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9장. Red Hat Ansible Automation Platform의 수평 확장

Ansible Automation Platform에서 구성 요소에 대한 다중 노드 배포를 설정할 수 있습니다. 자동화 실행, 자동화 의사 결정 또는 자동화 메시에 대한 수평 확장이 필요한지 여부에 관계없이 조직의 요구에 따라 배포를 확장할 수 있습니다.

9.1. 이벤트 기반 Ansible 컨트롤러의 수평 스케일링
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이벤트 기반 Ansible 컨트롤러를 사용하면 이벤트 자동화를 위해 수평 스케일링을 설정할 수 있습니다. 이 다중 노드 배포를 사용하면 설치 프로세스 중에 원하는 수의 노드를 정의할 수 있습니다. 조직의 필요에 따라 언제든지 노드 수를 늘리거나 줄일 수도 있습니다.

이 배포에는 다음 노드 유형이 사용됩니다.

API 노드 유형
이벤트 기반 Ansible 컨트롤러의 HTTP REST API에 응답합니다.
작업자 노드 유형
이벤트 기반 Ansible 작업자를 실행합니다. 이 작업자는 프로젝트 및 활성화를 관리할 뿐만 아니라 활성화도 자체적으로 실행하는 이벤트 기반 Ansible의 구성 요소입니다.
하이브리드 노드 유형
API 노드와 작업자 노드의 조합입니다.

다음 예제에서는 호스트 그룹 이름 [automationeda] 및 노드 유형 변수 eda_type 을 사용하여 Red Hat Enterprise Linux VM에서 이벤트 기반 Ansible 컨트롤러 수평 스케일링을 위한 인벤토리 파일을 설정하는 방법을 보여줍니다. 

[automationeda]

3.88.116.111 routable_hostname=automationeda-api.example.com eda_type=api

# worker node
3.88.116.112 routable_hostname=automationeda-api.example.com eda_type=worker
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9.1.1. 크기 조정 및 스케일링 지침
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API 노드는 사용자 요청(UI 또는 API와의 상호 작용)을 처리하는 동안 작업자 노드는 이벤트 기반 Ansible이 제대로 작동하는 데 필요한 활성화 및 기타 백그라운드 작업을 처리합니다. 필요한 API 노드 수와 애플리케이션의 필수 사용자 수와 관련이 있으며 작업자 노드 수는 실행하려는 필수 활성화 수와 관련이 있습니다.

활성화는 작업자 노드에서 변경 및 제어하므로 확장에 지원되는 접근 방식은 작업자 노드의 하드웨어 리소스를 효율적으로 할당하여 하이브리드 노드 대신 별도의 API 및 작업자 노드를 사용하는 것입니다. 노드를 분리하면 특정 요구 사항에 따라 각 유형을 독립적으로 스케일링하여 리소스 사용률과 비용 효율성을 개선할 수 있습니다.

노드 배포를 스케일링할 수 있는 인스턴스의 예는 많은 수의 활성화를 실행하는 소수의 사용자 그룹에 대해 이벤트 기반 Ansible을 배포하려는 경우입니다. 이 경우 하나의 API 노드가 충분하지만 더 필요한 경우 3개의 추가 작업자 노드를 확장할 수 있습니다.

9.1.2. 이벤트 기반 Ansible 컨트롤러에 대한 수평 스케일링 설정
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노드를 확장하거나 노드를 확장하거나 축소(제거)하려면 인벤토리 파일의 내용을 업데이트하여 노드를 추가 또는 제거하고 설치 프로그램을 재실행해야 합니다.

프로세스

  1. 인벤토리를 업데이트하여 두 개의 작업자 노드를 추가합니다. 

    [automationeda]

3.88.116.111 routable_hostname=automationeda-api.example.com eda_type=api

3.88.116.112 routable_hostname=automationeda-api.example.com eda_type=worker

# two more worker nodes
3.88.116.113 routable_hostname=automationeda-api.example.com eda_type=worker

3.88.116.114 routable_hostname=automationeda-api.example.com eda_type=worker
    Copy to Clipboard Toggle word wrap
  2. 설치 프로그램을 다시 실행합니다.
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