2.4. 수평 Pod 자동 스케일러를 사용하여 Pod 자동 스케일링

리소스 메트릭을 사용하는 방법은 무엇입니까?

Pod 사양에서는 리소스 요청(예: CPU 및 메모리)을 지정해야 합니다. HPA는 이 사양을 사용하여 리소스 사용률을 확인한 다음 대상 사용률을 확장 또는 축소합니다.

모든 Pod에는 리소스 요청이 구성되어 있어야 합니다.

HPA는 OpenShift Container Platform 클러스터에서 관찰된 CPU 또는 메모리 사용률 값을 기반으로 스케일링 결정을 내립니다. 사용률 값은 각 pod의 리소스 요청의 백분율로 계산됩니다. 누락된 리소스 요청 값은 HPA의 최적 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

쿨 다운 기간을 설정합니다.

수평 Pod 자동 스케일링 중에 시간 간격 없이 이벤트를 빠르게 확장할 수 있습니다. 빈번한 복제본 변동을 방지하기 위해 쿨 다운 기간을 구성합니다. stabilizationWindowSeconds 필드를 구성하여 쿨 다운 기간을 지정할 수 있습니다. 안정화 창은 계속 스케일링하는 데 사용되는 메트릭이 변경될 때 복제본 수의 변동을 제한하는 데 사용됩니다. 자동 스케일링 알고리즘은 이 창을 사용하여 이전에 원하는 상태를 유추하고 워크로드 스케일링을 원하지 않는 변경을 방지합니다.

절차

웹 콘솔에서 HPA를 생성하려면 다음을 수행합니다.

사전 요구 사항

수평 Pod 자동 스케일러를 사용하려면 클러스터 관리자가 클러스터 메트릭을 올바르게 구성해야 합니다. oc describe PodMetrics <pod-name> 명령을 사용하여 메트릭이 구성되어 있는지 확인할 수 있습니다. 메트릭이 구성된 경우 출력이 다음과 유사하게 표시되고 Usage에 Cpu 및 Memory가 표시됩니다.

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>

프로세스

CPU 사용률에 대한 수평 Pod 자동 스케일러를 생성하려면 다음을 수행합니다.

사전 요구 사항

수평 Pod 자동 스케일러를 사용하려면 클러스터 관리자가 클러스터 메트릭을 올바르게 구성해야 합니다. oc describe PodMetrics <pod-name> 명령을 사용하여 메트릭이 구성되어 있는지 확인할 수 있습니다. 메트릭이 구성된 경우 출력이 다음과 유사하게 표시되고 Usage에 Cpu 및 Memory가 표시됩니다.

출력 예

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Cpu:     0
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2020-02-14T22:21:14Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal
Timestamp:             2020-02-14T22:21:14Z
Window:                5m0s
Events:                <none>

프로세스

메모리 사용률에 대한 수평 Pod 자동 스케일러를 생성하려면 다음을 수행합니다.

출력 예

Conditions:
  Type         Status  Reason          Message
  ----         ------  ------          -------
  AbleToScale  False   FailedGetScale  the HPA controller was unable to get the target's current scale: no matches for kind "ReplicationController" in group "apps"
Events:
  Type     Reason          Age               From                       Message
  ----     ------          ----              ----                       -------
  Warning  FailedGetScale  6s (x3 over 36s)  horizontal-pod-autoscaler  no matches for kind "ReplicationController" in group "apps"

출력 예

Conditions:
  Type                  Status    Reason                    Message
  ----                  ------    ------                    -------
  AbleToScale           True     SucceededGetScale          the HPA controller was able to get the target's current scale
  ScalingActive         False    FailedGetResourceMetric    the HPA was unable to compute the replica count: failed to get cpu utilization: unable to get metrics for resource cpu: no metrics returned from resource metrics API

출력 예

Conditions:
  Type              Status    Reason              Message
  ----              ------    ------              -------
  AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
  ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range