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Claudia J.Kang
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Kubernetes Prow Robot
Kubernetes Prow Robot
parent
0f6457d5df
commit
848a46a3b7
@@ -9,79 +9,79 @@ content_template: templates/concept
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{{% capture overview %}}
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This section of the Kubernetes documentation contains pages that
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show how to do individual tasks. A task page shows how to do a
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single thing, typically by giving a short sequence of steps.
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쿠버네티스 문서에서 이 섹션은 개별의 태스크를 수행하는 방법을
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보여준다. 한 태스크 페이지는 일반적으로 여러 단계로 이루어진 짧은
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시퀀스를 제공함으로써, 하나의 일을 수행하는 방법을 보여준다.
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{{% /capture %}}
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{{% capture body %}}
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## Web UI (Dashboard)
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## 웹 UI (대시보드)
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Deploy and access the Dashboard web user interface to help you manage and monitor containerized applications in a Kubernetes cluster.
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쿠버네티스 클러스터에서 컨테이너화 된 애플리케이션을 관리 및 모니터하는 것을 돕기 위해서 대시보드 웹 유저 인터페이스를 디플로이하고 접속한다.
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## Using the kubectl Command-line
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## kubectl 명령줄 사용하기
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Install and setup the `kubectl` command-line tool used to directly manage Kubernetes clusters.
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쿠버네티스 클러스터를 직접 관리하기 위해서 사용되는 `kubectl` 명령줄 도구를 설치 및 설정한다.
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## Configuring Pods and Containers
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## 파드 및 컨테이너 구성하기
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Perform common configuration tasks for Pods and Containers.
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파드 및 컨테이너에 대한 일반적인 구성 태스크를 수행한다.
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## Running Applications
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## 애플리케이션 동작시키기
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Perform common application management tasks, such as rolling updates, injecting information into pods, and horizontal Pod autoscaling.
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롤링 업데이트, 파드에 정보 주입하기, 파드 수평적 오토스케일링 등, 일반적인 애플리케이션 관리 태스크를 수행한다.
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## Running Jobs
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## 잡 동작시키기
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Run Jobs using parallel processing.
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병렬 프로세싱을 사용하는 잡을 동작시킨다.
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## Accessing Applications in a Cluster
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## 클러스터의 애플리케이션에 접근하기
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Configure load balancing, port forwarding, or setup firewall or DNS configurations to access applications in a cluster.
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클러스터 내에 있는 애플리케이션에 접근할 수 있도록 로드 밸런싱, 포트 포워딩, 방화벽 또는 DNS 구성 등을 구성한다.
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## Monitoring, Logging, and Debugging
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## 모니터링, 로깅, 디버깅
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Setup monitoring and logging to troubleshoot a cluster or debug a containerized application.
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클러스터 문제를 해결하거나 컨테이너화 된 애플리케이션을 디버깅하기 위해서 모니터링과 로깅을 설정한다.
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## Accessing the Kubernetes API
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## 쿠버네티스 API에 접근하기
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Learn various methods to directly access the Kubernetes API.
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쿠버네티스 API에 직접 접근하는 다양한 방법을 배운다.
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## Using TLS
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## TLS 사용하기
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Configure your application to trust and use the cluster root Certificate Authority (CA).
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클러스터 루트 인증 기관(CA)을 신뢰 및 사용하도록 애플리케이션을 구성한다.
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## Administering a Cluster
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## 클러스터 운영하기(administering)
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Learn common tasks for administering a cluster.
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클러스터를 운영하기 위한 일반적인 태스크를 배운다.
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## Administering Federation
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## 페더레이션(federation) 운영하기(administering)
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Configure components in a cluster federation.
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클러스터 페더레이션의 컴포넌트들을 구성한다.
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## Managing Stateful Applications
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## 스테이트풀 애플리케이션 관리하기
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Perform common tasks for managing Stateful applications, including scaling, deleting, and debugging StatefulSets.
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스테이트풀 셋의 스케일링, 삭제하기, 디버깅을 포함하는 스테이트풀 애플리케이션 관리를 위한 일반적인 태스크를 수행한다.
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## Cluster Daemons
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## 클러스터 데몬
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Perform common tasks for managing a DaemonSet, such as performing a rolling update.
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롤링 업데이트를 수행과 같은, 데몬 셋 관리를 위한 일반적인 태스크를 수행한다.
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## Managing GPUs
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## GPU 관리하기
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Configure and schedule NVIDIA GPUs for use as a resource by nodes in a cluster.
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클러스터의 노드들에 의해서 리소스로 사용될 NVIDIA GPU들을 구성 및 스케줄한다.
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## Managing HugePages
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## HugePage 관리하기
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Configure and schedule huge pages as a schedulable resource in a cluster.
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클러스터에서 스케줄 가능한 리소스로서 Huge Page들을 구성 및 스케줄한다.
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{{% /capture %}}
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{{% capture whatsnext %}}
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If you would like to write a task page, see
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[Creating a Documentation Pull Request](/docs/home/contribute/create-pull-request/).
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만약 태스크 페이지를 작성하고 싶다면,
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[문서 풀 리퀘스트(Pull Request) 생성하기](/docs/home/contribute/create-pull-request/)를 참조한다.
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{{% /capture %}}
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@@ -17,7 +17,7 @@ Horizontal Pod Autoscaler는 CPU 사용량(또는 베타 지원의 다른 애플
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{{% capture prerequisites %}}
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이 예제는 버전 1.2 또는 이상의 쿠버네티스 클러스터와 kubectl을 필요로 한다.
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[메트릭-서버](https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server/) 모니터링을 클러스터에 배포하여 리소스 메트릭 API를 통해 메트릭을 제공해야 한다. 이는 Horizontal Pod Autoscaler가 메트릭을 수집할때 해당 API를 사용한다. ([GCE 가이드](/docs/setup/turnkey/gce/)로 클러스터를 올리는 경우 메트릭-서버 모니터링은 디폴트로 활성화된다.)
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[메트릭-서버](https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server/) 모니터링을 클러스터에 배포하여 리소스 메트릭 API를 통해 메트릭을 제공해야 한다. Horizontal Pod Autoscaler가 메트릭을 수집할때 해당 API를 사용한다. 메트릭-서버를 배포하는 지침은 [메트릭-서버](https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server/)의 GitHub 저장소에 있고, [GCE 가이드](/docs/setup/turnkey/gce/)로 클러스터를 올리는 경우 메트릭-서버 모니터링은 디폴트로 활성화된다.
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Horizontal Pod Autoscaler에 다양한 자원 메트릭을 적용하고자 하는 경우, 버전 1.6 또는 이상의 쿠버네티스 클러스터와 kubectl를 사용해야 한다. 또한, 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](/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/#support-for-custom-metrics)를 참고하길 바란다.
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@@ -60,7 +60,7 @@ deployment.apps/php-apache created
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## Horizontal Pod Autoscaler 생성
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이제 서비스가 동작중이므로, [kubectl autoscale](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/{{< param "githubbranch" >}}/docs/user-guide/kubectl/kubectl_autoscale.md)를 사용하여 오토스케일러를 생성한다. 다음 명령어는 첫 번째 단계에서 만든 php-apache 디플로이먼트 파드의 개수를 1부터 10 사이로 유지하는 Horizontal Pod Autoscaler를 생성한다.
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간략히 얘기하면, HPA는 (디플로이먼트를 통한) 평균 CPU 사용량을 50%로 유지하기 위하여 레플리카의 개수를 늘리고 줄인다. ([kubectl run](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/{{< param "githubbranch" >}}/docs/user-guide/kubectl/kubectl_run.md)으로 각 파드는 200 밀리코어까지 요청할 수 있고, 따라서 여기서 말하는 평균 CPU 사용은 100 밀리코어를 말한다.) 이에 대한 자세한 알고리즘은 [여기](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/autoscaling/horizontal-pod-autoscaler.md#autoscaling-algorithm)를 참고하기 바란다.
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간단히 얘기하면, HPA는 (디플로이먼트를 통한) 평균 CPU 사용량을 50%로 유지하기 위하여 레플리카의 개수를 늘리고 줄인다. ([kubectl run](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/{{< param "githubbranch" >}}/docs/user-guide/kubectl/kubectl_run.md)으로 각 파드는 200 밀리코어까지 요청할 수 있고, 따라서 여기서 말하는 평균 CPU 사용은 100 밀리코어를 말한다.) 이에 대한 자세한 알고리즘은 [여기](https://git.k8s.io/community/contributors/design-proposals/autoscaling/horizontal-pod-autoscaler.md#autoscaling-algorithm)를 참고하기 바란다.
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```shell
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$ kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
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@@ -107,7 +107,9 @@ NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
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php-apache 7 7 7 7 19m
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```
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**참고** 때로는 레플리카의 개수를 안정화시키는데 몇 분이 걸릴 수 있다. 부하의 양은 환경에 따라 다르기 때문에, 최종 레플리카의 개수는 본 예제와 다를 수 있다.
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{{< note >}}
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레플리카의 개수를 안정화시키는데 몇 분이 걸릴 수 있다. 부하의 양은 환경에 따라 다르기 때문에, 최종 레플리카의 개수는 본 예제와 다를 수 있다.
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{{< /note >}}
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## 부하 중지
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@@ -127,7 +129,7 @@ php-apache 1 1 1 1 27m
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CPU 사용량은 0으로 떨어졌고, HPA는 레플리카의 개수를 1로 낮췄다.
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{{< note >}}
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**참고** 레플리카 오토스케일링은 몇 분 정도 소요된다.
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레플리카 오토스케일링은 몇 분 정도 소요된다.
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{{< /note >}}
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{{% /capture %}}
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@@ -144,7 +146,7 @@ CPU 사용량은 0으로 떨어졌고, HPA는 레플리카의 개수를 1로 낮
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$ kubectl get hpa.v2beta2.autoscaling -o yaml > /tmp/hpa-v2.yaml
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```
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에디터로 `/tmp/hpa-v2.yaml` 파일을 열면, 다음과 같은 YAML이 보일 것입니다.
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에디터로 `/tmp/hpa-v2.yaml` 파일을 열면, 다음과 같은 YAML을 확인할 수 있다.
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```yaml
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apiVersion: autoscaling/v2beta2
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@@ -203,7 +205,7 @@ pods:
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averageValue: 1k
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```
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두 번째 대체 메트릭 타입은 *오브젝트 메트릭*이다. 이 메트릭은 파드를 기술하는 대신에 동일한 네임스페이스 내에 다른 오브젝트를 표현한다. 이 메트릭은 반드시 오브젝트로부터 가져올 필요는 없다. 단지 오브젝트를 기술할 뿐이다. 오브젝트 메트릭은 `Value`과 `AverageValue`의 `target` 타입을 지원한다. `Value`를 사용할 경우 대상은 API로부터 반환되는 메트릭과 직접 비교된다. `AverageValue`를 사용할 경우, 대상 값과 비교되기 이전에 사용자 정의 메트릭 API로부터 반환된 값은 파드의 개수로 나눠진다. 다음은 `requests-per-second` 메트릭을 YAML로 기술한 예제이다.
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두 번째 대체 메트릭 타입은 *오브젝트 메트릭* 이다. 이 메트릭은 파드를 기술하는 대신에 동일한 네임스페이스 내에 다른 오브젝트를 표현한다. 이 메트릭은 반드시 오브젝트로부터 가져올 필요는 없다. 단지 오브젝트를 기술할 뿐이다. 오브젝트 메트릭은 `Value`과 `AverageValue`의 `target` 타입을 지원한다. `Value`를 사용할 경우 대상은 API로부터 반환되는 메트릭과 직접 비교된다. `AverageValue`를 사용할 경우, 대상 값과 비교되기 이전에 사용자 정의 메트릭 API로부터 반환된 값은 파드의 개수로 나눠진다. 다음은 `requests-per-second` 메트릭을 YAML로 기술한 예제이다.
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```yaml
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type: Object
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@@ -301,7 +303,7 @@ object:
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### 쿠버네티스 오브젝트와 관련이 없는 메트릭을 기초로한 오토스케일링
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쿠버네티스 위에서 동작하는 애플리케이션은 쿠버네티스 클러스터의 어떤 오브젝트와도 관련이 없는 메트릭에 기반하여 오토스케일링을 할 수도 있다. 예로, 쿠버네티스 네임스페이스와 관련이 없는 서비스를 기초로한 메트릭을 들 수 있다. 쿠버네티스 버전 1.10 포함 이후 버전에서, *외부 메트릭*을 사용하여 이러한 유스케이스를 해결할 수 있다.
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쿠버네티스 위에서 동작하는 애플리케이션은 쿠버네티스 클러스터의 어떤 오브젝트와도 관련이 없는 메트릭에 기반하여 오토스케일링을 할 수도 있다. 예로, 쿠버네티스 네임스페이스와 관련이 없는 서비스를 기초로한 메트릭을 들 수 있다. 쿠버네티스 버전 1.10 포함 이후 버전에서, *외부 메트릭* 을 사용하여 이러한 유스케이스를 해결할 수 있다.
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외부 메트릭 사용시, 먼저 모니터링 시스템에 대한 이해가 있어야 한다. 이 설치는 사용자 정의 메트릭과 유사하다.
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외부 메트릭을 사용하면 모니터링 시스템의 사용 가능한 메트릭에 기반하여 클러스터를 오토스케일링 할 수 있다.
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Executable
+5
@@ -0,0 +1,5 @@
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title: "도구 설치"
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weight: 10
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@@ -0,0 +1,55 @@
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title: Minikube 설치
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content_template: templates/task
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weight: 20
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{{% capture overview %}}
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이 페이지는 Minikube 설치 방법을 보여준다.
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{{% /capture %}}
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{{% capture prerequisites %}}
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컴퓨터의 바이오스에서 VT-x 또는 AMD-v 가상화가 필수적으로 활성화되어 있어야 한다.
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{{% /capture %}}
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{{% capture steps %}}
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## 하이퍼바이저 설치
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하이퍼바이저가 설치되어 있지 않다면, 운영체제에 적합한 하이퍼바이저를 지금 설치한다.
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* macOS: [VirtualBox](https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads),
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[VMware Fusion](https://www.vmware.com/products/fusion), 또는
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[HyperKit](https://github.com/moby/hyperkit).
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* Linux: [VirtualBox](https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads) 또는
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[KVM](http://www.linux-kvm.org/).
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{{< note >}}
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Minikube는 쿠버네티스 컴포넌트들이 VM 안에서가 아닌 호스트에서도 동작하도록 `-\-vm-driver=none` 옵션도 지원한다. 이 드라이버를 사용하기 위해서는 하이퍼바이저가 아닌 Docker와 linux 환경을 필요로한다.
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{{< /note >}}
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* Windows: [VirtualBox](https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads) 또는
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[Hyper-V](https://msdn.microsoft.com/en-us/virtualization/hyperv_on_windows/quick_start/walkthrough_install).
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## kubectl 설치
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* [kubectl 설치 및 설정](/docs/tasks/tools/install-kubectl/)의 지침에 따라 kubectl을 설치한다.
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## Minikube 설치
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* [최신 릴리스](https://github.com/kubernetes/minikube/releases)의 지침에 따라 Minikube를 설치한다.
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{{% /capture %}}
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{{% capture whatsnext %}}
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* [Minikube를 통해서 로컬에서 쿠버네티스 운영하기](/docs/getting-started-guides/minikube/)
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{{% /capture %}}
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Reference in New Issue
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