프로덕션 환경에서는 이러한 메트릭을 주기적으로 수집하고 시계열 데이터베이스에서 사용할 수 있도록
[프로메테우스 서버](https://prometheus.io/) 또는 다른 메트릭 수집기(scraper)를 구성할 수 있다.
참고로 {{<glossary_tooltipterm_id="kubelet"text="kubelet">}}도 `/metrics/cadvisor`, `/metrics/resource` 그리고 `/metrics/probes` 엔드포인트에서 메트릭을 노출한다. 이러한 메트릭은 동일한 라이프사이클을 가지지 않는다.
클러스터가 {{<glossary_tooltipterm_id="rbac"text="RBAC">}}을 사용하는 경우, 메트릭을 읽으려면 `/metrics` 에 접근을 허용하는 클러스터롤(ClusterRole)을 가지는 사용자, 그룹 또는 서비스어카운트(ServiceAccount)를 통한 권한이 필요하다.
위에서 설명한 것처럼, 관리자는 특정 바이너리의 커맨드 라인 플래그를 통해 히든 메트릭을 활성화할 수 있다. 관리자가 지난 릴리스에서 사용 중단된 메트릭의 마이그레이션을 놓친 경우 관리자를 위한 임시방편으로 사용된다.
`show-hidden-metrics-for-version` 플래그는 해당 릴리스에서 사용 중단된 메트릭을 보여주려는 버전을 사용한다. 버전은 xy로 표시되며, 여기서 x는 메이저(major) 버전이고, y는 마이너(minor) 버전이다. 패치 릴리스에서 메트릭이 사용 중단될 수 있지만, 패치 버전은 필요하지 않다. 그 이유는 메트릭 사용 중단 정책이 마이너 릴리스에 대해 실행되기 때문이다.
플래그는 그 값으로 이전의 마이너 버전만 사용할 수 있다. 관리자가 이전 버전을 `show-hidden-metrics-for-version` 에 설정하면 이전 버전의 모든 히든 메트릭이 생성된다. 사용 중단 메트릭 정책을 위반하기 때문에 너무 오래된 버전은 허용되지 않는다.
1.n 버전에서 사용 중단되었다고 가정한 메트릭 `A` 를 예로 들어보겠다. 메트릭 사용 중단 정책에 따르면, 다음과 같은 결론에 도달할 수 있다.
*`1.n` 릴리스에서는 메트릭이 사용 중단되었으며, 기본적으로 생성될 수 있다.
*`1.n+1` 릴리스에서는 기본적으로 메트릭이 숨겨져 있으며, `show-hidden-metrics-for-version=1.n` 커맨드 라인에 의해서 생성될 수 있다.
*`1.n+2` 릴리스에서는 코드베이스에서 메트릭이 제거되어야 한다. 더이상 임시방편은 존재하지 않는다.
릴리스 `1.12` 에서 `1.13` 으로 업그레이드 중이지만, `1.12` 에서 사용 중단된 메트릭 `A` 를 사용하고 있다면, 커맨드 라인에서 `--show-hidden-metrics=1.12` 플래그로 히든 메트릭을 설정해야 하고, `1.14` 로 업그레이드하기 전에 이 메트릭을 사용하지 않도록 의존성을 제거하는 것을 기억해야 한다.
kubelet은 cAdvisor를 통해 액셀러레이터 메트릭을 수집한다. NVIDIA GPU와 같은 액셀러레이터의 경우, 이러한 메트릭을 수집하기 위해 kubelet은 드라이버에 열린 핸들을 가진다. 이는 인프라 변경(예: 드라이버 업데이트)을 수행하기 위해 클러스터 관리자가 kubelet 에이전트를 중지해야 함을 의미한다.
액셀러레이터 메트릭을 수집하는 책임은 이제 kubelet이 아닌 공급 업체에 있다. 공급 업체는 메트릭을 수집하여 메트릭 서비스(예: 프로메테우스)에 노출할 컨테이너를 제공해야 한다.
[`DisableAcceleratorUsageMetrics` 기능 게이트](/ko/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/#알파-또는-베타-기능을-위한-기능-게이트:~:text= DisableAcceleratorUsageMetrics,-false)는 [이 기능을 기본적으로 사용하도록 설정하는 타임라인](https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/411e51027db842355bd489691af897afc1a41a5e/keps/sig-node/1867-disable-accelerator-usage-metrics#graduation-criteria)를 사용하여 kubelet에서 수집한 메트릭을 비활성화한다.
스케줄러는 실행 중인 모든 파드의 요청(request)된 리소스와 요구되는 제한(limit)을 보고하는 선택적 메트릭을 노출한다. 이러한 메트릭은 용량 계획(capacity planning) 대시보드를 구축하고, 현재 또는 과거 스케줄링 제한을 평가하고, 리소스 부족으로 스케줄할 수 없는 워크로드를 빠르게 식별하고, 실제 사용량을 파드의 요청과 비교하는 데 사용할 수 있다.
kube-scheduler는 각 파드에 대해 구성된 리소스 [요청과 제한](/ko/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)을 식별한다. 요청 또는 제한이 0이 아닌 경우 kube-scheduler는 메트릭 시계열을 보고한다. 시계열에는 다음과 같은 레이블이 지정된다.
- 네임스페이스
- 파드 이름
- 파드가 스케줄된 노드 또는 아직 스케줄되지 않은 경우 빈 문자열
- 우선순위
- 해당 파드에 할당된 스케줄러
- 리소스 이름 (예: `cpu`)
- 알려진 경우 리소스 단위 (예: `cores`)
파드가 완료되면 (`Never` 또는 `OnFailure`의 `restartPolicy`가 있고 `Succeeded` 또는 `Failed` 파드 단계에 있거나, 삭제되고 모든 컨테이너가 종료된 상태에 있음) 스케줄러가 이제 다른 파드를 실행하도록 스케줄할 수 있으므로 시리즈가 더 이상 보고되지 않는다. 두 메트릭을 `kube_pod_resource_request` 및 `kube_pod_resource_limit` 라고 한다.
커맨드 라인 플래그 `--disabled-metrics` 를 통해 메트릭을 명시적으로 끌 수 있다. 이 방법이 필요한 이유는 메트릭이 성능 문제를 일으키는 경우을 예로 들 수 있다. 입력값은 비활성화되는 메트릭 목록이다(예: `--disabled-metrics=metric1,metric2`).
## 메트릭 카디널리티(cardinality) 적용
제한되지 않은 차원의 메트릭은 계측하는 컴포넌트에서 메모리 문제를 일으킬 수 있다. 리소스 사용을 제한하려면, `--allow-label-value` 커맨드 라인 옵션을 사용하여 메트릭 항목에 대한 레이블 값의 허용 목록(allow-list)을 동적으로 구성한다.
알파 단계에서, 플래그는 메트릭 레이블 허용 목록으로 일련의 매핑만 가져올 수 있다.
각 매핑은 `<metric_name>,<label_name>=<allowed_labels>` 형식이다. 여기서
