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@@ -89,6 +89,11 @@ kube-controller-manager 컨테이너에 설정된 시간대는
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`concurrencyPolicy` 가 `Allow` 로 설정될 경우, 잡은 항상 적어도 한 번은
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실행될 것이다.
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{{< caution >}}
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`startingDeadlineSeconds` 가 10초 미만의 값으로 설정되면, 크론잡이 스케줄되지 않을 수 있다. 이는 크론잡 컨트롤러가 10초마다 항목을 확인하기 때문이다.
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{{< /caution >}}
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모든 크론잡에 대해 크론잡 {{< glossary_tooltip term_id="controller" text="컨트롤러" >}} 는 마지막 일정부터 지금까지 얼마나 많은 일정이 누락되었는지 확인한다. 만약 100회 이상의 일정이 누락되었다면, 잡을 실행하지 않고 아래와 같은 에러 로그를 남긴다.
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````
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@@ -141,8 +141,8 @@ nodeAffinity:
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| ---------------------------------------- | ---------- | ------- | ------------------------------------------------------------ |
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| `node.kubernetes.io/not-ready` | NoExecute | 1.13+ | 네트워크 파티션과 같은 노드 문제가 발생해도 데몬셋 파드는 축출되지 않는다. |
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| `node.kubernetes.io/unreachable` | NoExecute | 1.13+ | 네트워크 파티션과 같은 노드 문제가 발생해도 데몬셋 파드는 축출되지 않는다. |
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| `node.kubernetes.io/disk-pressure` | NoSchedule | 1.8+ | |
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| `node.kubernetes.io/memory-pressure` | NoSchedule | 1.8+ | |
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| `node.kubernetes.io/disk-pressure` | NoSchedule | 1.8+ | 데몬셋 파드는 기본 스케줄러에서 디스크-압박(disk-pressure) 속성을 허용한다. |
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| `node.kubernetes.io/memory-pressure` | NoSchedule | 1.8+ | 데몬셋 파드는 기본 스케줄러에서 메모리-압박(memory-pressure) 속성을 허용한다. |
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| `node.kubernetes.io/unschedulable` | NoSchedule | 1.12+ | 데몬셋 파드는 기본 스케줄러의 스케줄할 수 없는(unschedulable) 속성을 극복한다. |
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| `node.kubernetes.io/network-unavailable` | NoSchedule | 1.12+ | 호스트 네트워크를 사용하는 데몬셋 파드는 기본 스케줄러에 의해 이용할 수 없는 네트워크(network-unavailable) 속성을 극복한다. |
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@@ -45,7 +45,7 @@ _디플로이먼트(Deployment)_ 는 {{< glossary_tooltip text="파드" term_id=
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* `.metadata.name` 필드에 따라 `nginx-deployment` 이름으로 디플로이먼트가 생성된다.
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* `.spec.replicas` 필드에 따라 디플로이먼트는 3개의 레플리카 파드를 생성한다.
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* `.spec.selector` 필드는 디플로이먼트가 관리할 파드를 찾는 방법을 정의한다.
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이 사례에서는 간단하게 파드 템플릿에 정의된 레이블(`app: nginx`)을 선택한다.
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이 사례에서는 파드 템플릿에 정의된 레이블(`app: nginx`)을 선택한다.
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그러나 파드 템플릿 자체의 규칙이 만족되는 한,
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보다 정교한 선택 규칙의 적용이 가능하다.
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@@ -169,13 +169,15 @@ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
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```shell
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kubectl --record deployment.apps/nginx-deployment set image deployment.v1.apps/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1
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```
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또는 간단하게 다음의 명령어를 사용한다.
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또는 다음의 명령어를 사용한다.
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```shell
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kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.16.1 --record
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```
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이와 유사하게 출력된다.
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다음과 유사하게 출력된다.
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```
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deployment.apps/nginx-deployment image updated
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```
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@@ -186,7 +188,8 @@ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
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kubectl edit deployment.v1.apps/nginx-deployment
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```
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이와 유사하게 출력된다.
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다음과 유사하게 출력된다.
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```
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deployment.apps/nginx-deployment edited
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```
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@@ -198,10 +201,13 @@ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
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```
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이와 유사하게 출력된다.
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```
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Waiting for rollout to finish: 2 out of 3 new replicas have been updated...
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```
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또는
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```
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deployment "nginx-deployment" successfully rolled out
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```
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@@ -210,10 +216,11 @@ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/nginx-deployment.yaml
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* 롤아웃이 성공하면 `kubectl get deployments` 를 실행해서 디플로이먼트를 볼 수 있다.
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이와 유사하게 출력된다.
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```
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NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
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nginx-deployment 3/3 3 3 36s
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```
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```ini
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NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
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nginx-deployment 3/3 3 3 36s
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```
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* `kubectl get rs` 를 실행해서 디플로이먼트가 새 레플리카셋을 생성해서 파드를 업데이트 했는지 볼 수 있고,
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새 레플리카셋을 최대 3개의 레플리카로 스케일 업, 이전 레플리카셋을 0개의 레플리카로 스케일 다운한다.
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@@ -180,7 +180,7 @@ delete`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#delete) 를 사용
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Kubectl은 레플리케이션 컨트롤러를 0으로 스케일하고 레플리케이션 컨트롤러 자체를
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삭제하기 전에 각 파드를 삭제하기를 기다린다. 이 kubectl 명령이 인터럽트되면 다시 시작할 수 있다.
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REST API나 go 클라이언트 라이브러리를 사용하는 경우 명시적으로 단계를 수행해야 한다 (레플리카를 0으로 스케일하고 파드의 삭제를 기다린 이후,
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REST API나 Go 클라이언트 라이브러리를 사용하는 경우 명시적으로 단계를 수행해야 한다(레플리카를 0으로 스케일하고 파드의 삭제를 기다린 이후,
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레플리케이션 컨트롤러를 삭제).
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### 레플리케이션 컨트롤러만 삭제
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@@ -189,7 +189,7 @@ REST API나 go 클라이언트 라이브러리를 사용하는 경우 명시적
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kubectl을 사용하여, [`kubectl delete`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#delete)에 옵션으로 `--cascade=false`를 지정하라.
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REST API나 go 클라이언트 라이브러리를 사용하는 경우 간단히 레플리케이션 컨트롤러 오브젝트를 삭제하라.
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REST API나 Go 클라이언트 라이브러리를 사용하는 경우 레플리케이션 컨트롤러 오브젝트를 삭제하라.
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원본이 삭제되면 대체할 새로운 레플리케이션 컨트롤러를 생성하여 교체할 수 있다. 오래된 파드와 새로운 파드의 `.spec.selector` 가 동일하다면,
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새로운 레플리케이션 컨트롤러는 오래된 파드를 채택할 것이다. 그러나 기존 파드를
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@@ -208,7 +208,8 @@ REST API나 go 클라이언트 라이브러리를 사용하는 경우 간단히
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### 스케일링
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레플리케이션 컨트롤러는 `replicas` 필드를 업데이트함으로써 수동으로 또는 오토 스케일링 제어 에이전트로 레플리카의 수를 쉽게 스케일 업하거나 스케일 다운할 수 있다.
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레플리케이션컨트롤러는 `replicas` 필드를 설정하여 레플리카의 수를 늘리거나 줄인다.
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레플리카를 수동으로 또는 오토 스케일링 제어 에이전트로 관리하도록 레플리케이션컨트롤러를 구성할 수 있다.
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### 롤링 업데이트
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@@ -239,7 +240,7 @@ REST API나 go 클라이언트 라이브러리를 사용하는 경우 간단히
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## 레플리케이션 컨트롤러의 책임
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레플리케이션 컨트롤러는 의도한 수의 파드가 해당 레이블 선택기와 일치하고 동작하는지를 단순히 확인한다. 현재, 종료된 파드만 해당 파드의 수에서 제외된다. 향후 시스템에서 사용할 수 있는 [readiness](https://issue.k8s.io/620) 및 기타 정보가 고려될 수 있으며 교체 정책에 대한 통제를 더 추가 할 수 있고 외부 클라이언트가 임의로 정교한 교체 또는 스케일 다운 정책을 구현하기 위해 사용할 수 있는 이벤트를 내보낼 계획이다.
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레플리케이션 컨트롤러는 의도한 수의 파드가 해당 레이블 셀렉터와 일치하고 동작하는지를 확인한다. 현재, 종료된 파드만 해당 파드의 수에서 제외된다. 향후 시스템에서 사용할 수 있는 [readiness](https://issue.k8s.io/620) 및 기타 정보가 고려될 수 있으며 교체 정책에 대한 통제를 더 추가 할 수 있고 외부 클라이언트가 임의로 정교한 교체 또는 스케일 다운 정책을 구현하기 위해 사용할 수 있는 이벤트를 내보낼 계획이다.
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레플리케이션 컨트롤러는 이 좁은 책임에 영원히 제약을 받는다. 그 자체로는 준비성 또는 활성 프로브를 실행하지 않을 것이다. 오토 스케일링을 수행하는 대신, 외부 오토 스케일러 ([#492](https://issue.k8s.io/492)에서 논의된)가 레플리케이션 컨트롤러의 `replicas` 필드를 변경함으로써 제어되도록 의도되었다. 레플리케이션 컨트롤러에 스케줄링 정책 (예를 들어 [spreading](https://issue.k8s.io/367#issuecomment-48428019))을 추가하지 않을 것이다. 오토사이징 및 기타 자동화 된 프로세스를 방해할 수 있으므로 제어된 파드가 현재 지정된 템플릿과 일치하는지 확인해야 한다. 마찬가지로 기한 완료, 순서 종속성, 구성 확장 및 기타 기능은 다른 곳에 속한다. 대량의 파드 생성 메커니즘 ([#170](https://issue.k8s.io/170))까지도 고려해야 한다.
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@@ -76,7 +76,7 @@ API에서 특별한 `ephemeralcontainers` 핸들러를 사용해서 만들어지
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임시 컨테이너를 사용해서 문제를 해결하는 예시는
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[임시 디버깅 컨테이너로 디버깅하기]
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(/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-running-pod/#debugging-with-ephemeral-debug-container)를 참조한다.
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(/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-running-pod/#ephemeral-container)를 참조한다.
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## 임시 컨테이너 API
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@@ -100,7 +100,7 @@ API에서 특별한 `ephemeralcontainers` 핸들러를 사용해서 만들어지
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"apiVersion": "v1",
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"kind": "EphemeralContainers",
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"metadata": {
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"name": "example-pod"
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"name": "example-pod"
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},
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"ephemeralContainers": [{
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"command": [
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