OpenShift Dedicated

Prometheus를 트리거 유형으로 지정합니다.

Prometheus 서버의 주소를 지정합니다. 이 예에서는 OpenShift Dedicated 모니터링을 사용합니다.

선택 사항: 스케일링할 오브젝트의 네임스페이스를 지정합니다. 이 매개변수는 OpenShift Dedicated 모니터링을 메트릭 소스로 사용하는 경우 필수입니다.

external.metrics.k8s.io API에서 메트릭을 식별하는 이름을 지정합니다. 둘 이상의 트리거를 사용하는 경우 모든 메트릭 이름은 고유해야 합니다.

5

스케일링을 트리거하는 값을 지정합니다. 따옴표로 묶은 문자열 값으로 지정해야 합니다.

6

사용할 Prometheus 쿼리를 지정합니다.

7

사용할 인증 방법을 지정합니다. Prometheus 스케일러는 전달자 인증( 베어러), 기본 인증(기본) 또는 TLS 인증(TLS )을 지원합니다. 다음 섹션에 설명된 대로 트리거 인증에 특정 인증 매개 변수를 구성합니다. 필요에 따라 시크릿을 사용할 수도 있습니다.

8

선택 사항: X-Scope-OrgID 헤더를 Prometheus의 다중 테넌트 Cortex 또는 Mimir 스토리지에 전달합니다. 이 매개변수는 Prometheus가 반환해야 하는 데이터를 표시하기 위해 다중 테넌트 Prometheus 스토리지에만 필요합니다.

9

선택 사항: Prometheus 대상이 손실된 경우 트리거를 진행하는 방법을 지정합니다.

true 인 경우 Prometheus 대상이 손실되면 트리거가 계속 작동합니다. 이는 기본 동작입니다.
false 인 경우 Prometheus 대상이 손실되면 트리거에서 오류를 반환합니다.

10

선택 사항: 인증서 검사를 건너뛸지 여부를 지정합니다. 예를 들어 테스트 환경에서 실행 중이고 Prometheus 끝점에서 자체 서명된 인증서를 사용하는 경우 검사를 건너뛸 수 있습니다.

false 인 경우 인증서 검사가 수행됩니다. 이는 기본 동작입니다.
true 인 경우 인증서 검사가 수행되지 않습니다.
중요
검사를 건너뛰는 것은 권장되지 않습니다.

3.4.1.1. OpenShift Dedicated 모니터링을 사용하도록 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 구성
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설치된 OpenShift Dedicated Prometheus 모니터링을 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러에서 사용하는 지표의 소스로 사용할 수 있습니다. 그러나 수행해야 하는 몇 가지 추가 구성이 있습니다.

확장된 오브젝트에서 OpenShift Dedicated Prometheus 지표를 읽을 수 있으려면 필요한 인증 정보를 제공하기 위해 트리거 인증 또는 클러스터 트리거 인증을 사용해야 합니다. 다음 절차는 사용하는 트리거 인증 방법에 따라 다릅니다. 트리거 인증에 대한 자세한 내용은 "사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 트리거 인증 정보"를 참조하십시오.

참고

다음 단계는 외부 Prometheus 소스에 필요하지 않습니다.

이 섹션에 설명된 대로 다음 작업을 수행해야 합니다.

서비스 계정을 생성합니다.
서비스 계정에 대한 토큰을 생성하는 시크릿을 생성합니다.
트리거 인증을 생성합니다.
역할을 생성합니다.
서비스 계정에 해당 역할을 추가합니다.
Prometheus에서 사용하는 트리거 인증 오브젝트에서 토큰을 참조합니다.

사전 요구 사항

OpenShift Dedicated 모니터링이 설치되어 있어야 합니다.
사용자 정의 워크로드 모니터링 섹션에 설명된 대로 사용자 정의 워크로드 모니터링은 OpenShift Dedicated 모니터링 에서 활성화되어야 합니다.
Custom Metrics Autoscaler Operator가 설치되어 있어야 합니다.

프로세스

적절한 프로젝트로 변경합니다.
```
oc project <project_name>
```
```
$ oc project <project_name> 
```
1
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1
다음 프로젝트 중 하나를 지정합니다.
트리거 인증을 사용하는 경우 스케일링할 오브젝트로 프로젝트를 지정합니다.
클러스터 트리거 인증을 사용하는 경우 openshift-keda 프로젝트를 지정합니다.

클러스터에 없는 경우 서비스 계정 및 토큰을 생성합니다.

다음 명령을 사용하여 서비스 계정 오브젝트를 생성합니다.
```
oc create serviceaccount thanos
```
```
$ oc create serviceaccount thanos 
```
1
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1
서비스 계정의 이름을 지정합니다.

시크릿 YAML을 생성하여 서비스 계정 토큰을 생성합니다.

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: thanos-token
  annotations:
    kubernetes.io/service-account.name: thanos 
type: kubernetes.io/service-account-token

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: thanos-token
  annotations:
    kubernetes.io/service-account.name: thanos


type: kubernetes.io/service-account-token

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1: 서비스 계정의 이름을 지정합니다.

다음 명령을 사용하여 보안 오브젝트를 생성합니다.
```
oc create -f <file_name>.yaml
```
```
$ oc create -f <file_name>.yaml
```
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다음 명령을 사용하여 서비스 계정에 할당된 토큰을 찾습니다.

oc describe serviceaccount thanos

$ oc describe serviceaccount thanos

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1: 서비스 계정의 이름을 지정합니다.

출력 예

Name:                thanos
Namespace:           <namespace_name>
Labels:              <none>
Annotations:         <none>
Image pull secrets:  thanos-dockercfg-nnwgj
Mountable secrets:   thanos-dockercfg-nnwgj
Tokens:              thanos-token 
Events:              <none>

Name:                thanos
Namespace:           <namespace_name>
Labels:              <none>
Annotations:         <none>
Image pull secrets:  thanos-dockercfg-nnwgj
Mountable secrets:   thanos-dockercfg-nnwgj
Tokens:              thanos-token


Events:              <none>

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1: 트리거 인증에 이 토큰을 사용합니다.

서비스 계정 토큰을 사용하여 트리거 인증을 생성합니다.
1. 다음과 유사한 YAML 파일을 생성합니다.
  apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: <authentication_method>
  1
  metadata: name: keda-trigger-auth-prometheus spec: secretTargetRef:
  2
  - parameter: bearerToken
  3
  name: thanos-token
  4
  key: token
  5
  - parameter: ca name: thanos-token key: ca.crt
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  1
  다음 트리거 인증 방법 중 하나를 지정합니다.
  트리거 인증을 사용하는 경우 TriggerAuthentication 을 지정합니다. 이 예제에서는 트리거 인증을 구성합니다.
  클러스터 트리거 인증을 사용하는 경우 ClusterTriggerAuthentication 을 지정합니다.
  2
  이 오브젝트가 권한 부여에 보안을 사용하도록 지정합니다.
  3
  토큰을 사용하여 제공할 인증 매개 변수를 지정합니다.
  4
  사용할 토큰의 이름을 지정합니다.
  5
  지정된 매개변수와 함께 사용할 토큰의 키를 지정합니다.
2. CR 오브젝트를 생성합니다.
  $ oc create -f <file-name>.yaml
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Thanos 지표를 읽는 역할을 생성합니다.

다음 매개변수를 사용하여 YAML 파일을 생성합니다.

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: thanos-metrics-reader
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - metrics.k8s.io
  resources:
  - pods
  - nodes
  verbs:
  - get
  - list
  - watch

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: thanos-metrics-reader
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - pods
  verbs:
  - get
- apiGroups:
  - metrics.k8s.io
  resources:
  - pods
  - nodes
  verbs:
  - get
  - list
  - watch

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CR 오브젝트를 생성합니다.
```
oc create -f <file-name>.yaml
```
```
$ oc create -f <file-name>.yaml
```
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Thanos 메트릭을 읽기 위한 역할 바인딩을 생성합니다.
1. 다음과 유사한 YAML 파일을 생성합니다.
  apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1 kind: <binding_type>
  1
  metadata: name: thanos-metrics-reader
  2
  namespace: my-project
  3
  roleRef: apiGroup: rbac.authorization.k8s.io kind: Role name: thanos-metrics-reader subjects: - kind: ServiceAccount name: thanos
  4
  namespace: <namespace_name>
  5
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  1
  다음 오브젝트 유형 중 하나를 지정합니다.
  트리거 인증을 사용하는 경우 RoleBinding 을 지정합니다.
  클러스터 트리거 인증을 사용하는 경우 ClusterRoleBinding 을 지정합니다.
  2
  생성한 역할의 이름을 지정합니다.
  3
  다음 프로젝트 중 하나를 지정합니다.
  트리거 인증을 사용하는 경우 스케일링할 오브젝트로 프로젝트를 지정합니다.
  클러스터 트리거 인증을 사용하는 경우 openshift-keda 프로젝트를 지정합니다.
  4
  역할에 바인딩할 서비스 계정의 이름을 지정합니다.
  5
  이전에 서비스 계정을 생성한 프로젝트를 지정합니다.
2. CR 오브젝트를 생성합니다.
  $ oc create -f <file-name>.yaml
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"사용자 정의 메트릭 자동 스케일러를 추가하는 방법 이해"에 설명된 대로 확장 오브젝트 또는 확장 작업을 배포하여 애플리케이션에 대한 자동 스케일링을 활성화할 수 있습니다. OpenShift Dedicated 모니터링을 소스로 사용하려면 트리거 또는 scaler에서 다음 매개변수를 포함해야 합니다.

triggers.type 은 prometheus여야 합니다
triggers.metadata.serverAddress 는 https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092이어야 합니다
triggers.metadata.authModes must be bearer
Trigger.metadata.namespace 는 스케일링할 오브젝트의 네임스페이스로 설정해야 합니다.
triggers.authenticationRef 는 이전 단계에서 지정된 트리거 인증 리소스를 가리켜야 합니다.

3.4.2. CPU 트리거 이해
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CPU 메트릭을 기반으로 Pod를 확장할 수 있습니다. 이 트리거는 클러스터 메트릭을 지표 소스로 사용합니다.

사용자 정의 메트릭 자동 스케일러는 오브젝트와 연결된 Pod를 스케일링하여 사용자가 지정하는 CPU 사용량을 유지합니다. 자동 스케일러는 최소 및 최대 수 간에 복제본 수를 늘리거나 줄여 모든 Pod에서 지정된 CPU 사용률을 유지합니다. 메모리 트리거는 전체 Pod의 메모리 사용률을 고려합니다. Pod에 컨테이너가 여러 개 있는 경우 메모리 트리거는 Pod에 있는 모든 컨테이너의 총 메모리 사용률을 고려합니다.

참고

이 트리거는 scaled Job 사용자 정의 리소스와 함께 사용할 수 없습니다.
메모리 트리거를 사용하여 오브젝트를 확장할 때 여러 트리거를 사용하는 경우에도 오브젝트는 0 으로 스케일링되지 않습니다.

CPU 대상이 있는 확장 오브젝트의 예

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: cpu-scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
# ...
  triggers:
  - type: cpu 
    metricType: Utilization 
    metadata:
      value: '60' 
  minReplicaCount: 1

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: cpu-scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
# ...
  triggers:
  - type: cpu


    metricType: Utilization


    metadata:
      value: '60'


  minReplicaCount: 1

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CPU를 트리거 유형으로 지정합니다.

사용할 메트릭 유형(사용 또는 AverageValue ) 을 지정합니다.

스케일링을 트리거하는 값을 지정합니다. 따옴표로 묶은 문자열 값으로 지정해야 합니다.

Utilization 을 사용하는 경우 대상 값은 Pod에 대해 요청된 리소스의 백분율로 표시되는 모든 관련 Pod의 리소스 지표의 평균 값입니다.
AverageValue 를 사용하는 경우 대상 값은 모든 관련 Pod의 지표의 평균입니다.

축소 시 최소 복제본 수를 지정합니다. CPU 트리거의 경우 CPU 지표만 사용하는 경우 HPA를 0으로 확장할 수 없기 때문에 CPU 트리거의 값을 1 이상 입력합니다.

3.4.3. 메모리 트리거 이해
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메모리 메트릭을 기반으로 Pod를 확장할 수 있습니다. 이 트리거는 클러스터 메트릭을 지표 소스로 사용합니다.

사용자 정의 메트릭 자동 스케일러는 오브젝트와 연결된 Pod를 스케일링하여 사용자가 지정하는 평균 메모리 사용량을 유지합니다. 자동 스케일러는 최소 및 최대 수 간에 복제본 수를 늘리거나 줄여 모든 Pod에서 지정된 메모리 사용률을 유지합니다. 메모리 트리거는 전체 Pod의 메모리 사용률을 고려합니다. Pod에 컨테이너가 여러 개 있는 경우 메모리 사용률은 모든 컨테이너의 합계입니다.

참고

이 트리거는 scaled Job 사용자 정의 리소스와 함께 사용할 수 없습니다.
메모리 트리거를 사용하여 오브젝트를 확장할 때 여러 트리거를 사용하는 경우에도 오브젝트는 0 으로 스케일링되지 않습니다.

메모리 대상이 있는 확장 오브젝트의 예

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: memory-scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
# ...
  triggers:
  - type: memory 
    metricType: Utilization 
    metadata:
      value: '60' 
      containerName: api

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: memory-scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
# ...
  triggers:
  - type: memory


    metricType: Utilization


    metadata:
      value: '60'


      containerName: api

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memory를 트리거 유형으로 지정합니다.

사용할 메트릭 유형(사용 또는 AverageValue ) 을 지정합니다.

스케일링을 트리거하는 값을 지정합니다. 따옴표로 묶은 문자열 값으로 지정해야 합니다.

Utilization 을 사용하는 경우 대상 값은 Pod에 대해 요청된 리소스의 백분율로 표시되는 모든 관련 Pod의 리소스 지표의 평균 값입니다.
AverageValue 를 사용하는 경우 대상 값은 모든 관련 Pod의 지표의 평균입니다.

선택 사항: 전체 Pod가 아닌 해당 컨테이너의 메모리 사용률에 따라 스케일링할 개별 컨테이너를 지정합니다. 이 예제에서는 api 라는 컨테이너만 스케일링할 수 있습니다.

3.4.4. Kafka 트리거 이해
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Apache Kafka 주제 또는 Kafka 프로토콜을 지원하는 기타 서비스를 기반으로 Pod를 확장할 수 있습니다. 확장된 오브젝트 또는 확장 작업에서 allowIdleConsumers 매개변수를 true 로 설정하지 않는 한 사용자 정의 지표 자동 스케일러는 Kafka 파티션 수보다 확장되지 않습니다.

참고

소비자 그룹의 수가 주제의 파티션 수를 초과하면 추가 소비자 그룹은 유휴 상태로 유지됩니다. 이를 방지하려면 기본적으로 복제본 수를 초과하지 않습니다.

주제가 지정된 경우 주제의 파티션 수
주제가 지정되지 않은 경우 소비자 그룹에 있는 모든 항목의 파티션 수
확장 오브젝트 또는 확장 작업 CR에 지정된 maxReplicaCount

allowIdleConsumers 매개변수를 사용하여 이러한 기본 동작을 비활성화할 수 있습니다.

Kafka 대상이 있는 스케일링 오브젝트의 예

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: kafka-scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
# ...
  triggers:
  - type: kafka 
    metadata:
      topic: my-topic 
      bootstrapServers: my-cluster-kafka-bootstrap.openshift-operators.svc:9092 
      consumerGroup: my-group 
      lagThreshold: '10' 
      activationLagThreshold: '5' 
      offsetResetPolicy: latest 
      allowIdleConsumers: true 
      scaleToZeroOnInvalidOffset: false 
      excludePersistentLag: false 
      version: '1.0.0' 
      partitionLimitation: '1,2,10-20,31' 
      tls: enable

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: kafka-scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
# ...
  triggers:
  - type: kafka


    metadata:
      topic: my-topic


      bootstrapServers: my-cluster-kafka-bootstrap.openshift-operators.svc:9092


      consumerGroup: my-group


      lagThreshold: '10'


      activationLagThreshold: '5'


      offsetResetPolicy: latest


      allowIdleConsumers: true


      scaleToZeroOnInvalidOffset: false


      excludePersistentLag: false


      version: '1.0.0'


      partitionLimitation: '1,2,10-20,31'


      tls: enable

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Kafka를 트리거 유형으로 지정합니다.

Kafka가 오프셋 지연을 처리하는 Kafka 주제의 이름을 지정합니다.

연결할 Kafka 브로커의 쉼표로 구분된 목록을 지정합니다.

주제의 오프셋을 확인하고 관련 지연을 처리하는 데 사용되는 Kafka 소비자 그룹의 이름을 지정합니다.

5

선택 사항: 스케일링을 트리거하는 평균 대상 값을 지정합니다. 따옴표로 묶은 문자열 값으로 지정해야 합니다. 기본값은 5 입니다.

6

선택 사항: 활성화 단계의 대상 값을 지정합니다. 따옴표로 묶은 문자열 값으로 지정해야 합니다.

7

선택 사항: Kafka 소비자에 대한 Kafka 오프셋 재설정 정책을 지정합니다. 사용 가능한 값은 latest 및 가장 빠른 값입니다. 기본값은 latest 입니다.

8

선택 사항: Kafka 복제본 수가 주제의 파티션 수를 초과할 수 있는지 여부를 지정합니다.

true 인 경우 Kafka 복제본 수는 주제의 파티션 수를 초과할 수 있습니다. 이를 통해 Kafka 소비자를 유휴 상태로 설정할 수 있습니다.
false 인 경우 Kafka 복제본 수는 주제의 파티션 수를 초과할 수 없습니다. 이는 기본값입니다.

9

Kafka 파티션에 유효한 오프셋이 없을 때 트리거가 작동하는 방식을 지정합니다.

true 인 경우 소비자는 해당 파티션에 대해 0으로 확장됩니다.
false 인 경우 scaler는 해당 파티션에 대해 단일 소비자를 유지합니다. 이는 기본값입니다.

10

선택 사항: 트리거에서 현재 오프셋이 이전 폴링 주기의 현재 오프셋과 동일한 파티션의 파티션 지연을 포함하거나 제외하는지 여부를 지정합니다.

true 인 경우 scaler는 이러한 파티션의 파티션 지연을 제외합니다.
false 인 경우 트리거에는 모든 파티션에 모든 소비자 지연이 포함됩니다. 이는 기본값입니다.

11

선택 사항: Kafka 브로커의 버전을 지정합니다. 따옴표로 묶은 문자열 값으로 지정해야 합니다. 기본값은 1.0.0 입니다.

12

선택 사항: 쉼표로 구분된 파티션 ID 목록을 지정하여 스케일링 범위를 지정합니다. 설정된 경우 지연을 계산할 때 나열된 ID만 고려됩니다. 따옴표로 묶은 문자열 값으로 지정해야 합니다. 기본값은 모든 파티션을 고려하는 것입니다.

13

선택 사항: Kafka에 TSL 클라이언트 인증을 사용할지 여부를 지정합니다. 기본값은 disable 입니다. TLS 구성에 대한 자세한 내용은 "사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 트리거 인증 이해"를 참조하십시오.

3.4.5. Cron 트리거 이해
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시간 범위를 기반으로 Pod를 확장할 수 있습니다.

시간 범위가 시작되면 사용자 정의 지표 자동 스케일러는 구성된 최소 Pod 수에서 지정된 Pod 수로 오브젝트와 연결된 Pod를 스케일링합니다. 시간 범위가 끝나면 Pod가 구성된 최소로 다시 확장됩니다. 시간 기간은 cron 형식으로 구성해야 합니다.

다음 예제에서는 이 확장 오브젝트와 연결된 Pod를 오전 6시부터 오후 6 시 30분에서 오후 6시 30분으로 스케일링합니다.

Cron 트리거가 있는 확장 오브젝트의 예

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: cron-scaledobject
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    name: my-deployment
  minReplicaCount: 0 
  maxReplicaCount: 100 
  cooldownPeriod: 300
  triggers:
  - type: cron 
    metadata:
      timezone: Asia/Kolkata 
      start: "0 6 * * *" 
      end: "30 18 * * *" 
      desiredReplicas: "100"

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: cron-scaledobject
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    name: my-deployment
  minReplicaCount: 0


  maxReplicaCount: 100


  cooldownPeriod: 300
  triggers:
  - type: cron


    metadata:
      timezone: Asia/Kolkata


      start: "0 6 * * *"


      end: "30 18 * * *"


      desiredReplicas: "100"

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1: 시간 프레임이 끝날 때 축소할 최소 Pod 수를 지정합니다.
2: 확장 시 최대 복제본 수를 지정합니다. 이 값은 desiredReplicas 와 동일해야 합니다. 기본값은 100입니다.
3: Cron 트리거를 지정합니다.
4: 시간 프레임의 시간대를 지정합니다. 이 값은 IANA 시간대 데이터베이스 여야 합니다.
5: 시간 프레임의 시작을 지정합니다.
6: 시간 프레임의 끝을 지정합니다.
7: 시간 프레임의 시작과 종료 사이에 스케일링할 Pod 수를 지정합니다. 이 값은 maxReplicaCount 와 동일해야 합니다.

3.5. 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 트리거 인증 이해
링크 복사

트리거 인증을 사용하면 확장 오브젝트 또는 관련 컨테이너에서 사용할 수 있는 확장 작업에 인증 정보를 포함할 수 있습니다. 트리거 인증을 사용하여 OpenShift Dedicated 보안, 플랫폼 네이티브 Pod 인증 메커니즘, 환경 변수를 전달할 수 있습니다.

스케일링할 오브젝트와 동일한 네임스페이스에 TriggerAuthentication 오브젝트를 정의합니다. 해당 트리거 인증은 해당 네임스페이스의 오브젝트에서만 사용할 수 있습니다.

또는 여러 네임스페이스의 오브젝트 간에 인증 정보를 공유하려면 모든 네임스페이스에서 사용할 수 있는 ClusterTriggerAuthentication 오브젝트를 생성할 수 있습니다.

트리거 인증 및 클러스터 트리거 인증은 동일한 구성을 사용합니다. 그러나 클러스터 트리거 인증에는 확장된 오브젝트의 인증 참조에 추가 kind 매개변수가 필요합니다.

기본 인증을 위한 시크릿 예

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-basic-secret
  namespace: default
data:
  username: "dXNlcm5hbWU=" 
  password: "cGFzc3dvcmQ="

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-basic-secret
  namespace: default
data:
  username: "dXNlcm5hbWU="


  password: "cGFzc3dvcmQ="

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1: 트리거 인증에 제공할 사용자 이름 및 암호입니다. 데이터 스탠자의 값은 base-64로 인코딩되어야 합니다.

기본 인증의 보안을 사용하여 트리거 인증의 예

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: secret-triggerauthentication
  namespace: my-namespace 
spec:
  secretTargetRef: 
  - parameter: username 
    name: my-basic-secret 
    key: username 
  - parameter: password
    name: my-basic-secret
    key: password

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: secret-triggerauthentication
  namespace: my-namespace


spec:
  secretTargetRef:


  - parameter: username


    name: my-basic-secret


    key: username


  - parameter: password
    name: my-basic-secret
    key: password

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1: 스케일링할 오브젝트의 네임스페이스를 지정합니다.
2: 이 트리거 인증이 메트릭 끝점에 연결할 때 권한 부여에 시크릿을 사용하도록 지정합니다.
3: 보안을 사용하여 제공할 인증 매개변수를 지정합니다.
4: 사용할 시크릿 이름을 지정합니다.
5: 지정된 매개변수와 함께 사용할 시크릿의 키를 지정합니다.

기본 인증을 위한 시크릿을 사용한 클러스터 트리거 인증 예

kind: ClusterTriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata: 
  name: secret-cluster-triggerauthentication
spec:
  secretTargetRef: 
  - parameter: username 
    name: my-basic-secret 
    key: username 
  - parameter: password
    name: my-basic-secret
    key: password

kind: ClusterTriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:


  name: secret-cluster-triggerauthentication
spec:
  secretTargetRef:


  - parameter: username


    name: my-basic-secret


    key: username


  - parameter: password
    name: my-basic-secret
    key: password

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1: 클러스터 트리거 인증에 네임스페이스는 사용되지 않습니다.
2: 이 트리거 인증이 메트릭 끝점에 연결할 때 권한 부여에 시크릿을 사용하도록 지정합니다.
3: 보안을 사용하여 제공할 인증 매개변수를 지정합니다.
4: 사용할 시크릿 이름을 지정합니다.
5: 지정된 매개변수와 함께 사용할 시크릿의 키를 지정합니다.

CA(인증 기관) 세부 정보가 있는 보안 예

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-secret
  namespace: my-namespace
data:
  ca-cert.pem: LS0tLS1CRUdJTiBDRVJUSUZJQ0FURS0tLS0... 
  client-cert.pem: LS0tLS1CRUdJTiBDRVJUSUZJQ0FURS0... 
  client-key.pem: LS0tLS1CRUdJTiBQUklWQVRFIEtFWS0t...

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-secret
  namespace: my-namespace
data:
  ca-cert.pem: LS0tLS1CRUdJTiBDRVJUSUZJQ0FURS0tLS0...


  client-cert.pem: LS0tLS1CRUdJTiBDRVJUSUZJQ0FURS0...


  client-key.pem: LS0tLS1CRUdJTiBQUklWQVRFIEtFWS0t...

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1: 지표 끝점 인증을 위한 TLS CA 인증서를 지정합니다. 값은 base-64로 인코딩되어야 합니다.
2: TLS 클라이언트 인증을 위한 TLS 인증서 및 키를 지정합니다. 값은 base-64로 인코딩되어야 합니다.

CA 세부 정보용 보안을 사용하여 트리거 인증의 예

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: secret-triggerauthentication
  namespace: my-namespace 
spec:
  secretTargetRef: 
    - parameter: key 
      name: my-secret 
      key: client-key.pem 
    - parameter: ca 
      name: my-secret 
      key: ca-cert.pem

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: secret-triggerauthentication
  namespace: my-namespace


spec:
  secretTargetRef:


    - parameter: key


      name: my-secret


      key: client-key.pem


    - parameter: ca


      name: my-secret


      key: ca-cert.pem

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1: 스케일링할 오브젝트의 네임스페이스를 지정합니다.
2: 이 트리거 인증이 메트릭 끝점에 연결할 때 권한 부여에 시크릿을 사용하도록 지정합니다.
3: 사용할 인증 유형을 지정합니다.
4: 사용할 시크릿 이름을 지정합니다.
5: 지정된 매개변수와 함께 사용할 시크릿의 키를 지정합니다.
6: 메트릭 끝점에 연결할 때 사용자 정의 CA의 인증 매개 변수를 지정합니다.
7: 사용할 시크릿 이름을 지정합니다.
8: 지정된 매개변수와 함께 사용할 시크릿의 키를 지정합니다.

전달자 토큰이 있는 시크릿 예

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-secret
  namespace: my-namespace
data:
  bearerToken: "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXV"

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-secret
  namespace: my-namespace
data:
  bearerToken: "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXV"

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1: 전달자 인증에 사용할 전달자 토큰을 지정합니다. 데이터 스탠자의 값은 base-64로 인코딩되어야 합니다.

전달자 토큰을 사용한 트리거 인증 예

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: token-triggerauthentication
  namespace: my-namespace 
spec:
  secretTargetRef: 
  - parameter: bearerToken 
    name: my-secret 
    key: bearerToken

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: token-triggerauthentication
  namespace: my-namespace


spec:
  secretTargetRef:


  - parameter: bearerToken


    name: my-secret


    key: bearerToken

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1: 스케일링할 오브젝트의 네임스페이스를 지정합니다.
2: 이 트리거 인증이 메트릭 끝점에 연결할 때 권한 부여에 시크릿을 사용하도록 지정합니다.
3: 사용할 인증 유형을 지정합니다.
4: 사용할 시크릿 이름을 지정합니다.
5: 지정된 매개변수와 함께 사용할 토큰의 키를 지정합니다.

환경 변수를 사용한 트리거 인증 예

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: env-var-triggerauthentication
  namespace: my-namespace 
spec:
  env: 
  - parameter: access_key 
    name: ACCESS_KEY 
    containerName: my-container

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: env-var-triggerauthentication
  namespace: my-namespace


spec:
  env:


  - parameter: access_key


    name: ACCESS_KEY


    containerName: my-container

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1: 스케일링할 오브젝트의 네임스페이스를 지정합니다.
2: 이 트리거 인증이 메트릭 끝점에 연결할 때 권한 부여에 환경 변수를 사용하도록 지정합니다.
3: 이 변수로 설정할 매개변수를 지정합니다.
4: 환경 변수의 이름을 지정합니다.
5: 선택 사항: 인증이 필요한 컨테이너를 지정합니다. 컨테이너는 확장된 오브젝트에서 scaleTargetRef 에서 참조하는 것과 동일한 리소스에 있어야 합니다.

Pod 인증 공급자를 사용한 트리거 인증 예

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: pod-id-triggerauthentication
  namespace: my-namespace 
spec:
  podIdentity: 
    provider: aws-eks

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: pod-id-triggerauthentication
  namespace: my-namespace


spec:
  podIdentity:


    provider: aws-eks

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1: 스케일링할 오브젝트의 네임스페이스를 지정합니다.
2: 메트릭 끝점에 연결할 때 이 트리거 인증이 플랫폼 네이티브 Pod 인증을 사용하도록 지정합니다.
3: Pod ID를 지정합니다. 지원되는 값은 none,azure,gcp,aws-eks 또는 aws-kiam 입니다. 기본값은 none 입니다.

추가 리소스

OpenShift Dedicated 보안에 대한 자세한 내용은 Pod에 민감한 데이터 제공을 참조하십시오.

3.5.1. 트리거 인증 사용
링크 복사

사용자 지정 리소스를 사용하여 인증을 생성한 다음 확장된 오브젝트 또는 확장 작업에 대한 참조를 추가하여 트리거 인증 및 클러스터 트리거 인증을 사용합니다.

사전 요구 사항

Custom Metrics Autoscaler Operator가 설치되어 있어야 합니다.

보안을 사용하는 경우 Secret 오브젝트가 있어야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

시크릿 예

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-secret
data:
  user-name: <base64_USER_NAME>
  password: <base64_USER_PASSWORD>

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: my-secret
data:
  user-name: <base64_USER_NAME>
  password: <base64_USER_PASSWORD>

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프로세스

TriggerAuthentication 또는 ClusterTriggerAuthentication 오브젝트를 생성합니다.

오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성합니다.

보안을 사용한 트리거 인증의 예

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: prom-triggerauthentication
  namespace: my-namespace
spec:
  secretTargetRef:
  - parameter: user-name
    name: my-secret
    key: USER_NAME
  - parameter: password
    name: my-secret
    key: USER_PASSWORD

kind: TriggerAuthentication
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: prom-triggerauthentication
  namespace: my-namespace
spec:
  secretTargetRef:
  - parameter: user-name
    name: my-secret
    key: USER_NAME
  - parameter: password
    name: my-secret
    key: USER_PASSWORD

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TriggerAuthentication 오브젝트를 생성합니다.
```
oc create -f <filename>.yaml
```
```
$ oc create -f <filename>.yaml
```
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트리거 인증을 사용하는 scaledObject YAML 파일을 생성하거나 편집합니다.

다음 명령을 실행하여 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성합니다.

트리거 인증이 있는 확장된 오브젝트의 예

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
  scaleTargetRef:
    name: example-deployment
  maxReplicaCount: 100
  minReplicaCount: 0
  pollingInterval: 30
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
      namespace: kedatest # replace <NAMESPACE>
      metricName: http_requests_total
      threshold: '5'
      query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
      authModes: "basic"
    authenticationRef:
      name: prom-triggerauthentication 
      kind: TriggerAuthentication

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
  scaleTargetRef:
    name: example-deployment
  maxReplicaCount: 100
  minReplicaCount: 0
  pollingInterval: 30
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
      namespace: kedatest # replace <NAMESPACE>
      metricName: http_requests_total
      threshold: '5'
      query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
      authModes: "basic"
    authenticationRef:
      name: prom-triggerauthentication


      kind: TriggerAuthentication

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1: 트리거 인증 오브젝트의 이름을 지정합니다.
2: TriggerAuthentication 을 지정합니다. TriggerAuthentication 이 기본값입니다.

클러스터 트리거 인증이 있는 확장 오브젝트의 예

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
  scaleTargetRef:
    name: example-deployment
  maxReplicaCount: 100
  minReplicaCount: 0
  pollingInterval: 30
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
      namespace: kedatest # replace <NAMESPACE>
      metricName: http_requests_total
      threshold: '5'
      query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
      authModes: "basic"
    authenticationRef:
      name: prom-cluster-triggerauthentication 
      kind: ClusterTriggerAuthentication

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: scaledobject
  namespace: my-namespace
spec:
  scaleTargetRef:
    name: example-deployment
  maxReplicaCount: 100
  minReplicaCount: 0
  pollingInterval: 30
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
      namespace: kedatest # replace <NAMESPACE>
      metricName: http_requests_total
      threshold: '5'
      query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
      authModes: "basic"
    authenticationRef:
      name: prom-cluster-triggerauthentication


      kind: ClusterTriggerAuthentication

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1: 트리거 인증 오브젝트의 이름을 지정합니다.
2: ClusterTriggerAuthentication 을 지정합니다.

다음 명령을 실행하여 확장 오브젝트를 생성합니다.
```
oc apply -f <filename>
```
```
$ oc apply -f <filename>
```
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3.6. 확장 오브젝트에 대한 사용자 정의 지표 자동 스케일러 일시 중지
링크 복사

필요에 따라 워크로드 자동 스케일링을 일시 중지하고 다시 시작할 수 있습니다.

예를 들어 클러스터 유지 관리를 수행하기 전에 자동 스케일링을 일시 중지하거나 해제 중요하지 않은 워크로드를 제거하여 리소스 부족을 방지할 수 있습니다.

3.6.1. 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 일시 중지
링크 복사

확장된 오브젝트의 사용자 정의 지표 자동 스케일러에 autoscaling.keda.sh/paused-replicas 주석을 추가하여 확장 오브젝트의 자동 스케일링을 일시 중지할 수 있습니다. 사용자 정의 지표 자동 스케일러는 해당 워크로드의 복제본을 지정된 값으로 스케일링하고 주석이 제거될 때까지 자동 스케일링을 일시 중지합니다.

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "4"
# ...

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "4"
# ...

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프로세스

다음 명령을 사용하여 워크로드에 대한 scaledObject CR을 편집합니다.
```
oc edit ScaledObject scaledobject
```
```
$ oc edit ScaledObject scaledobject
```
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값이 있는 autoscaling.keda.sh/paused-replicas 주석을 추가합니다.

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "4" 
  creationTimestamp: "2023-02-08T14:41:01Z"
  generation: 1
  name: scaledobject
  namespace: my-project
  resourceVersion: '65729'
  uid: f5aec682-acdf-4232-a783-58b5b82f5dd0

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "4"


  creationTimestamp: "2023-02-08T14:41:01Z"
  generation: 1
  name: scaledobject
  namespace: my-project
  resourceVersion: '65729'
  uid: f5aec682-acdf-4232-a783-58b5b82f5dd0

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1: Custom Metrics Autoscaler Operator가 복제본을 지정된 값으로 확장하고 자동 스케일링을 중지하도록 지정합니다.

3.6.2. 확장 오브젝트의 사용자 정의 지표 자동 스케일러를 다시 시작
링크 복사

해당 scaled Object에 대한 autoscaling.keda.sh/paused-replicas 주석을 제거하여 일시 중지된 사용자 정의 지표 자동 스케일러를 다시 시작할 수 있습니다.

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "4"
# ...

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "4"
# ...

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프로세스

다음 명령을 사용하여 워크로드에 대한 scaledObject CR을 편집합니다.
```
oc edit ScaledObject scaledobject
```
```
$ oc edit ScaledObject scaledobject
```
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autoscaling.keda.sh/paused-replicas 주석을 제거합니다.

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "4" 
  creationTimestamp: "2023-02-08T14:41:01Z"
  generation: 1
  name: scaledobject
  namespace: my-project
  resourceVersion: '65729'
  uid: f5aec682-acdf-4232-a783-58b5b82f5dd0

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "4"


  creationTimestamp: "2023-02-08T14:41:01Z"
  generation: 1
  name: scaledobject
  namespace: my-project
  resourceVersion: '65729'
  uid: f5aec682-acdf-4232-a783-58b5b82f5dd0

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1: 일시 중지된 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러를 다시 시작하려면 이 주석을 제거합니다.

3.7. 감사 로그 수집
링크 복사

개별 사용자, 관리자 또는 시스템의 기타 구성 요소가 시스템에 영향을 준 활동 순서를 문서화하는 보안 관련 레코드 세트인 감사 로그를 수집할 수 있습니다.

예를 들어 감사 로그는 자동 스케일링 요청이 들어오는 위치를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 사용자 애플리케이션에서 만든 자동 확장 요청에 의해 백엔드가 과부하되는 경우 주요 정보입니다. 그러면 문제가 있는 애플리케이션인지 확인해야 합니다.

3.7.1. 감사 로깅 구성
링크 복사

KedaController 사용자 정의 리소스를 편집하여 Custom Metrics Autoscaler Operator에 대한 감사를 구성할 수 있습니다. 로그는 KedaController CR에서 영구 볼륨 클레임을 사용하여 보안되는 볼륨의 감사 로그 파일로 전송됩니다.

사전 요구 사항

Custom Metrics Autoscaler Operator가 설치되어 있어야 합니다.

프로세스

KedaController 사용자 정의 리소스를 편집하여 auditConfig 스탠자를 추가합니다.
```
kind: KedaController
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: keda
  namespace: keda
spec:
# ...
  metricsServer:
# ...
    auditConfig:
      logFormat: "json" 
      logOutputVolumeClaim: "pvc-audit-log" 
      policy:
        rules: 
        - level: Metadata
        omitStages: "RequestReceived" 
        omitManagedFields: false 
      lifetime: 
        maxAge: "2"
        maxBackup: "1"
        maxSize: "50"
```
```
kind: KedaController
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
metadata:
  name: keda
  namespace: keda
spec:
# ...
  metricsServer:
# ...
    auditConfig:
      logFormat: "json" 
```
1
```
      logOutputVolumeClaim: "pvc-audit-log" 
```
2
```
      policy:
        rules: 
```
3
```
        - level: Metadata
        omitStages: "RequestReceived" 
```
4
```
        omitManagedFields: false 
```
5
```
      lifetime: 
```
6
```
        maxAge: "2"
        maxBackup: "1"
        maxSize: "50"
```
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1
감사 로그의 출력 형식을 legacy 또는 json 으로 지정합니다.
2
로그 데이터를 저장하기 위한 기존 영구 볼륨 클레임을 지정합니다. API 서버로 들어오는 모든 요청은 이 영구 볼륨 클레임에 기록됩니다. 이 필드를 비워 두면 로그 데이터가 stdout으로 전송됩니다.
3
기록해야 하는 이벤트와 포함해야 하는 데이터를 지정합니다.
None: 이벤트를 기록하지 마십시오.
Metadata: 사용자, 타임스탬프 등과 같은 요청에 대한 메타데이터만 기록합니다. 요청 텍스트와 응답 텍스트를 기록하지 마십시오. 이는 기본값입니다.
Request: 메타데이터와 요청 텍스트만 기록하지만 응답 텍스트는 기록하지 않습니다. 이 옵션은 리소스가 아닌 요청에는 적용되지 않습니다.
RequestResponse: 이벤트 메타데이터, 요청 텍스트 및 응답 텍스트입니다. 이 옵션은 리소스가 아닌 요청에는 적용되지 않습니다.
4
이벤트가 생성되지 않는 단계를 지정합니다.
5
요청 및 응답 본문의 관리 필드가 API 감사 로그에 기록되지 않을지 여부를 생략할지 여부를 true 로 지정하여 필드를 포함하는 필드 또는 false 를 생략합니다.
6
감사 로그의 크기와 수명을 지정합니다.
maxAge: 파일 이름에 인코딩된 타임스탬프에 따라 감사 로그 파일을 유지하는 최대 일 수입니다.
maxBackup: 유지할 최대 감사 로그 파일 수입니다. 모든 감사 로그 파일을 유지하려면 0 으로 설정합니다.
maxSize: 교체되기 전에 감사 로그 파일의 최대 크기(MB)입니다.

검증

감사 로그 파일을 직접 확인합니다.

keda-metrics-apiserver-* Pod의 이름을 가져옵니다.

oc get pod -n keda

oc get pod -n keda

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출력 예

NAME                                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
custom-metrics-autoscaler-operator-5cb44cd75d-9v4lv   1/1     Running   0          8m20s
keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-rrl4r               1/1     Running   0          2m55s
keda-operator-776cbb6768-zpj5b                        1/1     Running   0          2m55s

NAME                                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
custom-metrics-autoscaler-operator-5cb44cd75d-9v4lv   1/1     Running   0          8m20s
keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-rrl4r               1/1     Running   0          2m55s
keda-operator-776cbb6768-zpj5b                        1/1     Running   0          2m55s

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다음과 유사한 명령을 사용하여 로그 데이터를 확인합니다.

oc logs keda-metrics-apiserver-<hash>|grep -i metadata

$ oc logs keda-metrics-apiserver-<hash>|grep -i metadata

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1: 선택 사항: grep 명령을 사용하여 표시할 로그 수준을 지정할 수 있습니다. Metadata, Request ,Request Response.

예를 들면 다음과 같습니다.

oc logs keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-rrl4r|grep -i metadata

$ oc logs keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-rrl4r|grep -i metadata

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출력 예

 ...
{"kind":"Event","apiVersion":"audit.k8s.io/v1","level":"Metadata","auditID":"4c81d41b-3dab-4675-90ce-20b87ce24013","stage":"ResponseComplete","requestURI":"/healthz","verb":"get","user":{"username":"system:anonymous","groups":["system:unauthenticated"]},"sourceIPs":["10.131.0.1"],"userAgent":"kube-probe/1.28","responseStatus":{"metadata":{},"code":200},"requestReceivedTimestamp":"2023-02-16T13:00:03.554567Z","stageTimestamp":"2023-02-16T13:00:03.555032Z","annotations":{"authorization.k8s.io/decision":"allow","authorization.k8s.io/reason":""}}
 ...

 ...
{"kind":"Event","apiVersion":"audit.k8s.io/v1","level":"Metadata","auditID":"4c81d41b-3dab-4675-90ce-20b87ce24013","stage":"ResponseComplete","requestURI":"/healthz","verb":"get","user":{"username":"system:anonymous","groups":["system:unauthenticated"]},"sourceIPs":["10.131.0.1"],"userAgent":"kube-probe/1.28","responseStatus":{"metadata":{},"code":200},"requestReceivedTimestamp":"2023-02-16T13:00:03.554567Z","stageTimestamp":"2023-02-16T13:00:03.555032Z","annotations":{"authorization.k8s.io/decision":"allow","authorization.k8s.io/reason":""}}
 ...

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또는 특정 로그를 볼 수 있습니다.

다음과 유사한 명령을 사용하여 keda-metrics-apiserver-* Pod에 로그인합니다.
```
oc rsh pod/keda-metrics-apiserver-<hash> -n keda
```
```
$ oc rsh pod/keda-metrics-apiserver-<hash> -n keda
```
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예를 들면 다음과 같습니다.
```
oc rsh pod/keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-rrl4r -n keda
```
```
$ oc rsh pod/keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-rrl4r -n keda
```
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/var/audit-policy/ 디렉터리로 변경합니다.
```
cd /var/audit-policy/
```
```
sh-4.4$ cd /var/audit-policy/
```
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사용 가능한 로그를 나열합니다.
```
ls
```
```
sh-4.4$ ls
```
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출력 예
```
log-2023.02.17-14:50  policy.yaml
```
```
log-2023.02.17-14:50  policy.yaml
```
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필요에 따라 로그를 확인합니다.

cat <log_name>/<pvc_name>|grep -i <log_level>

sh-4.4$ cat <log_name>/<pvc_name>|grep -i <log_level>

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1: 선택 사항: grep 명령을 사용하여 표시할 로그 수준을 지정할 수 있습니다. Metadata, Request ,Request Response.

예를 들면 다음과 같습니다.

cat log-2023.02.17-14:50/pvc-audit-log|grep -i Request

sh-4.4$ cat log-2023.02.17-14:50/pvc-audit-log|grep -i Request

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출력 예

 ...
{"kind":"Event","apiVersion":"audit.k8s.io/v1","level":"Request","auditID":"63e7f68c-04ec-4f4d-8749-bf1656572a41","stage":"ResponseComplete","requestURI":"/openapi/v2","verb":"get","user":{"username":"system:aggregator","groups":["system:authenticated"]},"sourceIPs":["10.128.0.1"],"responseStatus":{"metadata":{},"code":304},"requestReceivedTimestamp":"2023-02-17T13:12:55.035478Z","stageTimestamp":"2023-02-17T13:12:55.038346Z","annotations":{"authorization.k8s.io/decision":"allow","authorization.k8s.io/reason":"RBAC: allowed by ClusterRoleBinding \"system:discovery\" of ClusterRole \"system:discovery\" to Group \"system:authenticated\""}}
 ...

 ...
{"kind":"Event","apiVersion":"audit.k8s.io/v1","level":"Request","auditID":"63e7f68c-04ec-4f4d-8749-bf1656572a41","stage":"ResponseComplete","requestURI":"/openapi/v2","verb":"get","user":{"username":"system:aggregator","groups":["system:authenticated"]},"sourceIPs":["10.128.0.1"],"responseStatus":{"metadata":{},"code":304},"requestReceivedTimestamp":"2023-02-17T13:12:55.035478Z","stageTimestamp":"2023-02-17T13:12:55.038346Z","annotations":{"authorization.k8s.io/decision":"allow","authorization.k8s.io/reason":"RBAC: allowed by ClusterRoleBinding \"system:discovery\" of ClusterRole \"system:discovery\" to Group \"system:authenticated\""}}
 ...

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3.8. 디버깅 데이터 수집
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지원 사례를 여는 경우 클러스터에 대한 디버깅 정보를 Red Hat 지원에 제공하면 도움이 됩니다.

문제를 해결하려면 다음 정보를 입력합니다.

must-gather 툴을 사용하여 수집된 데이터입니다.
고유한 클러스터 ID입니다.

must-gather 툴을 사용하여 다음 항목을 포함하여 Custom Metrics Autoscaler Operator 및 해당 구성 요소에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다.

keda 네임스페이스 및 해당 하위 오브젝트입니다.
Custom Metric Autoscaler Operator 설치 오브젝트입니다.
Custom Metric Autoscaler Operator CRD 오브젝트입니다.

3.8.1. 디버깅 데이터 수집
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다음 명령은 Custom Metrics Autoscaler Operator의 must-gather 툴을 실행합니다.

oc adm must-gather --image="$(oc get packagemanifests openshift-custom-metrics-autoscaler-operator \
-n openshift-marketplace \
-o jsonpath='{.status.channels[?(@.name=="stable")].currentCSVDesc.annotations.containerImage}')"

$ oc adm must-gather --image="$(oc get packagemanifests openshift-custom-metrics-autoscaler-operator \
-n openshift-marketplace \
-o jsonpath='{.status.channels[?(@.name=="stable")].currentCSVDesc.annotations.containerImage}')"

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참고

표준 OpenShift Dedicated must-gather 명령 oc adm must-gather 에서는 Custom Metrics Autoscaler Operator 데이터를 수집하지 않습니다.

사전 요구 사항

dedicated-admin 역할의 사용자로 OpenShift Dedicated에 로그인했습니다.
OpenShift Dedicated CLI(oc)가 설치되어 있어야 합니다.

프로세스

must-gather 데이터를 저장하려는 디렉터리로 이동합니다.

다음 중 하나를 수행합니다.

Custom Metrics Autoscaler Operator must-gather 데이터만 가져오려면 다음 명령을 사용합니다.

oc adm must-gather --image="$(oc get packagemanifests openshift-custom-metrics-autoscaler-operator \
-n openshift-marketplace \
-o jsonpath='{.status.channels[?(@.name=="stable")].currentCSVDesc.annotations.containerImage}')"

$ oc adm must-gather --image="$(oc get packagemanifests openshift-custom-metrics-autoscaler-operator \
-n openshift-marketplace \
-o jsonpath='{.status.channels[?(@.name=="stable")].currentCSVDesc.annotations.containerImage}')"

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must-gather 명령의 사용자 정의 이미지는 Operator 패키지 매니페스트에서 직접 가져와 Custom Metric Autoscaler Operator를 사용할 수 있는 모든 클러스터에서 작동합니다.

Custom Metric Autoscaler Operator 정보 외에도 기본 must-gather 데이터를 수집하려면 다음을 수행합니다.

다음 명령을 사용하여 Custom Metrics Autoscaler Operator 이미지를 가져와서 환경 변수로 설정합니다.

IMAGE="$(oc get packagemanifests openshift-custom-metrics-autoscaler-operator \
  -n openshift-marketplace \
  -o jsonpath='{.status.channels[?(@.name=="stable")].currentCSVDesc.annotations.containerImage}')"

$ IMAGE="$(oc get packagemanifests openshift-custom-metrics-autoscaler-operator \
  -n openshift-marketplace \
  -o jsonpath='{.status.channels[?(@.name=="stable")].currentCSVDesc.annotations.containerImage}')"

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Custom Metrics Autoscaler Operator 이미지와 함께 oc adm must-gather 를 사용합니다.

oc adm must-gather --image-stream=openshift/must-gather --image=${IMAGE}

$ oc adm must-gather --image-stream=openshift/must-gather --image=${IMAGE}

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예 3.1. Custom Metric Autoscaler의 must-gather 출력 예

└── keda
    ├── apps
    │   ├── daemonsets.yaml
    │   ├── deployments.yaml
    │   ├── replicasets.yaml
    │   └── statefulsets.yaml
    ├── apps.openshift.io
    │   └── deploymentconfigs.yaml
    ├── autoscaling
    │   └── horizontalpodautoscalers.yaml
    ├── batch
    │   ├── cronjobs.yaml
    │   └── jobs.yaml
    ├── build.openshift.io
    │   ├── buildconfigs.yaml
    │   └── builds.yaml
    ├── core
    │   ├── configmaps.yaml
    │   ├── endpoints.yaml
    │   ├── events.yaml
    │   ├── persistentvolumeclaims.yaml
    │   ├── pods.yaml
    │   ├── replicationcontrollers.yaml
    │   ├── secrets.yaml
    │   └── services.yaml
    ├── discovery.k8s.io
    │   └── endpointslices.yaml
    ├── image.openshift.io
    │   └── imagestreams.yaml
    ├── k8s.ovn.org
    │   ├── egressfirewalls.yaml
    │   └── egressqoses.yaml
    ├── keda.sh
    │   ├── kedacontrollers
    │   │   └── keda.yaml
    │   ├── scaledobjects
    │   │   └── example-scaledobject.yaml
    │   └── triggerauthentications
    │       └── example-triggerauthentication.yaml
    ├── monitoring.coreos.com
    │   └── servicemonitors.yaml
    ├── networking.k8s.io
    │   └── networkpolicies.yaml
    ├── keda.yaml
    ├── pods
    │   ├── custom-metrics-autoscaler-operator-58bd9f458-ptgwx
    │   │   ├── custom-metrics-autoscaler-operator
    │   │   │   └── custom-metrics-autoscaler-operator
    │   │   │       └── logs
    │   │   │           ├── current.log
    │   │   │           ├── previous.insecure.log
    │   │   │           └── previous.log
    │   │   └── custom-metrics-autoscaler-operator-58bd9f458-ptgwx.yaml
    │   ├── custom-metrics-autoscaler-operator-58bd9f458-thbsh
    │   │   └── custom-metrics-autoscaler-operator
    │   │       └── custom-metrics-autoscaler-operator
    │   │           └── logs
    │   ├── keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-6wq4g
    │   │   ├── keda-metrics-apiserver
    │   │   │   └── keda-metrics-apiserver
    │   │   │       └── logs
    │   │   │           ├── current.log
    │   │   │           ├── previous.insecure.log
    │   │   │           └── previous.log
    │   │   └── keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-6wq4g.yaml
    │   └── keda-operator-776cbb6768-fb6m5
    │       ├── keda-operator
    │       │   └── keda-operator
    │       │       └── logs
    │       │           ├── current.log
    │       │           ├── previous.insecure.log
    │       │           └── previous.log
    │       └── keda-operator-776cbb6768-fb6m5.yaml
    ├── policy
    │   └── poddisruptionbudgets.yaml
    └── route.openshift.io
        └── routes.yaml

└── keda
    ├── apps
    │   ├── daemonsets.yaml
    │   ├── deployments.yaml
    │   ├── replicasets.yaml
    │   └── statefulsets.yaml
    ├── apps.openshift.io
    │   └── deploymentconfigs.yaml
    ├── autoscaling
    │   └── horizontalpodautoscalers.yaml
    ├── batch
    │   ├── cronjobs.yaml
    │   └── jobs.yaml
    ├── build.openshift.io
    │   ├── buildconfigs.yaml
    │   └── builds.yaml
    ├── core
    │   ├── configmaps.yaml
    │   ├── endpoints.yaml
    │   ├── events.yaml
    │   ├── persistentvolumeclaims.yaml
    │   ├── pods.yaml
    │   ├── replicationcontrollers.yaml
    │   ├── secrets.yaml
    │   └── services.yaml
    ├── discovery.k8s.io
    │   └── endpointslices.yaml
    ├── image.openshift.io
    │   └── imagestreams.yaml
    ├── k8s.ovn.org
    │   ├── egressfirewalls.yaml
    │   └── egressqoses.yaml
    ├── keda.sh
    │   ├── kedacontrollers
    │   │   └── keda.yaml
    │   ├── scaledobjects
    │   │   └── example-scaledobject.yaml
    │   └── triggerauthentications
    │       └── example-triggerauthentication.yaml
    ├── monitoring.coreos.com
    │   └── servicemonitors.yaml
    ├── networking.k8s.io
    │   └── networkpolicies.yaml
    ├── keda.yaml
    ├── pods
    │   ├── custom-metrics-autoscaler-operator-58bd9f458-ptgwx
    │   │   ├── custom-metrics-autoscaler-operator
    │   │   │   └── custom-metrics-autoscaler-operator
    │   │   │       └── logs
    │   │   │           ├── current.log
    │   │   │           ├── previous.insecure.log
    │   │   │           └── previous.log
    │   │   └── custom-metrics-autoscaler-operator-58bd9f458-ptgwx.yaml
    │   ├── custom-metrics-autoscaler-operator-58bd9f458-thbsh
    │   │   └── custom-metrics-autoscaler-operator
    │   │       └── custom-metrics-autoscaler-operator
    │   │           └── logs
    │   ├── keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-6wq4g
    │   │   ├── keda-metrics-apiserver
    │   │   │   └── keda-metrics-apiserver
    │   │   │       └── logs
    │   │   │           ├── current.log
    │   │   │           ├── previous.insecure.log
    │   │   │           └── previous.log
    │   │   └── keda-metrics-apiserver-65c7cc44fd-6wq4g.yaml
    │   └── keda-operator-776cbb6768-fb6m5
    │       ├── keda-operator
    │       │   └── keda-operator
    │       │       └── logs
    │       │           ├── current.log
    │       │           ├── previous.insecure.log
    │       │           └── previous.log
    │       └── keda-operator-776cbb6768-fb6m5.yaml
    ├── policy
    │   └── poddisruptionbudgets.yaml
    └── route.openshift.io
        └── routes.yaml

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작업 디렉터리에 생성된 must-gather 디렉터리의 압축 파일을 생성합니다. 예를 들어 Linux 운영 체제를 사용하는 컴퓨터에서 다음 명령을 실행합니다.
```
tar cvaf must-gather.tar.gz must-gather.local.5421342344627712289/
```
```
$ tar cvaf must-gather.tar.gz must-gather.local.5421342344627712289/ 
```
1
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1
must-gather-local.5421342344627712289/를 실제 디렉터리 이름으로 바꿉니다.
Red Hat Customer Portal에서 해당 지원 사례에 압축 파일을 첨부합니다.

3.9. Operator 메트릭 보기
링크 복사

Custom Metrics Autoscaler Operator는 클러스터의 온-클러스터 모니터링 구성 요소에서 가져오는 즉시 사용 가능한 메트릭을 표시합니다. PromQL(Prometheus Query Language)을 사용하여 문제를 분석하고 진단하여 메트릭을 쿼리할 수 있습니다. 컨트롤러 Pod가 다시 시작되면 모든 메트릭이 재설정됩니다.

3.9.1. 성능 지표 액세스
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OpenShift Dedicated 웹 콘솔을 사용하여 메트릭에 액세스하고 쿼리를 실행할 수 있습니다.

프로세스

OpenShift Dedicated 웹 콘솔에서 관리자 화면을 선택합니다.
모니터링 → 메트릭 을 선택합니다.
사용자 지정 쿼리를 만들려면 표현식 필드에 PromQL 쿼리를 추가합니다.
여러 쿼리를 추가하려면 쿼리 추가를 선택합니다.

3.9.1.1. 제공된 Operator 지표
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Custom Metrics Autoscaler Operator는 OpenShift Dedicated 웹 콘솔을 사용하여 볼 수 있는 다음 메트릭을 노출합니다.

Expand

표 3.1. 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 Operator 지표
메트릭 이름	설명
`keda_scaler_activity`	특정 스케일러가 활성 상태인지 아니면 비활성 상태인지 여부입니다. 값 `1` 은 스케일러가 활성임을 나타냅니다. 값이 `0` 이면 스케일러가 비활성 상태임을 나타냅니다.
`keda_scaler_metrics_value`	대상 평균을 계산할 때 Horizontal Pod Autoscaler(HPA)에서 사용하는 각 scaler 메트릭의 현재 값입니다.
`keda_scaler_metrics_latency`	각 scaler에서 현재 메트릭을 검색하는 대기 시간입니다.
`keda_scaler_errors`	각 scaler에 대해 발생한 오류 수입니다.
`keda_scaler_errors_total`	모든 확장성에 대해 발생한 총 오류 수입니다.
`keda_scaled_object_errors`	스케일링된 각 관찰에 대해 발생한 오류 수입니다.
`keda_resource_totals`	각 사용자 정의 리소스 유형에 대한 각 네임 스페이스의 총 사용자 정의 지표 자동 스케일러 사용자 정의 리소스 수입니다.
`keda_trigger_totals`	트리거 유형별 총 트리거 수입니다.

사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 Admission webhook 메트릭

Custom Metrics Autoscaler Admission webhook에서는 다음 Prometheus 메트릭도 노출합니다.

Expand

메트릭 이름	설명
`keda_scaled_object_validation_total`	확장 가능한 오브젝트 검증 수입니다.
`keda_scaled_object_validation_errors`	검증 오류 수입니다.

3.10. 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러를 추가하는 방법
링크 복사

사용자 지정 지표 자동 스케일러를 추가하려면 배포, 상태 저장 세트 또는 사용자 정의 리소스에 대한 scaled Object 사용자 정의 리소스를 만듭니다. 작업에 대한 scaledJob 사용자 정의 리소스를 생성합니다.

스케일링할 각 워크로드에 대해 하나의 확장 오브젝트만 생성할 수 있습니다. 또한 동일한 워크로드에서 스케일링된 오브젝트와 HPA(수평 Pod 자동 스케일러)를 사용할 수 없습니다.

3.10.1. 워크로드에 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 추가
링크 복사

Deployment,StatefulSet 또는 사용자 정의 리소스 오브젝트에서 생성한 워크로드에 대한 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러를 생성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

Custom Metrics Autoscaler Operator가 설치되어 있어야 합니다.

CPU 또는 메모리를 기반으로 스케일링에 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러를 사용하는 경우:

클러스터 관리자가 클러스터 메트릭을 올바르게 구성해야 합니다. oc describe PodMetrics <pod-name> 명령을 사용하여 메트릭이 구성되어 있는지 확인할 수 있습니다. 메트릭이 구성된 경우 출력은 다음과 유사하게 표시되고 Usage에 CPU 및 메모리가 표시됩니다.

oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal

$ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal

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출력 예

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2019-05-23T18:47:56Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Timestamp:             2019-05-23T18:47:56Z
Window:                1m0s
Events:                <none>

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2019-05-23T18:47:56Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Timestamp:             2019-05-23T18:47:56Z
Window:                1m0s
Events:                <none>

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스케일링할 오브젝트와 연결된 Pod에는 지정된 메모리 및 CPU 제한이 포함되어야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

Pod 사양의 예

apiVersion: v1
kind: Pod
# ...
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
# ...

apiVersion: v1
kind: Pod
# ...
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
# ...

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프로세스

다음과 유사한 YAML 파일을 생성합니다. 이름 &lt ;2&gt; , 오브젝트 이름 &lt ;4& gt; 및 오브젝트 종류 &lt ;5& gt;만 필요합니다.

확장된 오브젝트의 예

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "0" 
  name: scaledobject 
  namespace: my-namespace
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1 
    name: example-deployment 
    kind: Deployment 
    envSourceContainerName: .spec.template.spec.containers[0] 
  cooldownPeriod:  200 
  maxReplicaCount: 100 
  minReplicaCount: 0 
  metricsServer: 
    auditConfig:
      logFormat: "json"
      logOutputVolumeClaim: "persistentVolumeClaimName"
      policy:
        rules:
        - level: Metadata
        omitStages: "RequestReceived"
        omitManagedFields: false
      lifetime:
        maxAge: "2"
        maxBackup: "1"
        maxSize: "50"
  fallback: 
    failureThreshold: 3
    replicas: 6
  pollingInterval: 30 
  advanced:
    restoreToOriginalReplicaCount: false 
    horizontalPodAutoscalerConfig:
      name: keda-hpa-scale-down 
      behavior: 
        scaleDown:
          stabilizationWindowSeconds: 300
          policies:
          - type: Percent
            value: 100
            periodSeconds: 15
  triggers:
  - type: prometheus 
    metadata:
      serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
      namespace: kedatest
      metricName: http_requests_total
      threshold: '5'
      query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
      authModes: basic
    authenticationRef: 
      name: prom-triggerauthentication
      kind: TriggerAuthentication

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  annotations:
    autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "0"


  name: scaledobject


  namespace: my-namespace
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1


    name: example-deployment


    kind: Deployment


    envSourceContainerName: .spec.template.spec.containers[0]


  cooldownPeriod:  200


  maxReplicaCount: 100


  minReplicaCount: 0


  metricsServer:


    auditConfig:
      logFormat: "json"
      logOutputVolumeClaim: "persistentVolumeClaimName"
      policy:
        rules:
        - level: Metadata
        omitStages: "RequestReceived"
        omitManagedFields: false
      lifetime:
        maxAge: "2"
        maxBackup: "1"
        maxSize: "50"
  fallback:


    failureThreshold: 3
    replicas: 6
  pollingInterval: 30


  advanced:
    restoreToOriginalReplicaCount: false


    horizontalPodAutoscalerConfig:
      name: keda-hpa-scale-down


      behavior:


        scaleDown:
          stabilizationWindowSeconds: 300
          policies:
          - type: Percent
            value: 100
            periodSeconds: 15
  triggers:
  - type: prometheus


    metadata:
      serverAddress: https://thanos-querier.openshift-monitoring.svc.cluster.local:9092
      namespace: kedatest
      metricName: http_requests_total
      threshold: '5'
      query: sum(rate(http_requests_total{job="test-app"}[1m]))
      authModes: basic
    authenticationRef:


      name: prom-triggerauthentication
      kind: TriggerAuthentication

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선택 사항: Custom Metrics Autoscaler Operator가 "워크로드에 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 사용" 섹션에 설명된 대로 복제본을 지정된 값으로 확장하고 자동 스케일링을 중지하도록 지정합니다.

이 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러의 이름을 지정합니다.

선택 사항: 대상 리소스의 API 버전을 지정합니다. 기본값은 apps/v1 입니다.