3.10. 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러를 추가하는 방법

프로세스

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

   확장된 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 "워크로드에 사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 사용" 섹션에 설명된 대로 복제본을 지정된 값으로 확장하고 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 오브젝트의 이름을 지정합니다.

   5

   type을 Deployment,StatefulSet 또는 CustomResource 로 지정합니다.

   6

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

   7

   선택 사항: minReplicaCount 가 0 으로 설정된 경우 배포를 다시 0 으로 스케일링하기 전에 마지막 트리거가 보고된 후 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: scaler가 failureThreshold 매개변수로 정의된 횟수에 대한 소스에서 메트릭을 가져오지 못하는 경우 다시 대체할 복제본 수를 지정합니다. 대체 동작에 대한 자세한 내용은 KEDA 설명서 를 참조하십시오.

   12

   선택 사항: 각 트리거를 확인하는 간격을 초 단위로 지정합니다. 기본값은 30 입니다.

   13

   선택 사항: 확장된 개체를 삭제한 후 대상 리소스를 원래 복제본 수로 확장할지 여부를 지정합니다. 기본값은 false 이며, 확장 오브젝트를 삭제할 때 복제본 수를 그대로 유지합니다.

   14

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

   15

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

   16

   "사용자 정의 메트릭 자동 스케일러 트리거 이해" 섹션에 설명된 대로 스케일링의 기준으로 사용할 트리거를 지정합니다. 이 예에서는 AWS 모니터링에서 Red Hat OpenShift Service를 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