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title: 스케줄러 성능 튜닝
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content_template: templates/concept
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weight: 70
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{{% capture overview %}}
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{{< feature-state for_k8s_version="1.14" state="beta" >}}
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[kube-scheduler](/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/#kube-scheduler)
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는 쿠버네티스의 기본 스케줄러이다. 그것은 클러스터의
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노드에 파드를 배치하는 역할을 한다.
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파드의 스케줄링 요건을 충족하는
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클러스터의 노드를 파드에 _적합한(feasible)_ 노드라고 한다. 스케줄러는
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파드에 대해 적합한 노드를 찾고 기능 셋을 실행하여 해당 노드의 점수를
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측정한다. 그리고 스케줄러는 파드를 실행하는데 적합한 모든 노드 중 가장
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높은 점수를 가진 노드를 선택한다. 이후 스케줄러는 _바인딩_ 이라는 프로세스로
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API 서버에 해당 결정을 통지한다.
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본 페이지에서는 상대적으로 큰 규모의 쿠버네티스 클러스터에 대한 성능 튜닝
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최적화에 대해 설명한다.
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{{% /capture %}}
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{{% capture body %}}
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## 점수를 측정할 노드의 비율
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쿠버네티스 1.12 이전 버전에서, Kube-scheduler는 클러스터의 모든 노드에
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대한 적합성(feasibility)을 확인한 후에 적합한 노드들에 대해서 점수를 측정했다.
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쿠버네티스 1.12는 새로운 특징을 추가했으며, 이 특징은 스케줄러가 특정
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숫자의 적합한 노드를 찾은 이후에 추가적인 적합 노드를 찾는 것을 중단하게 한다.
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이것은 대규모 클러스터에서 스케줄러 성능을 향상시킨다. 해당 숫자는 클러스터
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크기에 대한 비율로 지정된다. 그 비율은 `percentageOfNodesToScore` 구성
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옵션으로 제어될 수 있다. 값의 범위는 1과 100 사이여야 한다. 더 높은 값은
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100%로 간주된다. 0은 구성 옵션을 제공하지 않는 것과 동일하다.
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점수를 측정할 노드의 비율이 구성 옵션에 명시되지 않은 경우를 대비하여, 쿠버네티스 1.14는
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클러스터의 크기에 기반하여 해당 비율 값을 찾는 로직을 가지고 있다. 이 로직은
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100-노드 클러스터에 대해 50%를 값으로 출력하는 선형 공식을 사용한다. 해당 공식은 5000-노드
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클러스터에 대해서는 10%를 값으로 출력한다. 자동으로 지정되는 값의 하한값은 5%이다. 다시
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말해, 사용자가 구성 옵션에 5 보다 낮은 값은 지정하지 않은 한, 스케줄러는
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클러스터의 크기와 무관하게 적어도 5%의 클러스터에 대해서는 항상 점수를
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측정한다.
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아래는 `percentageOfNodesToScore`를 50%로 설정하는 구성 예제이다.
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```yaml
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apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1alpha1
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kind: KubeSchedulerConfiguration
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algorithmSource:
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provider: DefaultProvider
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...
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percentageOfNodesToScore: 50
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```
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{{< note >}} 클러스터에서 적합한 노드가 50 미만인 경우, 스케줄러는 여전히
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모든 노드를 확인한다. 그 이유는 스케줄러가 탐색을 조기 중단하기에는 적합한
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노드의 수가 충분하지 않기 때문이다. {{< /note >}}
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**이 특징을 비활성화하려면**, `percentageOfNodesToScore`를 100으로 지정한다.
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### percentageOfNodesToScore 튜닝
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`percentageOfNodesToScore`는 1과 100 사이의 값이어야하며
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기본 값은 클러스터 크기에 따라 계산된다. 또한 50 노드로 하드 코딩된
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최소 값도 있다. 이는 수백 개 정도의 노드가 있는
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클러스터에서는 해당 옵션을 더 낮은 값으로 변경하더라도 스케줄러가
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찾으려는 적합한 노드의 개수에는 크게 영향을 주지 않는다는 뜻이다.
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이것은 규모가 작은 클러스터에서는 이 옵션의 조정이 성능을 눈에 띄게 향상시키지 않는
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것을 감안하여 의도적으로 설계되었다. 1000 노드 이상의 큰 규모의 클러스터에서는 이 값을
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낮은 수로 설정하면 눈에 띄는 성능 향상을 보일 수도 있다.
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이 값을 세팅할 때 중요하게 고려해야 할 사항은, 클러스터에서
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적은 수의 노드에 대해서만 적합성을 확인하면, 주어진 파드에 대해서
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일부 노드의 점수는 측정이되지 않는다는 것이다. 결과적으로, 주어진 파드를 실행하는데
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가장 높은 점수를 가질 가능성이 있는 노드가 점수 측정 단계로 조차 넘어가지
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않을 수 있다. 이것은 파드의 이상적인 배치보다 낮은 결과를 초래할 것이다.
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그 이유로, 이 값은 너무 낮은 비율로 설정되면 안 된다. 대략의 경험적 법칙은 10 이하의
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값으로는 설정하지 않는 것이다. 더 낮은 값은 사용자의 애플리케이션에서 스케줄러의
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처리량이 치명적이고 노드의 점수가 중요하지 않을 경우에만 사용해야 한다. 다시 말해서, 파드의
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실행에 적합하기만 하다면 어느 노드가 선택되어도 사용자에게 상관없는 경우를 말한다.
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만약 사용자의 클러스터가 단지 백여 개 또는 더 적은 노드를 가지고 있는 경우, 이 구성 옵션의
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기본 값보다 낮은 값으로의 변경을 추천하지 않는다. 그것이 스케줄러의 성능을 크게
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향상시키지는 않을 것이다.
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### 스케줄러가 노드 탐색을 반복(iterate)하는 방법
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이 섹션은 이 특징의 상세한 내부 방식을 이해하고 싶은 사람들을
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위해 작성되었다.
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클러스터의 모든 노드가 파드 실행 대상으로 고려되어 공정한 기회를
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가지도록, 스케줄러는 라운드 로빈(round robin) 방식으로 모든 노드에 대해서 탐색을
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반복한다. 모든 노드가 배열에 나열되어 있다고 생각해보자. 스케줄러는 배열의
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시작부터 시작하여 `percentageOfNodesToScore`에 명시된 충분한 수의 노드를
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찾을 때까지 적합성을 확인한다. 그 다음 파드에 대해서는, 스케줄러가
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이전 파드를 위한 노드 적합성 확인이 마무리된 지점인 노드 배열의 마지막
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포인트부터 확인을 재개한다.
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만약 노드들이 다중의 영역(zone)에 있다면, 다른 영역에 있는 노드들이 적합성
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확인의 대상이 되도록 스케줄러는 다양한 영역에 있는 노드에 대해서
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탐색을 반복한다. 예제로, 2개의 영역에 있는 6개의 노드를 생각해보자.
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영역 1: 노드 1, 노드 2, 노드 3, 노드 4
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영역 2: 노드 5, 노드 6
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스케줄러는 노드의 적합성 평가를 다음의 순서로 실행한다.
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노드 1, 노드 5, 노드 2, 노드 6, 노드 3, 노드 4
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모든 노드를 검토한 후, 노드 1로 돌아간다.
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{{% /capture %}}
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