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3.9. 운영자 메트릭 보기

사용자 정의 메트릭 자동 확장기 연산자는 클러스터 내 모니터링 구성 요소에서 가져온 즉시 사용 가능한 메트릭을 제공합니다. Prometheus Query Language(PromQL)를 사용하여 메트릭을 쿼리하여 문제를 분석하고 진단할 수 있습니다. 컨트롤러 포드가 재시작되면 모든 측정 항목이 재설정됩니다.

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

프로세스

  1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 관리자 관점을 선택합니다.
  2. 관찰 지표를 선택합니다.
  3. 사용자 정의 쿼리를 만들려면 PromQL 쿼리를 표현식 필드에 추가합니다.
  4. 여러 쿼리를 추가하려면 쿼리 추가를 선택합니다.

3.9.1.1. 제공된 운영자 메트릭
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사용자 정의 메트릭 자동 확장 연산자는 다음과 같은 메트릭을 제공하며, 이는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 볼 수 있습니다.

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표 3.1. 사용자 정의 메트릭 자동 확장기 연산자 메트릭
메트릭 이름설명

keda_scaler_activity

특정 스케일러가 활성화되어 있는지 비활성화되어 있는지 여부. 값 1 은 스케일러가 활성화되어 있음을 나타내고, 값 0 은 스케일러가 비활성화되어 있음을 나타냅니다.

keda_scaler_metrics_value

수평 포드 자동 스케일러(HPA)가 대상 평균을 계산하는 데 사용하는 각 스케일러의 메트릭에 대한 현재 값입니다.

keda_scaler_metrics_latency

각 스케일러에서 현재 메트릭을 검색하는 데 걸리는 지연 시간입니다.

keda_scaler_errors

각 스케일러에서 발생한 오류 수입니다.

keda_scaler_errors_total

모든 스케일러에서 발생한 오류의 총 수입니다.

keda_scaled_object_errors

각 크기 조정된 객체에 대해 발생한 오류 수입니다.

keda_resource_totals

각 사용자 정의 리소스 유형에 대한 각 네임스페이스의 사용자 정의 메트릭 자동 확장기 사용자 정의 리소스의 총 수입니다.

keda_trigger_totals

트리거 유형별 총 트리거 수.

사용자 정의 메트릭 자동 확장기 승인 웹훅 메트릭

Custom Metrics Autoscaler Admission 웹훅은 또한 다음과 같은 Prometheus 메트릭을 노출합니다.

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메트릭 이름설명

keda_scaled_object_validation_total

확장된 객체 검증의 수.

keda_scaled_object_validation_errors

검증 오류의 수.

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