3장. 클러스터 자동 스케일링

클러스터 자동 스케일러는 현재 배포 요구 사항에 맞게 AWS 클러스터의 Red Hat OpenShift Service 크기를 조정합니다. 이는 Kubernetes 형식의 선언적 인수를 사용하여 특정 클라우드 공급자의 개체에 의존하지 않는 인프라 관리를 제공합니다. 클러스터 자동 스케일러에는 클러스터 범위가 있으며 특정 네임 스페이스와 연결되어 있지 않습니다.

리소스가 부족하여 현재 작업자 노드에서 Pod를 예약할 수 없거나 배포 요구를 충족하기 위해 다른 노드가 필요한 경우 클러스터 자동 스케일러는 클러스터 크기를 늘립니다. 클러스터 자동 스케일러는 사용자가 지정한 제한을 초과하여 클러스터 리소스를 늘리지 않습니다.

클러스터 자동 스케일러는 컨트롤 플레인 노드를 관리하지 않더라도 클러스터의 모든 노드에서 총 메모리 및 CPU를 계산합니다. 이러한 값은 단일 시스템 지향이 아닙니다. 이는 전체 클러스터에 있는 모든 리소스를 집계한 것입니다. 예를 들어 최대 메모리 리소스 제한을 설정하면 현재 메모리 사용량을 계산할 때 클러스터 자동 스케일러에 클러스터의 모든 노드가 포함됩니다. 그런 다음 이 계산은 클러스터 자동 스케일러에 더 많은 작업자 리소스를 추가할 수 있는 용량이 있는지 확인하는 데 사용됩니다.

10초마다 클러스터 자동 스케일러는 클러스터에서 불필요한 노드를 확인하고 제거합니다. 다음 조건이 적용되는 경우 클러스터 자동 스케일러는 노드가 제거되도록 간주합니다.

노드에 다음 유형의 pod가 있는 경우 클러스터 자동 스케일러는 해당 노드를 제거하지 않습니다.

예를 들어 최대 CPU 제한을 64코어로 설정하고 각각 코어가 8개인 머신만 생성하도록 클러스터 자동 스케일러를 구성합니다. 클러스터가 30개의 코어로 시작하는 경우 클러스터 자동 스케일러는 총 62개에 대해 32개의 코어가 있는 노드를 최대 4개까지 추가할 수 있습니다.

클러스터 자동 스케일러를 구성하면 추가 사용 제한이 적용됩니다.

HPA (Horizond Pod Autoscaler) 및 클러스터 자동 스케일러는 다른 방식으로 클러스터 리소스를 변경합니다. HPA는 현재 CPU 로드를 기준으로 배포 또는 복제 세트의 복제 수를 변경합니다. 로드가 증가하면 HPA는 클러스터에 사용 가능한 리소스 양에 관계없이 새 복제본을 만듭니다. 리소스가 충분하지 않은 경우 클러스터 자동 스케일러는 리소스를 추가하고 HPA가 생성한 pod를 실행할 수 있도록 합니다. 로드가 감소하면 HPA는 일부 복제를 중지합니다. 이 동작으로 일부 노드가 충분히 활용되지 않거나 완전히 비어 있을 경우 클러스터 자동 스케일러가 불필요한 노드를 삭제합니다.

클러스터 자동 스케일러는 pod 우선 순위를 고려합니다. Pod 우선 순위 및 선점 기능을 사용하면 클러스터에 충분한 리소스가 없는 경우 우선 순위에 따라 pod를 예약할 수 있지만 클러스터 자동 스케일러는 클러스터에 모든 pod를 실행하는 데 필요한 리소스가 있는지 확인합니다. 두 기능을 충족하기 위해 클러스터 자동 스케일러에는 우선 순위 컷오프 기능이 포함되어 있습니다. 이 컷오프 기능을 사용하여 "best-effort" pod를 예약하면 클러스터 자동 스케일러가 리소스를 늘리지 않고 사용 가능한 예비 리소스가 있을 때만 실행됩니다.

컷오프 값보다 우선 순위가 낮은 pod는 클러스터가 확장되지 않거나 클러스터가 축소되지 않도록합니다. pod를 실행하기 위해 추가된 새 노드가 없으며 이러한 pod를 실행하는 노드는 리소스를 확보하기 위해 삭제될 수 있습니다.

머신 API를 사용할 수 있는 플랫폼에서 클러스터 자동 스케일링이 지원됩니다.