3.10. 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 추가 방법

프로세스

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

   스케일링된 오브젝트의 예

   apiVersion: keda.sh/v1alpha1
   kind: ScaledObject
   metadata:
     annotations:
       autoscaling.keda.sh/paused-replicas: "0" 1
     name: scaledobject 2
     namespace: my-namespace
   spec:
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1 3
       name: example-deployment 4
       kind: Deployment 5
       envSourceContainerName: .spec.template.spec.containers[0] 6
     cooldownPeriod:  200 7
     maxReplicaCount: 100 8
     minReplicaCount: 0 9
     metricsServer: 10
       auditConfig:
         logFormat: "json"
         logOutputVolumeClaim: "persistentVolumeClaimName"
         policy:
           rules:
           - level: Metadata
           omitStages: "RequestReceived"
           omitManagedFields: false
         lifetime:
           maxAge: "2"
           maxBackup: "1"
           maxSize: "50"
     fallback: 11
       failureThreshold: 3
       replicas: 6
     pollingInterval: 30 12
     advanced:
       restoreToOriginalReplicaCount: false 13
       horizontalPodAutoscalerConfig:
         name: keda-hpa-scale-down 14
         behavior: 15
           scaleDown:
             stabilizationWindowSeconds: 300
             policies:
             - type: Percent
               value: 100
               periodSeconds: 15
     triggers:
     - type: prometheus 16
       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: 17
         name: prom-triggerauthentication
         kind: TriggerAuthentication

   1

   선택 사항: Custom Metrics Autoscaler Operator가 "작업에 대한 사용자 정의 지표 자동 스케일러 사용" 섹션에 설명된 대로 복제본을 지정된 값으로 스케일링하고 자동 스케일링을 중지하도록 지정합니다.

   2

   이 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러의 이름을 지정합니다.

   3

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

   4

   스케일링할 개체의 이름을 지정합니다.

   5

   kind 를 Deployment,StatefulSet 또는 CustomResource 로 지정합니다.

   6

   선택 사항: 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러가 시크릿을 보유하는 환경 변수를 가져오는 대상 리소스의 컨테이너 이름을 지정합니다. 기본값은 .spec.template.spec.containers[0].spec입니다.

   7

   선택 사항입니다. minReplicaCount 가 0 으로 설정된 경우 배포를 0 으로 스케일링하기 전에 마지막 트리거가 보고될 때까지 대기하는 기간(초)을 지정합니다. 기본값은 300 입니다.

   8

   선택 사항: 확장 시 최대 복제본 수를 지정합니다. 기본값은 100입니다.

   9

   선택 사항: 축소 시 최소 복제본 수를 지정합니다.

   10

   선택 사항: "감사 로깅 구성" 섹션에 설명된 대로 감사 로그의 매개변수를 지정합니다.

   11

   선택 사항: 스케일링기가 failureThreshold 매개변수에 정의된 횟수에 대한 소스에서 메트릭을 가져오지 못하는 경우 대체할 복제본 수를 지정합니다. 대체 동작에 대한 자세한 내용은 KEDA 설명서 를 참조하십시오.

   12

   선택 사항: 각 트리거를 확인하는 간격(초)을 지정합니다. 기본값은 30 입니다.

   13

   선택 사항: 스케일링된 오브젝트가 삭제된 후 대상 리소스를 원래 복제본 수로 확장할지 여부를 지정합니다. 기본값은 false 이며 스케일링된 오브젝트가 삭제될 때 복제본 수를 유지합니다.

   14

   선택 사항: 수평 Pod 자동 스케일러의 이름을 지정합니다. 기본값은 keda-hpa-{scaled-object-name} 입니다.

   15

   선택 사항: "스케이딩 정책" 섹션에 설명된 대로 Pod를 확장 또는 확장하는 데 사용할 스케일링 정책을 지정합니다.

   16

   "사용자 정의 지표 자동 스케일러 트리거" 섹션에 설명된 대로 스케일링 기반으로 사용할 트리거를 지정합니다. 이 예에서는 OpenShift Container Platform 모니터링을 사용합니다.

   17

   선택 사항: 트리거 인증 또는 클러스터 트리거 인증을 지정합니다. 자세한 내용은 추가 리소스 섹션에서 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 트리거 인증 이해 를 참조하십시오.

   • 트리거 인증을 사용하려면 TriggerAuthentication 을 입력합니다. 이는 기본값입니다.
   • 클러스터 트리거 인증을 사용하려면 ClusterTriggerAuthentication 을 입력합니다.

2. 다음 명령을 실행하여 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러를 생성합니다.

   $ oc create -f <filename>.yaml

프로세스

1. 다음과 유사한 YAML 파일을 생성합니다.

   kind: ScaledJob
   apiVersion: keda.sh/v1alpha1
   metadata:
     name: scaledjob
     namespace: my-namespace
   spec:
     failedJobsHistoryLimit: 5
     jobTargetRef:
       activeDeadlineSeconds: 600 1
       backoffLimit: 6 2
       parallelism: 1 3
       completions: 1 4
       template:  5
         metadata:
           name: pi
         spec:
           containers:
           - name: pi
             image: perl
             command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
     maxReplicaCount: 100 6
     pollingInterval: 30 7
     successfulJobsHistoryLimit: 5 8
     failedJobsHistoryLimit: 5 9
     envSourceContainerName: 10
     rolloutStrategy: gradual 11
     scalingStrategy: 12
       strategy: "custom"
       customScalingQueueLengthDeduction: 1
       customScalingRunningJobPercentage: "0.5"
       pendingPodConditions:
         - "Ready"
         - "PodScheduled"
         - "AnyOtherCustomPodCondition"
       multipleScalersCalculation : "max"
     triggers:
     - type: prometheus 13
       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: "bearer"
       authenticationRef: 14
         name: prom-cluster-triggerauthentication

   1

   작업을 실행할 수 있는 최대 기간을 지정합니다.

   2

   작업 재시도 횟수를 지정합니다. 기본값은 6 입니다.

   3

   선택 사항: 작업에서 병렬로 실행해야 하는 Pod 복제본 수를 지정합니다. 기본값은 1 입니다.

   • 비병렬 작업의 경우 설정되지 않은 상태로 둡니다. 설정되지 않으면 기본값은 1 입니다.

   4

   선택 사항: 작업이 완료된 것으로 표시하는 데 필요한 성공적인 Pod 완료 횟수를 지정합니다.

   • 비병렬 작업의 경우 설정되지 않은 상태로 둡니다. 설정되지 않으면 기본값은 1 입니다.
   • 완료 횟수가 고정된 병렬 작업의 경우 완료 횟수를 지정합니다.
   • 작업 큐가 있는 병렬 작업의 경우 설정되지 않은 상태로 둡니다. 설정되지 않은 경우 기본값은 parallelism 매개변수의 값입니다.

   5

   컨트롤러에서 생성하는 Pod에 대한 템플릿을 지정합니다.

   6

   선택 사항: 확장 시 최대 복제본 수를 지정합니다. 기본값은 100입니다.

   7

   선택 사항: 각 트리거를 확인하는 간격(초)을 지정합니다. 기본값은 30 입니다.

   8

   선택 사항: 유지해야 하는 성공적으로 완료된 작업의 수를 지정합니다. 기본값은 100입니다.

   9

   선택 사항: 유지해야 하는 실패한 작업의 수를 지정합니다. 기본값은 100입니다.

   10

   선택 사항: 사용자 정의 자동 스케일러가 시크릿을 포함하는 환경 변수를 가져오는 대상 리소스의 컨테이너 이름을 지정합니다. 기본값은 .spec.template.spec.containers[0].spec입니다.

   11

   선택 사항: 스케일링된 작업이 업데이트될 때마다 기존 작업이 종료되는지 여부를 지정합니다.

   • Default: 자동 스케일러는 연결된 스케일링된 작업이 업데이트되면 기존 작업을 종료합니다. 자동 스케일러는 최신 사양을 사용하여 작업을 다시 생성합니다.
   • gradual: 연결된 확장된 작업이 업데이트되면 자동 스케일러가 기존 작업을 종료하지 않습니다. 자동 스케일러는 최신 사양을 사용하여 새 작업을 생성합니다.

   12

   선택 사항: 기본,사용자 정의 또는 정확한 스케일링 전략을 지정합니다. 기본값 은 입니다. 자세한 내용은 다음 "추가 리소스" 섹션의 링크를 참조하십시오.

   13

   "사용자 정의 지표 자동 스케일러 트리거" 섹션에 설명된 대로 스케일링 기반으로 사용할 트리거를 지정합니다.

   14

   선택 사항: 트리거 인증 또는 클러스터 트리거 인증을 지정합니다. 자세한 내용은 추가 리소스 섹션에서 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 트리거 인증 이해 를 참조하십시오.

   • 트리거 인증을 사용하려면 TriggerAuthentication 을 입력합니다. 이는 기본값입니다.
   • 클러스터 트리거 인증을 사용하려면 ClusterTriggerAuthentication 을 입력합니다.

2. 다음 명령을 실행하여 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러를 생성합니다.

   $ oc create -f <filename>.yaml