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Co-authored-by:    Jerry Park <jaehwa@gmail.com>
Co-authored-by:    Seokho Son <shsongist@gmail.com>
Co-authored-by:    jmyung <jesang.myung@gmail.com>
Co-authored-by:    coolguyhong <podolsmith@naver.com>
Co-authored-by:    Yuk, Yongsu <ysyukr@gmail.com>
Co-authored-by:    bluefriday <bluefriday86@gmail.com>
Co-authored-by:    SangshikLee <neolss@gmail.com>
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Jerry Park
2020-04-11 15:21:34 +09:00
committed by Claudia J.Kang
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content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/cron-jobs.md
+30 -6
View File
@@ -8,13 +8,17 @@ weight: 80
{{< feature-state for_k8s_version="v1.8" state="beta" >}}
_크론 잡은_ 시간 기반의 일정에 따라 [잡](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/jobs-run-to-completion/)을 만든다.
_크론잡은_ 반복 일정에 따라 {{< glossary_tooltip term_id="job" text="잡" >}}을 만든다.
하나의 크론잡 객체는 _크론탭_ (크론 테이블) 파일의 한 줄과 같다. 크론잡은 잡을 [크론](https://en.wikipedia.org/wiki/Cron)형식으로 쓰여진 주어진 일정에 따라 주기적으로 동작시킨다.
{{< caution >}}
모든 **크론잡** `일정:` 시간은 UTC로 표시된다.
모든 **크론잡** `일정:` 시간은
{{< glossary_tooltip term_id="kube-controller-manager" text="kube-controller-manager" >}}의 시간대를 기준으로 한다.
컨트롤 플레인이 파드 또는 베어 컨테이너에서 kube-controller-manager를 실행하는 경우,
kube-controller-manager 컨테이너에 설정된 시간대는 크론잡 컨트롤러가 사용하는 시간대로 결정한다.
{{< /caution >}}
크론잡 리소스에 대한 매니페스트를 생성할때에는 제공하는 이름이
@@ -23,14 +27,26 @@ _크론 잡은_ 시간 기반의 일정에 따라 [잡](/ko/docs/concepts/worklo
11자를 자동으로 추가하고, 작업 이름의 최대 길이는
63자라는 제약 조건이 있기 때문이다.
크론 잡을 생성하고 작동하는 방법은 크론 잡의 스펙 파일을 확안한다. 내용은 [크론 잡으로 자동 작업 실행하기](/docs/tasks/job/automated-tasks-with-cron-jobs)를 참조한다.
{{% /capture %}}
{{% capture body %}}
## 크론 잡의 한계
## 크론잡
크론잡은 백업 실행 또는 이메일 전송과 같은 정기적이고 반복적인
작업을 만드는데 유용하다. 또한 크론잡은 클러스터가 유휴 상태일 때 잡을
스케줄링하는 것과 같이 특정 시간 동안의 개별 작업을 스케줄할 수 있다.
### 예제
이 크론잡 매니페스트 예제는 현재 시간과 hello 메시지를 1분마다 출력한다.
{{< codenew file="application/job/cronjob.yaml" >}}
([크론잡으로 자동화된 작업 실행하기](/docs/tasks/job/automated-tasks-with-cron-jobs/)는
이 예시를 더 자세히 설명한다.)
## 크론 잡의 한계 {#cron-job-limitations}
크론 잡은 일정의 실행시간 마다 _약_ 한 번의 잡을 생성한다. "약" 이라고 하는 이유는
특정 환경에서는 두 개의 잡이 만들어지거나, 잡이 생성되지 않기도 하기 때문이다. 보통 이렇게 하지
@@ -62,3 +78,11 @@ Cannot determine if job needs to be started. Too many missed start time (> 100).
잡은 그 잡이 대표하는 파드 관리에 책임이 있다.
{{% /capture %}}
{{% capture whatsnext %}}
[크론 표현 포맷](https://pkg.go.dev/github.com/robfig/cron?tab=doc#hdr-CRON_Expression_Format)은
크론잡 `schedule` 필드의 포맷을 문서화 한다.
크론 잡 생성과 작업에 대한 지침과 크론잡 매니페스트의
예는 [크론 잡으로 자동화된 작업 실행하기](/docs/tasks/job/automated-tasks-with-cron-jobs/)를 참조한다.
{{% /capture %}}
content/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment.md
+19 -12
View File
@@ -46,24 +46,24 @@ _디플로이먼트_ 는 [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/)와
이 예시에 대한 설명은 다음과 같다.
* `.metadata.name` 필드에 따라 `nginx-deployment` 이름으로 디플로이먼트가 생성된다.
* `replicas` 필드에 따라 디플로이먼트는 3개의 레플리카 파드를 생성한다.
* `selector` 필드는 디플로이먼트가 관리할 파드를 찾는 방법을 정의한다.
* `.spec.replicas` 필드에 따라 디플로이먼트는 3개의 레플리카 파드를 생성한다.
* `.spec.selector` 필드는 디플로이먼트가 관리할 파드를 찾는 방법을 정의한다.
이 사례에서는 간단하게 파드 템플릿에 정의된 레이블(`app: nginx`)을 선택한다.
그러나 파드 템플릿 자체의 규칙이 만족되는 한,
보다 정교한 선택 규칙의 적용이 가능하다.
{{< note >}}
`matchLabels` 필드는 {key,value}의 쌍으로 매핑되어있다. `matchLabels` 에 매핑된
`.spec.selector.matchLabels` 필드는 {key,value}의 쌍으로 매핑되어있다. `matchLabels` 에 매핑된
단일 {key,value}은 `matchExpressions` 의 요소에 해당하며, 키 필드는 "key"에 그리고 연산자는 "In"에 대응되며
값 배열은 "value"만 포함한다.
매칭을 위해서는 `matchLabels` 와 `matchExpressions` 의 모든 요건이 충족되어야 한다.
{{< /note >}}
* `template` 필드에는 다음 하위 필드가 포함되어있다.
* 파드는 `labels` 필드를 사용해서 `app: nginx` 이라는 레이블을 붙인다.
* 파드는 `.metadata.labels` 필드를 사용해서 `app: nginx` 라는 레이블을 붙인다.
* 파드 템플릿의 사양 또는 `.template.spec` 필드는
파드가 [도커 허브](https://hub.docker.com/)의 `nginx` 1.14.2 버전 이미지를 실행하는
`nginx` 컨테이너 1개를 실행하는 것을 나타낸다.
* 컨테이너 1개를 생성하고, `name` 필드를 사용해서 `nginx` 이름을 붙인다.
* 컨테이너 1개를 생성하고, `.spec.template.spec.containers[0].name` 필드를 사용해서 `nginx` 이름을 붙인다.
위의 디플로이먼트를 생성하려면 다음 단계를 따른다.
@@ -87,9 +87,8 @@ _디플로이먼트_ 는 [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/)와
```
클러스터에서 디플로이먼트를 점검할 때 다음 필드가 표시된다.
* `NAME` 은 클러스터에 있는 디플로이먼트 이름의 목록이다.
* `DESIRED` 는 디플로이먼트의 생성시 정의된 의도한 애플리케이션 _레플리카_ 의 수를 표시한다. 이것이 _의도한 상태_ 이다.
* `CURRENT` 는 현재 실행 중인 레플리카의 수를 표시한다.
* `NAME` 은 네임스페이스에 있는 디플로이먼트 이름의 목록이다.
* `READY` 는 사용자가 사용할 수 있는 애플리케이션의 레플리카의 수를 표시한다. ready/desired 패턴을 따른다.
* `UP-TO-DATE` 는 의도한 상태를 얻기위해 업데이트 된 레플리카의 수를 표시한다.
* `AVAILABLE` 은 사용자가 사용 가능한 애플리케이션 레플리카의 수를 표시한다.
* `AGE` 는 애플리케이션의 실행 된 시간을 표시한다.
@@ -114,8 +113,16 @@ _디플로이먼트_ 는 [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/)와
NAME DESIRED CURRENT READY AGE
nginx-deployment-75675f5897 3 3 3 18s
```
레플리카셋의 출력에는 다음 필드가 표시된다.
* `NAME` 은 네임스페이스에 있는 레플리카셋 이름의 목록이다.
* `DESIRED` 는 디플로이먼트의 생성 시 정의된 의도한 애플리케이션 _레플리카_ 의 수를 표시한다. 이것이 _의도한 상태_ 이다.
* `CURRENT` 는 현재 실행 중인 레플리카의 수를 표시한다.
* `READY` 는 사용자가 사용할 수 있는 애플리케이션의 레플리카의 수를 표시한다.
* `AGE` 는 애플리케이션의 실행된 시간을 표시한다.
레플리카셋의 이름은 항상 `[DEPLOYMENT-NAME]-[RANDOM-STRING]` 형식으로 된 것을 알 수 있다. 무작위 문자열은
무작위로 생성되며, Pod-template-hash를 시드(seed)로 사용한다.
무작위로 생성되며, `pod-template-hash` 를 시드(seed)로 사용한다.
6. 각 파드에 자동으로 생성된 레이블을 보려면 `kubectl get pods --show-labels` 를 실행한다. 다음과 유사하게 출력된다.
```shell
@@ -508,7 +515,7 @@ API 버전 `apps/v1` 에서 디플로이먼트의 레이블 셀렉터는 생성
이와 유사하게 출력된다.
```
deployment.apps/nginx-deployment
deployment.apps/nginx-deployment rolled back
```
Alternatively, you can rollback to a specific revision by specifying it with `--to-revision`:
@@ -518,7 +525,7 @@ API 버전 `apps/v1` 에서 디플로이먼트의 레이블 셀렉터는 생성
이와 유사하게 출력된다.
```
deployment.apps/nginx-deployment
deployment.apps/nginx-deployment rolled back
```
롤아웃 관련 명령에 대한 자세한 내용은 [`kubectl rollout`](/docs/reference/generated/kubectl/kubectl-commands#rollout)을 참조한다.
@@ -1015,7 +1022,7 @@ $ echo $?
## 디플로이먼트 사양 작성
다른 모든 쿠버네티스 설정과 마찬가지로 디플로이먼트에는 `apiVersion`, `kind` 그리고 `metadata` 필드가 필요하다.
다른 모든 쿠버네티스 설정과 마찬가지로 디플로이먼트에는 `.apiVersion`, `.kind` 그리고 `.metadata` 필드가 필요하다.
설정 파일 작업에 대한 일반적인 내용은 [애플리케이션 배포하기](/docs/tutorials/stateless-application/run-stateless-application-deployment/),
컨테이너 구성하기 그리고 [kubectl을 사용해서 리소스 관리하기](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/object-management/) 문서를 참조한다.
디플로이먼트 오브젝트의 이름은 유효한
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle.md
+42 -37
View File
@@ -181,7 +181,7 @@ kubelet은 실행 중인 컨테이너들에 대해서 선택적으로 세 가지
...
State: Waiting
Reason: ErrImagePull
...
...
```
* `Running`: 컨테이너가 이슈 없이 구동된다는 뜻이다. `postStart` 훅(있는 경우)은 컨테이너가 Running 상태가 되기 전에 실행된다. 이 상태는 컨테이너가 언제 Running 상태에 돌입한 시간도 함께 출력된다.
@@ -206,31 +206,34 @@ kubelet은 실행 중인 컨테이너들에 대해서 선택적으로 세 가지
...
```
## 파드의 준비성 게이트(readiness gate)
## 파드의 준비성(readiness) {#pod-readiness-gate}
{{< feature-state for_k8s_version="v1.14" state="stable" >}}
파드의 준비성에 대한 확장성을 추가하기 위해서
추가적인 피드백이나 신호를 `PodStatus`에 주입하는 방법인,
[파드 준비++](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-network/0007-pod-ready%2B%2B.md)라는 특징이 쿠버네티스 1.11에서 소개되었다.
파드의 준비성을 평가하기 위한 추가적인 조건들을 `PodSpec` 내의 새로운 `ReadinessGate` 필드를
통해서 지정할 수 있다. 만약 쿠버네티스가 `status.conditions` 필드에서 해당하는
애플리케이션은 추가 피드백 또는 신호를 PodStatus: _Pod readiness_
와 같이 주입할 수 있다. 이를 사용하기 위해, 파드의 준비성을 평가하기
위한 추가적인 조건들을 `PodSpec` 내의 `ReadinessGate` 필드를 통해서 지정할 수 있다.
준비성 게이트는 파드에 대한 `status.condition` 필드의 현재
상태에 따라 결정된다. 만약 쿠버네티스가 `status.conditions` 필드에서 해당하는
조건을 찾지 못한다면, 그 조건의 상태는
기본 값인 "`False`"가 된다. 아래는 한 예제를 보여준다.
여기 예제가 있다.
```yaml
Kind: Pod
kind: Pod
...
spec:
readinessGates:
- conditionType: "www.example.com/feature-1"
status:
conditions:
- type: Ready # 이것은 내장된 PodCondition이다
- type: Ready # 내장된 PodCondition이다
status: "False"
lastProbeTime: null
lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
- type: "www.example.com/feature-1" # 추가적인 PodCondition
- type: "www.example.com/feature-1" # 추가적인 PodCondition
status: "False"
lastProbeTime: null
lastTransitionTime: 2018-01-01T00:00:00Z
@@ -240,19 +243,23 @@ status:
...
```
파드의 새로운 조건들은
쿠버네티스의 [레이블 키 포멧](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#구문과-캐릭터-셋)을 준수해야 한다.
`kubectl patch` 명령어가 오브젝트 상태 패치(patching)를 아직 제공하지 않기 때문에,
새로운 파드 조건들은 [KubeClient 라이브러리](/ko/docs/reference/using-api/client-libraries/)를 통한 `PATCH` 액션을 통해서 주입되어야 한다.
추가하는 파드 상태에는 쿠버네티스 [레이블 키 포맷](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#구문과-캐릭터-셋)을 충족하는 이름이 있어야 한다.
새로운 파드 조건들이 적용된 경우, 파드는 **오직**
다음 두 문장이 모두 참일 때만 준비 상태로 평가된다.
### 파드 준비성 상태 {#pod-readiness-status}
`kubectl patch` 명령어는 아직 오브젝트 상태 패치(patching)를 지원하지 않는다.
이러한 `status.conditions` 을 파드에 설정하려면 애플리케이션과
{{< glossary_tooltip term_id="operator-pattern" text="오퍼레이터">}}의
`PATCH` 액션을 필요로 한다.
[쿠버네티스 클라이언트 라이브러리](/ko/docs/reference/using-api/client-libraries/)를
사용해서 파드 준비성에 대한 사용자 지정 파드 조건을 설정하는 코드를 작성할 수 있다.
사용자 지정 조건을 사용하는 파드의 경우, 다음 두 조건이 모두 적용되는
경우에 **만** 해당 파드가 준비된 것으로 평가된다.
* 파드 내의 모든 컨테이너들이 준비 상태이다.
* `ReadinessGates`에 지정된 모든 조건들이 "`True`"이다.
파드 준비성 평가에 대한 변경을 촉진하기 위해서,
이전 파드 조건인 `Ready`를 포착하기 위한 새로운 파드 조건 `ContainersReady`가 소개되었다.
* `ReadinessGates`에 지정된 모든 조건들이 `True` 이다.
## 재시작 정책
@@ -269,32 +276,31 @@ kubelet에 의해서 재시작되는 종료된 컨테이너는
## 파드의 일생(lifetime)
일반적으로, 파드는 사람 혹은 컨트롤러의 프로세스가 명시적으로 파드를 삭제할 때까지 남아 있다.
일반적으로, 파드는 사람 혹은
{{< glossary_tooltip term_id="controller" text="컨트롤러" >}}의
프로세스가 명시적으로 파드를 삭제할 때까지 남아 있다.
컨트롤 플레인은 파드의 수가 설정된 임계치(kube-controller-manager에서
`terminated-pod-gc-threshold`에 의해 결정)를 초과할 때,
종료된 파드들(`Succeeded` 또는 `Failed` 단계)을 정리한다.
이로써 시간이 지남에 따라 파드들이 생성 및 종료되며 발생하는 리소스 누수를 피할 수 있다.
세 가지 유형의 컨트롤러를 사용할 수 있다.
파드에는 다음과 같은 다양한 종류의 리소스가 있다.
- 배치 연산과 같이, 종료가 예상되는 파드를 위해서는 [잡](/docs/concepts/jobs/run-to-completion-finite-workloads/)을
- 예를 들어 웹 서버와 같이 종료되지 않을 것으로 예상되는 파드용
{{< glossary_tooltip term_id="deployment" >}}, {{< glossary_tooltip term_id="replica-set" >}} 또는
{{< glossary_tooltip term_id="statefulset" >}}을 사용한다.
- 배치 연산과 같이, 종료가 예상되는 파드를 위해서는
{{< glossary_tooltip term_id="job" >}}을
사용하길 바란다. 잡은 `restartPolicy`가 실패 시(OnFailure) 또는 절대 안 함(Never)으로
지정된 경우에 적합하다.
- 웹 서버와 같이, 종료가 예상되지 않는 파드에 대해서는
[레플리케이션 컨트롤러](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/),
[레플리카 셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicaset/), 또는
[디플로이먼트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/)를 사용하길 바란다.
레플리케이션 컨트롤러는 `restartPolicy`가 항상(Always)으로 지정된
경우에만 적합하다.
- 적합한 노드 당 하나씩 실행해야 하는 파드에는
{{< glossary_tooltip term_id="daemonset" >}}을 사용한다.
- 머신 당 하나씩 실행해야하는 파드를 위해서는 [데몬 셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/)을 사용하길
바란다. 왜냐하면 데몬 셋은 특정 머신 전용 시스템 서비스(machine-specific system service)를 제공하기 때문이다.
세 가지 모든 컨트롤러 유형은 PodTemplate을 가지고 있다. 파드를
직접적으로 생성하는 것 보다는, 적절한 컨트롤러를 생성하고 컨트롤러가 파드를
생성하도록 하는 것이 추천된다. 그 이유는 파드
혼자서는 머신의 실패에 탄력적(resilient)이지 않지만, 컨트롤러는 탄력적이기 때문이다.
모든 워크로드 리소스에는 파드명세가 포함된다. 사용자가 직접적으로 파드를 생성하는
것보다 적절한 워크로드 리소스를 생성하고 리소스 컨트롤러가
사용자를 위한 파드를 생성하도록 하는 것을 권장한다.
만약 노드가 죽거나 다른 클러스터의 다른 노드들로부터 연결이 끊기면, 쿠버네티스는
잃어버린 노드에 있는 모든 파드의 `phase`를 실패된(Failed)으로 설정하는 정책을 적용한다.
@@ -398,4 +404,3 @@ spec:
{{% /capture %}}
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-overview.md
+42 -36
View File
@@ -15,9 +15,9 @@ card:
{{% capture body %}}
## 파드에 대해 이해하기
*파드* 는 쿠버네티스 애플리케이션의 기본 실행 단위이다. 쿠버네티스 객체 모델 중 만들고 배포할 수 있는 가장 작고 간단한 단위이다. 파드는 {{< glossary_tooltip term_id="cluster" >}} 에서의 Running 프로세스를 나타낸다.
*파드* 는 쿠버네티스 애플리케이션의 기본 실행 단위이다. 쿠버네티스 객체 모델 중 만들고 배포할 수 있는 가장 작고 간단한 단위이다. 파드는 {{< glossary_tooltip term_id="cluster" text="클러스터" >}} 에서의 Running 프로세스를 나타낸다.
파드는 애플리케이션 컨테이너(또는, 몇몇의 경우, 다중 컨테이너), 저장소 리소스, 특정 네트워크 IP 그리고, {{< glossary_tooltip text="container" term_id="container" >}} 가 동작하기 위해 만들어진 옵션들을 캡슐화 한다. 파드는 배포의 단위를 말한다. 아마 단일 컨테이너로 구성되어 있거나, 강하게 결합되어 리소스를 공유하는 소수의 컨테이너로 구성되어 있는 *쿠버네티스에서의 애플리케이션 단일 인스턴스* 를 의미함.
파드는 애플리케이션 컨테이너(또는, 몇몇의 경우, 다중 컨테이너), 저장소 리소스, 특정 네트워크 정체성(IP 주소) 및 컨테이너가 동작하기 위해 만들어진 옵션들을 캡슐화 한다. 파드는 배포의 단위를 말한다. 아마 단일 {{< glossary_tooltip text="컨테이너" term_id="container" >}}로 구성되어 있거나, 강하게 결합되어 리소스를 공유하는 소수의 컨테이너로 구성되어 있는 *쿠버네티스에서의 애플리케이션 단일 인스턴스* 를 의미한다.
[도커](https://www.docker.com)는 쿠버네티스 파드에서 사용되는 가장 대표적인 컨테이너 런타임이지만, 파드는 다른 [컨테이너 런타임](/ko/docs/setup/production-environment/container-runtimes/) 역시 지원한다.
@@ -26,12 +26,9 @@ card:
* **단일 컨테이너만 동작하는 파드**. "단일 컨테이너 당 한 개의 파드" 모델은 쿠버네티스 사용 사례 중 가장 흔하다. 이 경우, 한 개의 파드가 단일 컨테이너를 감싸고 있다고 생각할 수 있으며, 쿠버네티스는 컨테이너가 아닌 파드를 직접 관리한다고 볼 수 있다.
* **함께 동작하는 작업이 필요한 다중 컨테이너가 동작하는 파드**. 아마 파드는 강하게 결합되어 있고 리소스 공유가 필요한 다중으로 함께 배치된 컨테이너로 구성되어 있을 것이다. 이렇게 함께 배치되어 설치된 컨테이너는 단일 결합 서비스 단위일 것이다. 한 컨테이너는 공유 볼륨에서 퍼블릭으로 파일들을 옮기고, 동시에 분리되어 있는 "사이드카" 컨테이너는 그 파일들을 업데이트 하거나 복구한다. 파드는 이 컨테이너와 저장소 리소스들을 한 개의 관리 가능한 요소로 묶는다.
[쿠버네티스 블로그](https://kubernetes.io/blog)에는 파드 사용 사례의 몇 가지 추가적인 정보가 있다. 더 많은 정보를 위해서 아래 내용을 참조하길 바란다.
* [분산 시스템 툴킷: 복합 컨테이너를 위한 패턴](https://kubernetes.io/blog/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns)
* [컨테이너 디자인 패턴](https://kubernetes.io/blog/2016/06/container-design-patterns)
각각의 파드는 주어진 애플리케이션에서 단일 인스턴스로 동작을 하는 것을 말한다. 만약 애플리케이션을 수평적으로 스케일하기를 원하면(예를 들면, 다중 인스턴스 동작하는 것), 각 인스턴스 당 한 개씩 다중 파드를 사용해야 한다. 쿠버네티스에서는, 일반적으로 이것을 _복제_ 라고 한다. 복제된 파드는 주로 컨트롤러라고 하는 추상화 개념의 그룹에 의해 만들어지고 관리된다. 더 많은 정보는 [파드와 컨트롤러](#파드와-컨트롤러)를 참고하길 바란다.
각각의 파드는 주어진 애플리케이션에서 단일 인스턴스로 동작하는 것을 말한다. 만약 애플리케이션을 수평적으로 스케일하기를 원하면(더 많은 인스턴스를 실행해서 더 많은 전체 리소스를 제공하는 것), 각 인스턴스 당 한 개씩 다중 파드를 사용해야 한다. 쿠버네티스에서는, 일반적으로 이것을 _복제_ 라고 한다.
복제된 파드는 일반적으로 워크로드 리소스와 해당 {{< glossary_tooltip text="_컨트롤러_" term_id="controller" >}}에 의해 그룹으로 생성과 관리된다.
쿠버네티스가 컨트롤러를 사용해서 워크로드의 확장과 복구를 구현하는 방법에 대한 자세한 내용은 [파드와 컨트롤러](#파드와-컨트롤러)를 참고한다.
## 어떻게 파드가 다중 컨테이너를 관리하는가
@@ -47,7 +44,7 @@ card:
#### 네트워킹
각각의 파드는 유일한 IP주소를 할당 받는다. 한 파드 내부의 모든 컨테이너는 네트워크 네임스페이스와 IP주소 및 네트워크 포트를 공유한다. *파드 안에 있는* 컨테이너는 다른 컨테이너와 `localhost`를 통해서 통신할 수 있다. 특정 파드 안에 있는 컨테이너가 *파드 밖의* 요소들과 통신하기 위해서는, 네트워크 리소스를 어떻게 쓰고 있는지 공유 해야 한다(예를 들어 포트 등).
각각의 파드는 각 주소 패밀리의 고유한 IP 주소를 할당 받는다. 한 파드 내부의 모든 컨테이너는 네트워크 네임스페이스와 IP주소 및 네트워크 포트를 공유한다. *파드 안에 있는* 컨테이너는 다른 컨테이너와 `localhost` 를 통해서 통신할 수 있다. 특정 파드 안에 있는 컨테이너가 *파드 밖의* 요소들과 통신하기 위해서는, 네트워크 리소스를 어떻게 쓰고 있는지 공유해야 한다(예를 들어 포트 등).
#### 저장소
@@ -55,54 +52,63 @@ card:
## 파드 작업
직접 쿠버네티스에서 싱글톤 파드이더라도 개별 파드를 만들일이 거의 없을 것이다. 그 이유는 파드가 상대적으로 수명이 짧고 일시적이기 때문이다. 파드가 만들어지면(직접 만들거나, 컨트롤러에 의해서 간접적으로 만들어지거나), 그것은 클러스터의 {{< glossary_tooltip term_id="node" >}} 에서 동작할 것이다. 파드는 프로세스가 종료되거나, 파드 객체가 삭제되거나, 파드가 리소스의 부족으로 인해 *제거되거나*, 노드에 장애가 생기지 않는 한 노드에 남아있는다.
직접 쿠버네티스에서 싱글톤 파드이더라도 개별 파드를 만들 일이 거의 없을 것이다. 그 이유는 파드가 상대적으로 수명이 짧고 일시적이기 때문이다. 파드가 만들어지면(직접 만들거나, {{< glossary_tooltip text="_컨트롤러_" term_id="controller" >}}에 의해서 간접적으로 만들어지거나), 그것은 클러스터의 {{< glossary_tooltip term_id="node" >}}에서 동작할 것이다. 파드는 프로세스가 종료되거나, 파드 오브젝트가 삭제되거나, 파드가 리소스의 부족으로 인해 *축출되거나*, 노드에 장애가 생기지 않는 한 노드에 남아있다.
{{< note >}}
파드 내부에서 재시작되는 컨테이너를 파드와 함께 재시작되는 컨테이너로 혼동해서는 안된다. 파드는 자기 스스로 동작하지 않는다. 하지만 컨테이너 환경은 그것이 삭제될 때까지 계속 동작한다.
파드 내부에서 재시작되는 컨테이너를 파드와 함께 재시작되는 컨테이너로 혼동해서는 안된다. 파드는 프로세스가 아니라, 컨테이너를 실행하는 환경이다. 파드는 삭제될 때까지 유지된다.
{{< /note >}}
파드는 스스로 자신을 치료하지 않는다. 만약 파드가 스케줄링된 노드에 장애가 생기거나, 스케쥴링 동작이 스스로 실패할 경우 파드는 삭제된다. 그와 비슷하게, 파드는 리소스나 노드의 유지 부족으로 인해 제거되는 상황에서 살아남지 못할 것이다. 쿠버네티스는 상대적으로 일시적인 파드 인스턴스를 관리하는 작업을 처리하는 *컨트롤러* 라고 하는 고수준의 추상적 개념을 사용한다. 즉, 파드를 직접적으로 사용가능 하지만, 컨트롤러를 사용하여 파드를 관리하는 것이 쿠버네티스에서 훨씬 더 보편적이다. 쿠버네티스가 어떻게 파드 스케일링과 치료하는지 보려면 [파드와 컨트롤러](#파드와-컨트롤러)를 참고하길 바란다.
파드는 스스로 자신을 치료하지 않는다. 만약 파드가 스케줄링된 노드에 장애가 생기거나, 스케쥴링 동작이 스스로 실패할 경우 파드는 삭제된다. 그와 비슷하게, 파드는 리소스나 노드의 유지 부족으로 인해 축출되는 상황에서 살아남지 못할 것이다. 쿠버네티스는 상대적으로 일시적인 파드 인스턴스를 관리하는 작업을 처리하는 *컨트롤러* 라고 하는 고수준의 추상적 개념을 사용한다. 즉, 파드를 직접적으로 사용할 수 있지만, 컨트롤러를 사용하여 파드를 관리하는 것이 쿠버네티스에서는 훨씬 더 보편적이다.
### 파드와 컨트롤러
컨트롤러는 다중 파드를 생성하고 관리해 주는데, 클러스터 범위 내에서의 레플리케이션 핸들링, 롤아웃 그리고 셀프힐링 기능 제공을 한다. 예를 들어, 만약 노드가 고장났을 때, 컨트롤러는 다른 노드에 파드를 스케줄링 함으로써 자동으로 교체할 것이다.
워크로드 리소스를 사용해서 여러 파드를 생성하고 관리할 수 있다. 리소스 컨트롤러는 파드 장애 발생 시 복제, 롤아웃, 자동 복구를 처리한다. 예를 들어, 노드에 장애가 발생하면, 컨트롤러는 해당 노드의 파드는 작동을 멈추고 교체용 파드를 생성한다는 것을 알게 된다. 스케줄러는 교체용 파드를 정상적인 노드에 배치하게 된다.
한 가지 또는 그 이상의 파드를 보유한 컨트롤러의 몇 가지 예시.
* [디플로이먼트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/)
* [스테이트풀 셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/)
* [데몬 셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/)
일반적으로, 컨트롤러는 책임을 지고 제공한 파드 템플릿을 사용한다.
* {{< glossary_tooltip text="디플로이먼트" term_id="deployment" >}}
* {{< glossary_tooltip text="스테이트풀셋" term_id="statefulset" >}}
* {{< glossary_tooltip text="데몬셋" term_id="daemonset" >}}
## 파드 템플릿
파드 템플릿은 [레플리케이션 컨트롤러](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/replicationcontroller/),
[잡](/docs/concepts/jobs/run-to-completion-finite-workloads/),
[데몬 셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/)과 같은 다른 객체를 포함하는 파드 명세서이다.
컨트롤러는 파드 템플릿을 사용하여 실제 파드를 만든다.
아래 예시는 메시지를 출력하는 컨테이너를 포함하는 파드에 대한 간단한 매니페스트이다.
워크로드 리소스에 대한 컨트롤러는 파드 템플릿으로 파드를 생성하고
사용자를 대신해서 이러한 파드를 관리한다.
파드템플릿은 파드를 생성하기 위한 명세이며
[디플로이먼트](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/deployment/),
[잡](/ko/docs/concepts/jobs/run-to-completion-finite-workloads/) 그리고
[데몬셋](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/daemonset/)과 같은 워크로드 리소스에 포함되어 있다.
워크로드 리소스의 각 컨트롤러는 워크로드 오브젝트 내부의 파드템플릿을 사용해서 실제 파드를 만든다. 파드템플릿은 앱을 실행하는 데 사용되는 모든 워크로드 리소스의 의도하는 상태의 일부이다.
아래 샘플은 하나의 컨테이너를 시작하는 `template` 이 있는 간단한 잡에 대한 매니페스트이다. 파드의 컨테이너가 메시지를 출력한 후 일시 중지하게 된다.
```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: myapp-pod
labels:
app: myapp
spec:
containers:
- name: myapp-container
image: busybox
command: ['sh', '-c', 'echo 안녕하세요 쿠버네티스! && sleep 3600']
name: hello
template:
# 이것이 파드 템플릿이다.
spec:
containers:
- name: hello
image: busybox
command: ['sh', '-c', 'echo "Hello, Kubernetes!" && sleep 3600']
restartPolicy: OnFailure
# 여기가 파드 템플릿의 끝이다.
```
모든 레플리카의 현재 원하는 상태를 지정하는 대신, 파드 템플릿은 쿠키 틀과 같다. 쿠키가 한 번 잘리면, 그 쿠키는 쿠키 틀과 더이상 관련이 없다. 양자 얽힘이 없는 것이다. 그 이후 템플릿을 변경하거나 새로운 템플릿으로 바꿔도 이미 만들어진 파드에는 직접적인 영향이 없다. 마찬가지로, 레플리케이션 컨트롤러에 의해 만들어진 파드는 아마 그 이후 직접 업데이트될 수 있다. 이것은 모든 컨테이너가 속해있는 파드에서 현재 원하는 상태를 명시하는 것과 의도적으로 대비가 된다. 이러한 접근은 시스템의 의미를 철저히 단순화하고 유연성을 증가시킨다.
파드 템플릿을 수정하거나 새 파드 템플릿으로 전환해도 이미 존재하는 파드에는 영향을 미치지 않는다. 파드는 템플릿 업데이트를 직접 수신하지 않지만, 대신에 수정된 파드 템플릿과 일치하는 새 파드가 생성된다.
예를 들어, 디플로이먼트 컨트롤러는 실행 중인 파드가 현재 파드 템플릿과 일치하는지 확인한다. 템플릿이 업데이트되면, 컨트롤러는 업데이트된 템플릿을 기반으로 기존 파드를 제거하고 새 파드를 생성한다. 각 워크로드 컨트롤러는 파드 템플릿의 변경사항을 처리하기 위해 자체 규칙을 구현한다.
노드에서 "kubelet"이 파드 템플릿과 업데이트에 관련된 세부 정보를 직접 관찰하거나 관리하지 않으며, 이러한 세부 정보는 추상화되지 않는다. 이러한 추상화와 분리는 시스템 시맨틱을 단순화하며, 기존 코드를 변경하지 않고 클러스터의 동작을 확장할 수 있도록 한다.
{{% /capture %}}
{{% capture whatsnext %}}
* [파드](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/)에 대해 더 배워보자.
* [분산 시스템 툴킷: 복합 컨테이너의 패턴](https://kubernetes.io/blog/2015/06/the-distributed-system-toolkit-patterns)은 둘 이상의 컨테이너가 있는 파드의 공통 레이아웃에 대해 설명한다.
* 파드의 동작에 대해 더 알아보자.
* [파드 종료](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod/#파드의-종료)
* [파드 라이프사이클](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/)
content/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-topology-spread-constraints.md
+17 -17
View File
@@ -62,10 +62,10 @@ metadata:
name: mypod
spec:
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: <integer>
topologyKey: <string>
whenUnsatisfiable: <string>
labelSelector: <object>
- maxSkew: <integer>
topologyKey: <string>
whenUnsatisfiable: <string>
labelSelector: <object>
```
사용자는 하나 또는 다중 `topologySpreadConstraint` 를 정의해서 kube-scheduler 에게 클러스터에 걸쳐 있는 기존 파드와 시작하는 각각의 파드와 연관하여 배치하는 방법을 명령할 수 있다. 필드는 다음과 같다.
@@ -73,8 +73,8 @@ spec:
- **maxSkew** 는 파드가 균등하지 않게 분산될 수 있는 정도를 나타낸다. 이것은 주어진 토폴로지 유형의 임의의 두 토폴로지 도메인에 일치하는 파드의 수 사이에서 허용되는 차이의 최댓값이다. 이것은 0보다는 커야 한다.
- **topologyKey** 는 노드 레이블의 키다. 만약 두 노드가 이 키로 레이블이 지정되고, 레이블이 동일한 값을 가진다면 스케줄러는 두 노드를 같은 토폴로지에 있는것으로 여기게 된다. 스케줄러는 각 토폴로지 도메인에 균형잡힌 수의 파드를 배치하려고 시도한다.
- **whenUnsatisfiable** 는 분산 제약 조건을 만족하지 않을 경우에 처리하는 방법을 나타낸다.
- `DoNotSchedule` (기본값)은 스케줄러에 스케줄을 하지 말라고 알려준다.
- `ScheduleAnyway` 는 스케줄러에게 차이(skew)를 최소화하는 노드에 높은 우선순위를 부여하면서, 스케줄을 계속하도록 지시한다.
- `DoNotSchedule` (기본값)은 스케줄러에 스케줄링을 하지 말라고 알려준다.
- `ScheduleAnyway` 는 스케줄러에게 차이(skew)를 최소화하는 노드에 높은 우선 순위를 부여하면서, 스케줄링을 계속하도록 지시한다.
- **labelSelector** 는 일치하는 파드를 찾는데 사용된다. 이 레이블 셀렉터와 일치하는 파드의 수를 계산하여 해당 토폴로지 도메인에 속할 파드의 수를 결정한다. 자세한 내용은 [레이블 셀렉터](/ko/docs/concepts/overview/working-with-objects/labels/#레이블-셀렉터)를 참조한다.
사용자는 `kubectl explain Pod.spec.topologySpreadConstraints` 를 실행해서 이 필드에 대한 자세한 내용을 알 수 있다.
@@ -160,8 +160,8 @@ spec:
- 신규 파드와 같은 네임스페이스를 갖는 파드만이 매칭의 후보가 된다.
- `topologySpreadConstraints[*].topologyKey` 가 없는 노드는 무시된다. 이것은 다음을 의미한다.
1. 이러한 노드에 위치한 파드는 "maxSkew" 계산에 영향을 미치지 않는다. - 위의 예시에서, "node1"은 "zone"레이블을 가지고 있지 않다고 가정하면, 파드 2개는 무시될 것이고, 이런 이유로 신규 파드는 "zoneA"로 스케줄된다.
2. 신규 파드는 이런 종류의 노드에 스케줄 될 기회가 없다. - 위의 예시에서, 레이블로 `{zone-typo: zoneC}` 를 가지는 "node5"가 클러스터에 편입한다고 가정하면, 레이블 키에 "zone"이 없기 때문에 무시하게 된다.
1. 이러한 노드에 위치한 파드는 "maxSkew" 계산에 영향을 미치지 않는다. - 위의 예시에서, "node1"은 "zone" 레이블을 가지고 있지 않다고 가정하면, 파드 2개는 무시될 것이고, 이런 이유로 신규 파드는 "zoneA"로 스케줄된다.
2. 신규 파드는 이런 종류의 노드에 스케줄 될 기회가 없다. - 위의 예시에서, 레이블로 `{zone-typo: zoneC}` 를 가지는 "node5"가 클러스터에 편입한다고 가정하면, 레이블 키에 "zone"이 없기 때문에 무시하게 된다.
- 들어오는 파드의 `topologySpreadConstraints[*].labelSelector` 와 자체 레이블과 일치하지 않을 경우 어떻게 되는지 알고 있어야 한다. 위의 예시에서, 만약 들어오는 파드의 레이블을 제거하더라도 여전히 제약 조건이 충족하기 때문에 "zoneB"에 배치할 수 있다. 그러나, 배치 이후에도 클러스터의 불균형 정도는 변경되지 않는다. - 여전히 zoneA는 {foo:bar} 레이블을 가지고 있는 2개의 파드를 가지고 있고, zoneB 도 {foo:bar}를 레이블로 가지는 파드 1개를 가지고 있다. 따라서 만약 예상과 다르면, 워크로드의 `topologySpreadConstraints[*].labelSelector` 가 자체 레이블과 일치하도록 하는 것을 권장한다.
@@ -207,12 +207,12 @@ kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
pluginConfig:
- name: PodTopologySpread
args:
defaultConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
- name: PodTopologySpread
args:
defaultConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
whenUnsatisfiable: ScheduleAnyway
```
{{< note >}}
@@ -229,14 +229,14 @@ profiles:
더 많이 채워지거나 더 많이 분산되는 방식으로 스케줄 되는 방법을 제어한다.
- `PodAffinity` 는, 사용자가 자격이 충족되는 토폴로지 도메인에
원하는 수의 파드를 얼마든지 채울 수 있다.
원하는 수의 파드를 얼마든지 채울 수 있다.
- `PodAntiAffinity` 로는, 단일 토폴로지 도메인에
단 하나의 파드만 스케줄 될 수 있다.
단 하나의 파드만 스케줄 될 수 있다.
"EvenPodsSpread" 기능은 다양한 토폴로지 도메인에 파드를 균등하게 분배해서
고 가용성 또는 비용 절감을 달성할 수 있는 유연한 옵션을 제공한다. 또한 워크로드의 롤링 업데이트와
레플리카의 원활한 스케일링 아웃에 도움이 될 수 있다.
더 자세한 내용은 [모티베이션(Motivation)](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-scheduling/20190221-even-pods-spreading.md#motivation)를 참조한다.
더 자세한 내용은 [모티베이션(Motivation)](https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-scheduling/20190221-pod-topology-spread.md#motivation)를 참조한다.
## 알려진 제한사항