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content/ko/docs/concepts/cluster-administration/_index.md

@@ -22,12 +22,12 @@ no_list: true
 
 가이드를 선택하기 전에 고려해야 할 사항은 다음과 같다.
 
- - 컴퓨터에서 쿠버네티스를 그냥 한번 사용해보고 싶은가? 아니면, 고가용 멀티 노드 클러스터를 만들고 싶은가? 사용자의 필요에 따라 가장 적합한 배포판을 선택한다.
+ - 컴퓨터에서 쿠버네티스를 한번 사용해보고 싶은가? 아니면, 고가용 멀티 노드 클러스터를 만들고 싶은가? 사용자의 필요에 따라 가장 적합한 배포판을 선택한다.
  - [구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine)](https://cloud.google.com/kubernetes-engine/)과 같은 클라우드 제공자의 **쿠버네티스 클러스터 호스팅** 을 사용할 것인가? 아니면, **자체 클러스터를 호스팅** 할 것인가?
  - 클러스터가 **온-프레미스 환경** 에 있나? 아니면, **클라우드(IaaS)** 에 있나? 쿠버네티스는 하이브리드 클러스터를 직접 지원하지는 않는다. 대신 여러 클러스터를 설정할 수 있다.
  - **온-프레미스 환경에 쿠버네티스** 를 구성하는 경우, 어떤 [네트워킹 모델](/ko/docs/concepts/cluster-administration/networking/)이 가장 적합한 지 고려한다.
  - 쿠버네티스를 **"베어 메탈" 하드웨어** 에서 실행할 것인가? 아니면, **가상 머신(VM)** 에서 실행할 것인가?
- - **단지 클러스터만 실행할 것인가?** 아니면, **쿠버네티스 프로젝트 코드를 적극적으로 개발** 하는 것을 기대하는가? 만약
+ - **클러스터만 실행할 것인가?** 아니면, **쿠버네티스 프로젝트 코드를 적극적으로 개발** 하는 것을 기대하는가? 만약
    후자라면, 활발하게 개발이 진행되고 있는 배포판을 선택한다. 일부 배포판은 바이너리 릴리스만 사용하지만,
    더 다양한 선택을 제공한다.
  - 클러스터를 실행하는 데 필요한 [컴포넌트](/ko/docs/concepts/overview/components/)에 익숙해지자.

content/ko/docs/concepts/cluster-administration/logging.md

@@ -1,4 +1,7 @@
 ---
+
+
+
 title: 로깅 아키텍처
 content_type: concept
 weight: 60
@@ -6,23 +9,22 @@ weight: 60
 
 <!-- overview -->
 
-애플리케이션 로그는 애플리케이션 내부에서 발생하는 상황을 이해하는 데 도움이 된다. 로그는 문제를 디버깅하고 클러스터 활동을 모니터링하는 데 특히 유용하다. 대부분의 최신 애플리케이션에는 일종의 로깅 메커니즘이 있다. 따라서, 대부분의 컨테이너 엔진은 일종의 로깅을 지원하도록 설계되었다. 컨테이너화된 애플리케이션에 가장 쉽고 가장 널리 사용되는 로깅 방법은 표준 출력과 표준 에러 스트림에 작성하는 것이다.
+애플리케이션 로그는 애플리케이션 내부에서 발생하는 상황을 이해하는 데 도움이 된다. 로그는 문제를 디버깅하고 클러스터 활동을 모니터링하는 데 특히 유용하다. 대부분의 최신 애플리케이션에는 일종의 로깅 메커니즘이 있다. 마찬가지로, 컨테이너 엔진들도 로깅을 지원하도록 설계되었다. 컨테이너화된 애플리케이션에 가장 쉽고 가장 널리 사용되는 로깅 방법은 표준 출력과 표준 에러 스트림에 작성하는 것이다.
 
-그러나, 일반적으로 컨테이너 엔진이나 런타임에서 제공하는 기본 기능은 완전한 로깅 솔루션으로 충분하지 않다. 예를 들어, 컨테이너가 크래시되거나, 파드가 축출되거나, 노드가 종료된 경우에도 여전히 애플리케이션의 로그에 접근하려고 한다. 따라서, 로그는 노드, 파드 또는 컨테이너와는 독립적으로 별도의 스토리지와 라이프사이클을 가져야 한다. 이 개념을 _클러스터-레벨-로깅_ 이라고 한다. 클러스터-레벨 로깅은 로그를 저장하고, 분석하고, 쿼리하기 위해 별도의 백엔드가 필요하다. 쿠버네티스는 로그 데이터를 위한 네이티브 스토리지 솔루션을 제공하지 않지만, 기존의 많은 로깅 솔루션을 쿠버네티스 클러스터에 통합할 수 있다.
+그러나, 일반적으로 컨테이너 엔진이나 런타임에서 제공하는 기본 기능은 완전한 로깅 솔루션으로 충분하지 않다.
+예를 들어, 컨테이너가 크래시되거나, 파드가 축출되거나, 노드가 종료된 경우에도 애플리케이션의 로그에 접근하고 싶을 것이다.
+클러스터에서 로그는 노드, 파드 또는 컨테이너와는 독립적으로 별도의 스토리지와 라이프사이클을 가져야 한다. 이 개념을 _클러스터-레벨-로깅_ 이라고 한다.  
 
 <!-- body -->
 
-클러스터-레벨 로깅 아키텍처는 로깅 백엔드가
-클러스터 내부 또는 외부에 존재한다고 가정하여 설명한다. 클러스터-레벨
-로깅에 관심이 없는 경우에도, 노드에서 로그를 저장하고
-처리하는 방법에 대한 설명이 여전히 유용할 수 있다.
+클러스터-레벨 로깅은 로그를 저장하고, 분석하고, 쿼리하기 위해 별도의 백엔드가 필요하다. 쿠버네티스는
+로그 데이터를 위한 네이티브 스토리지 솔루션을 제공하지 않지만,
+쿠버네티스에 통합될 수 있는 기존의 로깅 솔루션이 많이 있다.
 
 ## 쿠버네티스의 기본 로깅
 
-이 섹션에서는, 쿠버네티스에서 표준 출력 스트림으로 데이터를
-출력하는 기본 로깅의 예시를 볼 수 있다. 이 데모에서는
-일부 텍스트를 초당 한 번씩 표준 출력에 쓰는 컨테이너와 함께
-파드 명세를 사용한다.
+이 예시는 텍스트를 초당 한 번씩 표준 출력에 쓰는
+컨테이너에 대한 `Pod` 명세를 사용한다.
 
 {{< codenew file="debug/counter-pod.yaml" >}}
 
@@ -31,8 +33,10 @@ weight: 60
 ```shell
 kubectl apply -f https://k8s.io/examples/debug/counter-pod.yaml
 ```
+
 출력은 다음과 같다.
-```
+
+```console
 pod/counter created
 ```
 
@@ -41,69 +45,69 @@ pod/counter created
 ```shell
 kubectl logs counter
 ```
+
 출력은 다음과 같다.
-```
+
+```console
 0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
 1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
 2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001
 ...
 ```
 
-컨테이너가 크래시된 경우, `kubectl logs` 의 `--previous` 플래그를 사용해서 컨테이너의 이전 인스턴스에 대한 로그를 검색할 수 있다. 파드에 여러 컨테이너가 있는 경우, 명령에 컨테이너 이름을 추가하여 접근하려는 컨테이너 로그를 지정해야 한다. 자세한 내용은 [`kubectl logs` 문서](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#logs)를 참조한다.
+`kubectl logs --previous` 를 사용해서 컨테이너의 이전 인스턴스에 대한 로그를 검색할 수 있다. 파드에 여러 컨테이너가 있는 경우, 명령에 컨테이너 이름을 추가하여 접근하려는 컨테이너 로그를 지정해야 한다. 자세한 내용은 [`kubectl logs` 문서](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#logs)를 참조한다.
 
 ## 노드 레벨에서의 로깅
 
 ![노드 레벨 로깅](/images/docs/user-guide/logging/logging-node-level.png)
 
-컨테이너화된 애플리케이션이 `stdout(표준 출력)` 및 `stderr(표준 에러)` 에 쓰는 모든 것은 컨테이너 엔진에 의해 어딘가에서 처리와 리디렉션 된다. 예를 들어, 도커 컨테이너 엔진은 이 두 스트림을 [로깅 드라이버](https://docs.docker.com/engine/admin/logging/overview)로 리디렉션 한다. 이 드라이버는 쿠버네티스에서 json 형식의 파일에 작성하도록 구성된다.
+컨테이너화된 애플리케이션의 `stdout(표준 출력)` 및 `stderr(표준 에러)` 스트림에 의해 생성된 모든 출력은 컨테이너 엔진이 처리 및 리디렉션 한다.
+예를 들어, 도커 컨테이너 엔진은 이 두 스트림을 [로깅 드라이버](https://docs.docker.com/engine/admin/logging/overview)로 리디렉션 한다. 이 드라이버는 쿠버네티스에서 JSON 형식의 파일에 작성하도록 구성된다.
 
 {{< note >}}
-도커 json 로깅 드라이버는 각 라인을 별도의 메시지로 취급한다. 도커 로깅 드라이버를 사용하는 경우, 멀티-라인 메시지를 직접 지원하지 않는다. 로깅 에이전트 레벨 이상에서 멀티-라인 메시지를 처리해야 한다.
+도커 JSON 로깅 드라이버는 각 라인을 별도의 메시지로 취급한다. 도커 로깅 드라이버를 사용하는 경우, 멀티-라인 메시지를 직접 지원하지 않는다. 로깅 에이전트 레벨 이상에서 멀티-라인 메시지를 처리해야 한다.
 {{< /note >}}
 
 기본적으로, 컨테이너가 다시 시작되면, kubelet은 종료된 컨테이너 하나를 로그와 함께 유지한다. 파드가 노드에서 축출되면, 해당하는 모든 컨테이너도 로그와 함께 축출된다.
 
 노드-레벨 로깅에서 중요한 고려 사항은 로그 로테이션을 구현하여,
 로그가 노드에서 사용 가능한 모든 스토리지를 사용하지 않도록 하는 것이다. 쿠버네티스는
-현재 로그 로테이션에 대한 의무는 없지만, 디플로이먼트 도구로
+로그 로테이션에 대한 의무는 없지만, 디플로이먼트 도구로
 이를 해결하기 위한 솔루션을 설정해야 한다.
 예를 들어, `kube-up.sh` 스크립트에 의해 배포된 쿠버네티스 클러스터에는,
 매시간 실행되도록 구성된 [`logrotate`](https://linux.die.net/man/8/logrotate)
-도구가 있다. 예를 들어, 도커의 `log-opt` 를 사용하여 애플리케이션의 로그를
-자동으로 로테이션을 하도록 컨테이너 런타임을 설정할 수도 있다.
-`kube-up.sh` 스크립트에서, 후자의 접근 방식은 GCP의 COS 이미지에 사용되며,
-전자의 접근 방식은 다른 환경에서 사용된다. 두 경우 모두,
-기본적으로 로그 파일이 10MB를 초과하면 로테이션이 되도록 구성된다.
+도구가 있다. 애플리케이션의 로그를 자동으로
+로테이션하도록 컨테이너 런타임을 설정할 수도 있다.
 
-예를 들어, `kube-up.sh` 가 해당
-[스크립트](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/gce/gci/configure-helper.sh)에서
-GCP의 COS 이미지 로깅을 설정하는 방법에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있다.
+예를 들어, `kube-up.sh` 가 GCP의 COS 이미지 로깅을 설정하는 방법은
+[`configure-helper` 스크립트](https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/gce/gci/configure-helper.sh)를 통해
+자세히 알 수 있다.
 
 기본 로깅 예제에서와 같이 [`kubectl logs`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#logs)를
 실행하면, 노드의 kubelet이 요청을 처리하고
-로그 파일에서 직접 읽은 다음, 응답의 내용을 반환한다.
+로그 파일에서 직접 읽는다. kubelet은 로그 파일의 내용을 반환한다.
 
 {{< note >}}
-현재, 일부 외부 시스템에서 로테이션을 수행한 경우,
+만약, 일부 외부 시스템이 로테이션을 수행한 경우,
 `kubectl logs` 를 통해 최신 로그 파일의 내용만
 사용할 수 있다. 예를 들어, 10MB 파일이 있으면, `logrotate` 가
-로테이션을 수행하고 두 개의 파일이 생긴다(크기가 10MB인 파일 하나와 비어있는 파일).
-그 후 `kubectl logs` 는 빈 응답을 반환한다.
+로테이션을 수행하고 두 개의 파일이 생긴다. (크기가 10MB인 파일 하나와 비어있는 파일)
+`kubectl logs` 는 이 예시에서는 빈 응답에 해당하는 최신 로그 파일을 반환한다.
 {{< /note >}}
 
-[cosConfigureHelper]: https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/{{< param "githubbranch" >}}/cluster/gce/gci/configure-helper.sh
 ### 시스템 컴포넌트 로그
 
 시스템 컴포넌트에는 컨테이너에서 실행되는 것과 컨테이너에서 실행되지 않는 두 가지 유형이 있다.
 예를 들면 다음과 같다.
 
 * 쿠버네티스 스케줄러와 kube-proxy는 컨테이너에서 실행된다.
-* Kubelet과 컨테이너 런타임(예: 도커)은 컨테이너에서 실행되지 않는다.
+* Kubelet과 컨테이너 런타임은 컨테이너에서 실행되지 않는다.
 
-systemd를 사용하는 시스템에서, kubelet과 컨테이너 런타임은 journald에 작성한다.
-systemd를 사용하지 않으면, `/var/log` 디렉터리의 `.log` 파일에 작성한다.
-컨테이너 내부의 시스템 컴포넌트는 기본 로깅 메커니즘을 무시하고,
-항상 `/var/log` 디렉터리에 기록한다. 그것은 [klog](https://github.com/kubernetes/klog)
+systemd를 사용하는 시스템에서는, kubelet과 컨테이너 런타임은 journald에 작성한다.
+systemd를 사용하지 않으면, kubelet과 컨테이너 런타임은 `/var/log` 디렉터리의
+`.log` 파일에 작성한다. 컨테이너 내부의 시스템 컴포넌트는 기본 로깅 메커니즘을 무시하고,
+항상 `/var/log` 디렉터리에 기록한다.
+시스템 컴포넌트는 [klog](https://github.com/kubernetes/klog)
 로깅 라이브러리를 사용한다. [로깅에 대한 개발 문서](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/sig-instrumentation/logging.md)에서
 해당 컴포넌트의 로깅 심각도(severity)에 대한 규칙을 찾을 수 있다.
 
@@ -126,13 +130,14 @@ systemd를 사용하지 않으면, `/var/log` 디렉터리의 `.log` 파일에
 
 각 노드에 _노드-레벨 로깅 에이전트_ 를 포함시켜 클러스터-레벨 로깅을 구현할 수 있다. 로깅 에이전트는 로그를 노출하거나 로그를 백엔드로 푸시하는 전용 도구이다. 일반적으로, 로깅 에이전트는 해당 노드의 모든 애플리케이션 컨테이너에서 로그 파일이 있는 디렉터리에 접근할 수 있는 컨테이너이다.
 
-로깅 에이전트는 모든 노드에서 실행해야 하므로, 이를 데몬셋 레플리카, 매니페스트 파드 또는 노드의 전용 네이티브 프로세스로 구현하는 것이 일반적이다. 그러나 후자의 두 가지 접근법은 더 이상 사용되지 않으며 절대 권장하지 않는다.
+로깅 에이전트는 모든 노드에서 실행해야 하므로, 에이전트는
+`DaemonSet` 으로 동작시키는 것을 추천한다.
 
-쿠버네티스 클러스터는 노드-레벨 로깅 에이전트를 사용하는 것이 가장 일반적이며 권장되는 방법으로, 이는 노드별 하나의 에이전트만 생성하며, 노드에서 실행되는 애플리케이션을 변경할 필요가 없기 때문이다. 그러나, 노드-레벨 로깅은 _애플리케이션의 표준 출력과 표준 에러에 대해서만 작동한다_ .
+노드-레벨 로깅은 노드별 하나의 에이전트만 생성하며, 노드에서 실행되는 애플리케이션에 대한 변경은 필요로 하지 않는다.
 
-쿠버네티스는 로깅 에이전트를 지정하지 않지만, 쿠버네티스 릴리스에는 두 가지 선택적인 로깅 에이전트(Google 클라우드 플랫폼과 함께 사용하기 위한 [스택드라이버(Stackdriver) 로깅](/docs/tasks/debug-application-cluster/logging-stackdriver/)과 [엘라스틱서치(Elasticsearch)](/ko/docs/tasks/debug-application-cluster/logging-elasticsearch-kibana/))가 패키지로 함께 제공된다. 전용 문서에서 자세한 정보와 지침을 찾을 수 있다. 두 가지 다 사용자 정의 구성이 된 [fluentd](http://www.fluentd.org/)를 에이전트로써 노드에서 사용한다.
+컨테이너는 stdout과 stderr를 동의되지 않은 포맷으로 작성한다. 노드-레벨 에이전트는 이러한 로그를 수집하고 취합을 위해 전달한다.
 
-### 로깅 에이전트와 함께 사이드카 컨테이너 사용
+### 로깅 에이전트와 함께 사이드카 컨테이너 사용 {#sidecar-container-with-logging-agent}
 
 다음 중 한 가지 방법으로 사이드카 컨테이너를 사용할 수 있다.
 
@@ -143,28 +148,27 @@ systemd를 사용하지 않으면, `/var/log` 디렉터리의 `.log` 파일에
 
 ![스트리밍 컨테이너가 있는 사이드카 컨테이너](/images/docs/user-guide/logging/logging-with-streaming-sidecar.png)
 
-사이드카 컨테이너를 자체 `stdout` 및 `stderr` 스트림으로
-스트리밍하면, 각 노드에서 이미 실행 중인 kubelet과 로깅 에이전트를
-활용할 수 있다. 사이드카 컨테이너는 파일, 소켓
-또는 journald에서 로그를 읽는다. 각 개별 사이드카 컨테이너는 자체 `stdout`
-또는 `stderr` 스트림에 로그를 출력한다.
+사이드카 컨테이너가 자체 `stdout` 및 `stderr` 스트림으로
+쓰도록 하면, 각 노드에서 이미 실행 중인 kubelet과 로깅 에이전트를
+활용할 수 있다. 사이드카 컨테이너는 파일, 소켓 또는 journald에서 로그를 읽는다.
+각 사이드카 컨테이너는 자체 `stdout` 또는 `stderr` 스트림에 로그를 출력한다.
 
 이 방법을 사용하면 애플리케이션의 다른 부분에서 여러 로그 스트림을
 분리할 수 ​​있고, 이 중 일부는 `stdout` 또는 `stderr` 에
 작성하기 위한 지원이 부족할 수 있다. 로그를 리디렉션하는 로직은
-미미하기 때문에, 큰 오버헤드가 거의 없다. 또한,
+최소화되어 있기 때문에, 심각한 오버헤드가 아니다. 또한,
 `stdout` 및 `stderr` 가 kubelet에서 처리되므로, `kubectl logs` 와 같은
 빌트인 도구를 사용할 수 있다.
 
-다음의 예를 고려해보자. 파드는 단일 컨테이너를 실행하고, 컨테이너는
-서로 다른 두 가지 형식을 사용하여, 서로 다른 두 개의 로그 파일에 기록한다. 파드에 대한
+예를 들어, 파드는 단일 컨테이너를 실행하고, 컨테이너는
+서로 다른 두 가지 형식을 사용하여 서로 다른 두 개의 로그 파일에 기록한다. 파드에 대한
 구성 파일은 다음과 같다.
 
 {{< codenew file="admin/logging/two-files-counter-pod.yaml" >}}
 
 두 컴포넌트를 컨테이너의 `stdout` 스트림으로 리디렉션한 경우에도, 동일한 로그
-스트림에 서로 다른 형식의 로그 항목을 갖는 것은
-알아보기 힘들다. 대신, 두 개의 사이드카 컨테이너를 도입할 수 있다. 각 사이드카
+스트림에 서로 다른 형식의 로그 항목을 작성하는 것은
+추천하지 않는다. 대신, 두 개의 사이드카 컨테이너를 생성할 수 있다. 각 사이드카
 컨테이너는 공유 볼륨에서 특정 로그 파일을 테일(tail)한 다음 로그를
 자체 `stdout` 스트림으로 리디렉션할 수 있다.
 
@@ -178,7 +182,10 @@ systemd를 사용하지 않으면, `/var/log` 디렉터리의 `.log` 파일에
 ```shell
 kubectl logs counter count-log-1
 ```
-```
+
+출력은 다음과 같다.
+
+```console
 0: Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001
 1: Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001
 2: Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001
@@ -188,7 +195,10 @@ kubectl logs counter count-log-1
 ```shell
 kubectl logs counter count-log-2
 ```
-```
+
+출력은 다음과 같다.
+
+```console
 Mon Jan  1 00:00:00 UTC 2001 INFO 0
 Mon Jan  1 00:00:01 UTC 2001 INFO 1
 Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001 INFO 2
@@ -204,11 +214,10 @@ Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001 INFO 2
 `stdout` 으로 스트리밍하면 디스크 사용량은 두 배가 될 수 있다. 단일 파일에
 쓰는 애플리케이션이 있는 경우, 일반적으로 스트리밍
 사이드카 컨테이너 방식을 구현하는 대신 `/dev/stdout` 을 대상으로
-설정하는 것이 더 낫다.
+설정하는 것을 추천한다.
 
 사이드카 컨테이너를 사용하여 애플리케이션 자체에서 로테이션할 수 없는
-로그 파일을 로테이션할 수도 있다. 이 방법의 예로는
-정기적으로 logrotate를 실행하는 작은 컨테이너를 두는 것이다.
+로그 파일을 로테이션할 수도 있다. 이 방법의 예시는 정기적으로 `logrotate` 를 실행하는 작은 컨테이너를 두는 것이다.
 그러나, `stdout` 및 `stderr` 을 직접 사용하고 로테이션과
 유지 정책을 kubelet에 두는 것이 권장된다.
 
@@ -223,21 +232,17 @@ Mon Jan  1 00:00:02 UTC 2001 INFO 2
 {{< note >}}
 사이드카 컨테이너에서 로깅 에이전트를 사용하면
 상당한 리소스 소비로 이어질 수 있다. 게다가, kubelet에 의해
-제어되지 않기 때문에, `kubectl logs` 명령을 사용하여 해당 로그에
+제어되지 않기 때문에, `kubectl logs` 를 사용하여 해당 로그에
 접근할 수 없다.
 {{< /note >}}
 
-예를 들어, 로깅 에이전트로 fluentd를 사용하는 [스택드라이버](/docs/tasks/debug-application-cluster/logging-stackdriver/)를
-사용할 수 있다. 여기에 이 방법을 구현하는 데 사용할 수 있는
-두 가지 구성 파일이 있다. 첫 번째 파일에는
-fluentd를 구성하기 위한 [컨피그맵](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap/)이 포함되어 있다.
+여기에 로깅 에이전트가 포함된 사이드카 컨테이너를 구현하는 데 사용할 수 있는 두 가지 구성 파일이 있다. 첫 번째 파일에는
+fluentd를 구성하기 위한 [`ConfigMap`](/docs/tasks/configure-pod-container/configure-pod-configmap/)이 포함되어 있다.
 
 {{< codenew file="admin/logging/fluentd-sidecar-config.yaml" >}}
 
 {{< note >}}
-fluentd의 구성은 이 문서의 범위를 벗어난다.
-fluentd를 구성하는 것에 대한 자세한 내용은,
-[공식 fluentd 문서](https://docs.fluentd.org/)를 참고한다.
+fluentd를 구성하는 것에 대한 자세한 내용은, [fluentd 문서](https://docs.fluentd.org/)를 참고한다.
 {{< /note >}}
 
 두 번째 파일은 fluentd가 실행되는 사이드카 컨테이너가 있는 파드를 설명한다.
@@ -245,16 +250,10 @@ fluentd를 구성하는 것에 대한 자세한 내용은,
 
 {{< codenew file="admin/logging/two-files-counter-pod-agent-sidecar.yaml" >}}
 
-얼마 후 스택드라이버 인터페이스에서 로그 메시지를 찾을 수 있다.
-
-이것은 단지 예시일 뿐이며 실제로 애플리케이션 컨테이너 내의
-모든 소스에서 읽은 fluentd를 로깅 에이전트로 대체할 수 있다는 것을
-기억한다.
+이 예시 구성에서, 사용자는 애플리케이션 컨테이너 내의 모든 소스을 읽는 fluentd를 다른 로깅 에이전트로 대체할 수 있다.
 
 ### 애플리케이션에서 직접 로그 노출
 
 ![애플리케이션에서 직접 로그 노출](/images/docs/user-guide/logging/logging-from-application.png)
 
-모든 애플리케이션에서 직접 로그를 노출하거나 푸시하여 클러스터-레벨 로깅을
-구현할 수 있다. 그러나, 이러한 로깅 메커니즘의 구현은
-쿠버네티스의 범위를 벗어난다.
+모든 애플리케이션에서 직접 로그를 노출하거나 푸시하는 클러스터-로깅은 쿠버네티스의 범위를 벗어난다.

content/ko/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment.md

@@ -1,4 +1,6 @@
 ---
+
+
 title: 리소스 관리
 content_type: concept
 weight: 40
@@ -43,7 +45,7 @@ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/nginx/
 
 `kubectl` 은 접미사가 `.yaml`, `.yml` 또는 `.json` 인 파일을 읽는다.
 
-동일한 마이크로서비스 또는 애플리케이션 티어(tier)와 관련된 리소스를 동일한 파일에 배치하고, 애플리케이션과 연관된 모든 파일을 동일한 디렉터리에 그룹화하는 것이 좋다. 애플리케이션의 티어가 DNS를 사용하여 서로 바인딩되면, 스택의 모든 컴포넌트를 일괄로 배포할 수 있다.
+동일한 마이크로서비스 또는 애플리케이션 티어(tier)와 관련된 리소스를 동일한 파일에 배치하고, 애플리케이션과 연관된 모든 파일을 동일한 디렉터리에 그룹화하는 것이 좋다. 애플리케이션의 티어가 DNS를 사용하여 서로 바인딩되면, 스택의 모든 컴포넌트를 함께 배포할 수 있다.
 
 URL을 구성 소스로 지정할 수도 있다. 이는 github에 체크인된 구성 파일에서 직접 배포하는 데 편리하다.
 
@@ -68,7 +70,7 @@ deployment.apps "my-nginx" deleted
 service "my-nginx-svc" deleted
 ```
 
-두 개의 리소스만 있는 경우, 리소스/이름 구문을 사용하여 커맨드 라인에서 둘다 모두 쉽게 지정할 수도 있다.
+두 개의 리소스가 있는 경우, 리소스/이름 구문을 사용하여 커맨드 라인에서 둘다 모두 지정할 수도 있다.
 
 ```shell
 kubectl delete deployments/my-nginx services/my-nginx-svc
@@ -85,10 +87,11 @@ deployment.apps "my-nginx" deleted
 service "my-nginx-svc" deleted
 ```
 
-`kubectl` 은 입력을 받아들이는 것과 동일한 구문으로 리소스 이름을 출력하므로, `$()` 또는 `xargs` 를 사용하여 작업을 쉽게 연결할 수 있다.
+`kubectl` 은 입력을 받아들이는 것과 동일한 구문으로 리소스 이름을 출력하므로, `$()` 또는 `xargs` 를 사용하여 작업을 연결할 수 있다.
 
 ```shell
 kubectl get $(kubectl create -f docs/concepts/cluster-administration/nginx/ -o name | grep service)
+kubectl create -f docs/concepts/cluster-administration/nginx/ -o name | grep service | xargs -i kubectl get {}
 ```
 
 ```shell
@@ -262,7 +265,7 @@ guestbook-redis-slave-qgazl   1/1       Running   0          3m
 ## 레이블 업데이트
 
 새로운 리소스를 만들기 전에 기존 파드 및 기타 리소스의 레이블을 다시 지정해야 하는 경우가 있다. 이것은 `kubectl label` 로 수행할 수 있다.
-예를 들어, 모든 nginx 파드에 프론트엔드 티어로 레이블을 지정하려면, 간단히 다음과 같이 실행한다.
+예를 들어, 모든 nginx 파드에 프론트엔드 티어로 레이블을 지정하려면, 다음과 같이 실행한다.
 
 ```shell
 kubectl label pods -l app=nginx tier=fe
@@ -299,6 +302,7 @@ my-nginx-2035384211-u3t6x   1/1       Running   0          23m       fe
 kubectl annotate pods my-nginx-v4-9gw19 description='my frontend running nginx'
 kubectl get pods my-nginx-v4-9gw19 -o yaml
 ```
+
 ```shell
 apiVersion: v1
 kind: pod
@@ -312,11 +316,12 @@ metadata:
 
 ## 애플리케이션 스케일링
 
-애플리케이션의 로드가 증가하거나 축소되면, `kubectl` 을 사용하여 쉽게 스케일링할 수 있다. 예를 들어, nginx 레플리카 수를 3에서 1로 줄이려면, 다음을 수행한다.
+애플리케이션의 로드가 증가하거나 축소되면, `kubectl` 을 사용하여 애플리케이션을 스케일링한다. 예를 들어, nginx 레플리카 수를 3에서 1로 줄이려면, 다음을 수행한다.
 
 ```shell
 kubectl scale deployment/my-nginx --replicas=1
 ```
+
 ```shell
 deployment.apps/my-nginx scaled
 ```
@@ -326,6 +331,7 @@ deployment.apps/my-nginx scaled
 ```shell
 kubectl get pods -l app=nginx
 ```
+
 ```shell
 NAME                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
 my-nginx-2035384211-j5fhi   1/1       Running   0          30m
@@ -336,6 +342,7 @@ my-nginx-2035384211-j5fhi   1/1       Running   0          30m
 ```shell
 kubectl autoscale deployment/my-nginx --min=1 --max=3
 ```
+
 ```shell
 horizontalpodautoscaler.autoscaling/my-nginx autoscaled
 ```
@@ -404,11 +411,12 @@ JSON 병합 패치 그리고 전략적 병합 패치를 지원한다.
 
 ## 파괴적(disruptive) 업데이트
 
-경우에 따라, 한 번 초기화하면 업데이트할 수 없는 리소스 필드를 업데이트해야 하거나, 디플로이먼트에서 생성된 손상된 파드를 고치는 등의 재귀적 변경을 즉시 원할 수도 있다. 이러한 필드를 변경하려면, `replace --force` 를 사용하여 리소스를 삭제하고 다시 만든다. 이 경우, 원래 구성 파일을 간단히 수정할 수 있다.
+경우에 따라, 한 번 초기화하면 업데이트할 수 없는 리소스 필드를 업데이트해야 하거나, 디플로이먼트에서 생성된 손상된 파드를 고치는 등의 재귀적 변경을 즉시 원할 수도 있다. 이러한 필드를 변경하려면, `replace --force` 를 사용하여 리소스를 삭제하고 다시 만든다. 이 경우, 원래 구성 파일을 수정할 수 있다.
 
 ```shell
 kubectl replace -f https://k8s.io/examples/application/nginx/nginx-deployment.yaml --force
 ```
+
 ```shell
 deployment.apps/my-nginx deleted
 deployment.apps/my-nginx replaced
@@ -425,19 +433,22 @@ nginx 1.14.2 버전을 실행한다고 가정해 보겠다.
 ```shell
 kubectl create deployment my-nginx --image=nginx:1.14.2
 ```
+
 ```shell
 deployment.apps/my-nginx created
 ```
 
 3개의 레플리카를 포함한다(이전과 새 개정판이 공존할 수 있음).
+
 ```shell
 kubectl scale deployment my-nginx --current-replicas=1 --replicas=3
 ```
+
 ```
 deployment.apps/my-nginx scaled
 ```
 
-1.16.1 버전으로 업데이트하려면, 위에서 배운 kubectl 명령을 사용하여 `.spec.template.spec.containers[0].image` 를 `nginx:1.14.2` 에서 `nginx:1.16.1` 로 간단히 변경한다.
+1.16.1 버전으로 업데이트하려면, 위에서 배운 kubectl 명령을 사용하여 `.spec.template.spec.containers[0].image` 를 `nginx:1.14.2` 에서 `nginx:1.16.1` 로 변경한다.
 
 ```shell
 kubectl edit deployment/my-nginx
@@ -452,5 +463,3 @@ kubectl edit deployment/my-nginx
 
 - [애플리케이션 검사 및 디버깅에 `kubectl` 을 사용하는 방법](/docs/tasks/debug-application-cluster/debug-application-introspection/)에 대해 알아본다.
 - [구성 모범 사례 및 팁](/ko/docs/concepts/configuration/overview/)을 참고한다.
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