Second Korean l10n work for release-1.19
- Fix issue with links to already translated documents (#23829) - Update outdated files in the dev-1.19-ko.2 branch (#23827) - Fix issue with links to already translated documents (#23999) - Translate tasks/configure-pod-container/configure-persistent-volume-storage in Korean (#23867) - Translate reference/access-authn-authz/service-accounts-admin/ into Korean (#23974) - Translate reference/access-authn-authz/controlling-access/ into Korean (#23955) - Translate tasks/job/automated-tasks-with-cron-jobs.md into Korean (#23543) - Translate reference/access-authn-authz/authorization/ into Korean (#23989) - Update Ko localization guide (#24023) - Translate tasks/job/fine-parallel-processing-work-queue/ into Korean (#23841) - Translate setup/production-environment/windows/intro-windows-in-kubernetes and reflect reviews (#23879) - Translate tasks/debug-application-cluster/debug-pod-replication-controller in Korean (#23896) Co-authored-by: seokho-son <shsongist@gmail.com> Co-authored-by: jmyung <jesang.myung@gmail.com> Co-authored-by: Jerry Park <jaehwa@gmail.com> Co-authored-by: markruler <csu0414@gmail.com> Co-authored-by: bluefriday <bluefriday86@gmail.com>
This commit is contained in:
@@ -77,12 +77,8 @@ _스코어링_ 단계에서 스케줄러는 목록에 남아있는 노드의 순
|
||||
스케줄러의 필터링 및 스코어링 동작을 구성하는 데 지원되는 두 가지
|
||||
방법이 있다.
|
||||
|
||||
1. [스케줄링 정책](/docs/reference/scheduling/config/#profiles)을 사용하면
|
||||
필터링을 위한 _단정(Predicates)_ 및 스코어링을 위한 _우선순위(Priorities)_ 를 구성할 수 있다.
|
||||
1. [스케줄링 프로파일](/docs/reference/scheduling/profiles)을 사용하면
|
||||
`QueueSort`, `Filter`, `Score`, `Bind`, `Reserve`, `Permit` 등의
|
||||
다른 스케줄링 단계를 구현하는 플러그인을 구성할 수 있다. 다른 프로파일을 실행하도록
|
||||
kube-scheduler를 구성할 수도 있다.
|
||||
1. [스케줄링 정책](/docs/reference/scheduling/config/#profiles)을 사용하면 필터링을 위한 _단정(Predicates)_ 및 스코어링을 위한 _우선순위(Priorities)_ 를 구성할 수 있다.
|
||||
1. [스케줄링 프로파일](/docs/reference/scheduling/profiles)을 사용하면 `QueueSort`, `Filter`, `Score`, `Bind`, `Reserve`, `Permit` 등의 다른 스케줄링 단계를 구현하는 플러그인을 구성할 수 있다. 다른 프로파일을 실행하도록 kube-scheduler를 구성할 수도 있다.
|
||||
|
||||
|
||||
## {{% heading "whatsnext" %}}
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,191 @@
|
||||
---
|
||||
title: 확장된 리소스를 위한 리소스 빈 패킹(bin packing)
|
||||
content_type: concept
|
||||
weight: 50
|
||||
---
|
||||
|
||||
<!-- overview -->
|
||||
|
||||
{{< feature-state for_k8s_version="v1.16" state="alpha" >}}
|
||||
|
||||
kube-scheduler는 `RequestedToCapacityRatioResourceAllocation` 우선 순위 기능을 사용해서 확장된 리소스와 함께 리소스의 빈 패킹이 가능하도록 구성할 수 있다. 우선 순위 기능을 사용해서 맞춤 요구에 따라 kube-scheduler를 미세 조정할 수 있다.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
<!-- body -->
|
||||
|
||||
## RequestedToCapacityRatioResourceAllocation을 사용해서 빈 패킹 활성화하기
|
||||
|
||||
쿠버네티스 1.15 이전에는 Kube-scheduler가 CPU 및 메모리와 같은 리소스의 용량 대비 요청 비율을 기반으로 노드의 점수를 매기는 것을 허용했다. 쿠버네티스 1.16은 우선 순위 기능에 새로운 파라미터를 추가해서 사용자가 용량 대비 요청 비율을 기반으로 노드에 점수를 매기도록 각 리소스의 가중치와 함께 리소스를 지정할 수 있다. 이를 통해 사용자는 적절한 파라미터를 사용해서 확장된 리소스를 빈 팩으로 만들수 있어 대규모의 클러스터에서 부족한 리소스의 활용도가 향상된다. `RequestedToCapacityRatioResourceAllocation` 우선 순위 기능의 동작은 `requestedToCapacityRatioArguments`라는 구성 옵션으로 제어할 수 있다. 이 인수는 `shape`와 `resources` 두 개의 파라미터로 구성된다. 셰이프(shape)는 사용자가 `utilization`과 `score` 값을 기반으로 최소 요청 또는 최대 요청된 대로 기능을 조정할 수 있게 한다. 리소스는
|
||||
점수를 매길 때 고려할 리소스를 지정하는 `name` 과 각 리소스의 가중치를 지정하는 `weight` 로 구성된다.
|
||||
|
||||
다음은 확장된 리소스 `intel.com/foo` 와 `intel.com/bar` 에 대한 `requestedToCapacityRatioArguments` 를 빈 패킹 동작으로 설정하는 구성의 예시이다.
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"kind" : "Policy",
|
||||
"apiVersion" : "v1",
|
||||
|
||||
...
|
||||
|
||||
"priorities" : [
|
||||
|
||||
...
|
||||
|
||||
{
|
||||
"name": "RequestedToCapacityRatioPriority",
|
||||
"weight": 2,
|
||||
"argument": {
|
||||
"requestedToCapacityRatioArguments": {
|
||||
"shape": [
|
||||
{"utilization": 0, "score": 0},
|
||||
{"utilization": 100, "score": 10}
|
||||
],
|
||||
"resources": [
|
||||
{"name": "intel.com/foo", "weight": 3},
|
||||
{"name": "intel.com/bar", "weight": 5}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**이 기능은 기본적으로 비활성화되어 있다.**
|
||||
|
||||
### RequestedToCapacityRatioResourceAllocation 우선 순위 기능 튜닝하기
|
||||
|
||||
`shape` 는 `RequestedToCapacityRatioPriority` 기능의 동작을 지정하는 데 사용된다.
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
{"utilization": 0, "score": 0},
|
||||
{"utilization": 100, "score": 10}
|
||||
```
|
||||
|
||||
위의 인수는 사용률이 0%인 경우 점수는 0, 사용률이 100%인 경우 10으로 하여, 빈 패킹 동작을 활성화한다. 최소 요청을 활성화하려면 점수 값을 다음과 같이 변경해야 한다.
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
{"utilization": 0, "score": 100},
|
||||
{"utilization": 100, "score": 0}
|
||||
```
|
||||
|
||||
`resources` 는 기본적으로 다음과 같이 설정되는 선택적인 파라미터이다.
|
||||
|
||||
``` yaml
|
||||
"resources": [
|
||||
{"name": "CPU", "weight": 1},
|
||||
{"name": "Memory", "weight": 1}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
다음과 같이 확장된 리소스를 추가하는 데 사용할 수 있다.
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
"resources": [
|
||||
{"name": "intel.com/foo", "weight": 5},
|
||||
{"name": "CPU", "weight": 3},
|
||||
{"name": "Memory", "weight": 1}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
가중치 파라미터는 선택 사항이며 지정되지 않은 경우 1로 설정 된다. 또한, 가중치는 음수로 설정할 수 없다.
|
||||
|
||||
### RequestedToCapacityRatioResourceAllocation 우선 순위 기능이 노드에 점수를 매기는 방법
|
||||
|
||||
이 섹션은 이 기능 내부의 세부적인 사항을 이해하려는 사람들을
|
||||
위한 것이다.
|
||||
아래는 주어진 값의 집합에 대해 노드 점수가 계산되는 방법의 예시이다.
|
||||
|
||||
```
|
||||
Requested Resources
|
||||
|
||||
intel.com/foo : 2
|
||||
Memory: 256MB
|
||||
CPU: 2
|
||||
|
||||
Resource Weights
|
||||
|
||||
intel.com/foo : 5
|
||||
Memory: 1
|
||||
CPU: 3
|
||||
|
||||
FunctionShapePoint {{0, 0}, {100, 10}}
|
||||
|
||||
Node 1 Spec
|
||||
|
||||
Available:
|
||||
intel.com/foo : 4
|
||||
Memory : 1 GB
|
||||
CPU: 8
|
||||
|
||||
Used:
|
||||
intel.com/foo: 1
|
||||
Memory: 256MB
|
||||
CPU: 1
|
||||
|
||||
|
||||
Node Score:
|
||||
|
||||
intel.com/foo = resourceScoringFunction((2+1),4)
|
||||
= (100 - ((4-3)*100/4)
|
||||
= (100 - 25)
|
||||
= 75 # requested + used = 75% * available
|
||||
= rawScoringFunction(75)
|
||||
= 7 # floor(75/10)
|
||||
|
||||
Memory = resourceScoringFunction((256+256),1024)
|
||||
= (100 -((1024-512)*100/1024))
|
||||
= 50 # requested + used = 50% * available
|
||||
= rawScoringFunction(50)
|
||||
= 5 # floor(50/10)
|
||||
|
||||
CPU = resourceScoringFunction((2+1),8)
|
||||
= (100 -((8-3)*100/8))
|
||||
= 37.5 # requested + used = 37.5% * available
|
||||
= rawScoringFunction(37.5)
|
||||
= 3 # floor(37.5/10)
|
||||
|
||||
NodeScore = (7 * 5) + (5 * 1) + (3 * 3) / (5 + 1 + 3)
|
||||
= 5
|
||||
|
||||
|
||||
Node 2 Spec
|
||||
|
||||
Available:
|
||||
intel.com/foo: 8
|
||||
Memory: 1GB
|
||||
CPU: 8
|
||||
|
||||
Used:
|
||||
|
||||
intel.com/foo: 2
|
||||
Memory: 512MB
|
||||
CPU: 6
|
||||
|
||||
|
||||
Node Score:
|
||||
|
||||
intel.com/foo = resourceScoringFunction((2+2),8)
|
||||
= (100 - ((8-4)*100/8)
|
||||
= (100 - 50)
|
||||
= 50
|
||||
= rawScoringFunction(50)
|
||||
= 5
|
||||
|
||||
Memory = resourceScoringFunction((256+512),1024)
|
||||
= (100 -((1024-768)*100/1024))
|
||||
= 75
|
||||
= rawScoringFunction(75)
|
||||
= 7
|
||||
|
||||
CPU = resourceScoringFunction((2+6),8)
|
||||
= (100 -((8-8)*100/8))
|
||||
= 100
|
||||
= rawScoringFunction(100)
|
||||
= 10
|
||||
|
||||
NodeScore = (5 * 5) + (7 * 1) + (10 * 3) / (5 + 1 + 3)
|
||||
= 7
|
||||
|
||||
```
|
||||
@@ -1,7 +1,7 @@
|
||||
---
|
||||
title: 스케줄러 성능 튜닝
|
||||
content_type: concept
|
||||
weight: 70
|
||||
weight: 80
|
||||
---
|
||||
|
||||
<!-- overview -->
|
||||
@@ -46,10 +46,13 @@ kube-scheduler 의 `percentageOfNodesToScore` 설정을 통해
|
||||
일 수 있다)을 편집한 다음 스케줄러를 재시작 한다.
|
||||
|
||||
이를 변경한 후에 다음을 실행해서
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
kubectl get componentstatuses
|
||||
```
|
||||
|
||||
kube-scheduler 컴포넌트가 정상인지 확인할 수 있다. 출력은 다음과 유사하다.
|
||||
|
||||
```
|
||||
NAME STATUS MESSAGE ERROR
|
||||
controller-manager Healthy ok
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user