yaml > /tmp/hpa-v2.yaml
에디터로 `/tmp/hpa-v2.yaml` 파일을 열면, 다음과 같은 YAML을 확인할 수 있다.
```yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
@@ -287,7 +337,7 @@ HorizontalPodAutoscaler는 각 메트릭에 대해 제안된 레플리카 개수
`kubectl edit` 명령어를 이용하여 다음과 같이 정의를 업데이트 할 수 있다.
```yaml
apiVersion: autoscaling/v2beta2
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
@@ -411,7 +461,7 @@ object:
## 부록: Horizontal Pod Autoscaler 상태 조건
HorizontalPodAutoscaler의 `autoscaling/v2beta2` 형식을 사용하면,
HorizontalPodAutoscaler의 `autoscaling/v2` 형식을 사용하면,
HorizontalPodAutoscaler에서 쿠버네티스가 설정한 *상태 조건* 을 확인할 수 있다.
이 상태 조건들은 HorizontalPodAutoscaler가 스케일을 할 수 있는지,
어떤 방식으로든 제한되어 있는지 여부를 나타낸다.
@@ -449,12 +499,12 @@ Events:
백 오프 관련 조건으로 스케일링이 방지되는지 여부를 나타낸다.
두 번째 `ScalingActive`는 HPA가 활성화되어 있는지(즉 대상 레플리카 개수가 0이 아닌지),
원하는 스케일을 계산할 수 있는지 여부를 나타낸다. 만약 `False` 인 경우,
일반적으로 메트릭을 가져오는데 문제가 있다.
일반적으로 메트릭을 가져오는 데 문제가 있다.
마지막으로, 마지막 조건인 `ScalingLimited`는
원하는 스케일 한도가 HorizontalPodAutoscaler의 최대/최소값으로 제한돼있음을 나타낸다.
이는 HorizontalPodAutoscaler에서 레플리카의 개수 제한을 최대/최소값으로 올리거나 낮추려는 것이다.
## 부록: 수량
## 수량
HorizontalPodAutoscaler와 메트릭 API에서 모든 메트릭은
쿠버네티스에서 사용하는
@@ -464,16 +514,16 @@ HorizontalPodAutoscaler와 메트릭 API에서 모든 메트릭은
일반적으로 수량을 밀리단위로 반환한다.
10진수로 표현했을때, `1`과 `1500m` 또는 `1`과 `1.5` 로 메트릭 값을 나타낼 수 있다.
## 부록: 다른 가능한 시나리오
## 다른 가능한 시나리오
### 명시적으로 오토스케일러 만들기
HorizontalPodAutoscaler를 생성하기 위해 `kubectl autoscale` 명령어를 사용하지 않고,
명시적으로 다음 파일을 사용하여 만들 수 있다.
명시적으로 다음 매니페스트를 사용하여 만들 수 있다.
{{< codenew file="application/hpa/php-apache.yaml" >}}
다음 명령어를 실행하여 오토스케일러를 생성할 것이다.
다음으로, 아래의 명령어를 실행하여 오토스케일러를 생성한다.
```shell
kubectl create -f https://k8s.io/examples/application/hpa/php-apache.yaml