[ko] Update outdated files in dev-1.26-ko.1 (M165-M173,M189-M196)
bconfiden2
parent
56e300cef2
commit
2c7b7ef130
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@ -54,7 +54,7 @@ konnectivity-server에 대한 인증서 및 kubeconfig를 생성하거나 얻는
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클러스터 CA 인증서 `/etc/kubernetes/pki/ca.crt`를 사용하여 X.509 인증서를 발급할 수 있다.
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```bash
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openssl req -subj "/CN=system:konnectivity-server" -new -newkey rsa:2048 -nodes -out konnectivity.csr -keyout konnectivity.key -out konnectivity.csr
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||||
openssl req -subj "/CN=system:konnectivity-server" -new -newkey rsa:2048 -nodes -out konnectivity.csr -keyout konnectivity.key
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||||
openssl x509 -req -in konnectivity.csr -CA /etc/kubernetes/pki/ca.crt -CAkey /etc/kubernetes/pki/ca.key -CAcreateserial -out konnectivity.crt -days 375 -sha256
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||||
SERVER=$(kubectl config view -o jsonpath='{.clusters..server}')
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||||
kubectl --kubeconfig /etc/kubernetes/konnectivity-server.conf config set-credentials system:konnectivity-server --client-certificate konnectivity.crt --client-key konnectivity.key --embed-certs=true
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@ -244,7 +244,13 @@ gcloud docker -- push gcr.io/<project>/job-wq-1
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kubectl apply -f ./job.yaml
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```
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이제 조금 기다린 다음, 잡을 확인한다.
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아래와 같이 시간 제한(timeout)을 설정하고, 잡이 성공할 때까지 기다린다.
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```shell
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# 조건명은 대소문자를 구분하지 않는다.
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||||
kubectl wait --for=condition=complete --timeout=300s job/job-wq-1
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||||
```
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잡을 확인한다.
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```shell
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kubectl describe jobs/job-wq-1
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@ -285,6 +291,8 @@ Events:
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14s 14s 1 {job } Normal SuccessfulCreate Created pod: job-wq-1-p17e0
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```
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모든 파드가 성공했다. 야호.
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@ -171,6 +171,7 @@ gcloud docker -- push gcr.io/<project>/job-wq-2
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따라서, 잡 완료 횟수를 1로 설정했다. 잡 컨트롤러는 다른 파드도 완료될 때까지
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기다린다.
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## 잡 실행
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이제 잡을 실행한다.
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@ -207,9 +208,18 @@ Events:
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FirstSeen LastSeen Count From SubobjectPath Type Reason Message
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--------- -------- ----- ---- ------------- -------- ------ -------
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33s 33s 1 {job-controller } Normal SuccessfulCreate Created pod: job-wq-2-lglf8
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```
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||||
아래와 같이 시간 제한(timeout)을 설정하고, 잡이 성공할 때까지 기다린다.
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```shell
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||||
# 조건명은 대소문자를 구분하지 않는다.
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||||
kubectl wait --for=condition=complete --timeout=300s job/job-wq-2
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||||
```
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```shell
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||||
kubectl logs pods/job-wq-2-7r7b2
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||||
```
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```
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||||
Worker with sessionID: bbd72d0a-9e5c-4dd6-abf6-416cc267991f
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Initial queue state: empty=False
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Working on banana
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@ -217,7 +227,7 @@ Working on date
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Working on lemon
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```
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보시다시피, 사용자의 파드 중 하나가 여러 작업 단위에서 작업했다.
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보다시피, 파드 중 하나가 여러 작업 항목을 처리했다.
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<!-- discussion -->
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@ -107,7 +107,14 @@ kubectl apply -f https://kubernetes.io/examples/application/job/indexed-job.yaml
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`.spec.parallelism`가 `.spec.completions`보다 작기 때문에, 컨트롤 플레인은 추가로 파드를 시작하기 전 최초 생성된 파드 중 일부가 완료되기를 기다린다.
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잡을 생성했다면, 잠시 기다린 후 진행 상황을 확인한다.
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||||
아래와 같이 시간 제한(timeout)을 설정하고, 잡이 성공할 때까지 기다린다.
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||||
```shell
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||||
# 조건명은 대소문자를 구분하지 않는다.
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||||
kubectl wait --for=condition=complete --timeout=300s job/indexed-job
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||||
```
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||||
잡의 상세 설명을 출력하여 성공적으로 수행되었는지 확인한다.
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```shell
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kubectl describe jobs/indexed-job
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@ -182,4 +189,4 @@ kubectl logs indexed-job-fdhq5 # 잡에 속한 파드의 이름에 맞춰 변경
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```
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xuq
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```
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```
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@ -8,50 +8,46 @@ description: 클러스터의 노드별로 리소스로 사용할 GPU를 구성
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<!-- overview -->
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{{< feature-state state="beta" for_k8s_version="v1.10" >}}
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||||
쿠버네티스는 AMD 및 NVIDIA GPU(그래픽 프로세싱 유닛)를 노드들에 걸쳐 관리하기 위한 **실험적인**
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||||
지원을 포함한다.
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||||
이 페이지는 여러 쿠버네티스 버전에서 사용자가 GPU를 활용할 수 있는 방법과
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||||
현재의 제약 사항을 설명한다.
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{{< feature-state state="stable" for_k8s_version="v1.26" >}}
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||||
쿠버네티스는 {{< glossary_tooltip text="디바이스 플러그인" term_id="device-plugin" >}}을 사용하여
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||||
AMD 및 NVIDIA GPU(그래픽 프로세싱 유닛)를 여러 노드들에 걸쳐 관리하기 위한
|
||||
**안정적인** 지원을 포함한다.
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||||
이 페이지는 사용자가 GPU를 활용할 수 있는 방법과,
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||||
몇 가지 제한 사항에 대하여 설명한다.
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<!-- body -->
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||||
## 디바이스 플러그인 사용하기
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쿠버네티스는 {{< glossary_tooltip text="디바이스 플러그인" term_id="device-plugin" >}}을 구현하여
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||||
파드가 GPU와 같이 특별한 하드웨어 기능에 접근할 수 있게 한다.
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||||
쿠버네티스는 디바이스 플러그인을 구현하여 파드가 GPU와 같이 특별한 하드웨어 기능에 접근할 수 있게 한다.
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{{% thirdparty-content %}}
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||||
관리자는 해당하는 하드웨어 벤더의 GPU 드라이버를 노드에
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설치해야 하며, GPU 벤더가 제공하는 디바이스 플러그인을
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실행해야 한다.
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실행해야 한다. 다음은 몇몇 벤더의 지침에 대한 웹페이지이다.
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* [AMD](#amd-gpu-디바이스-플러그인-배치하기)
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||||
* [NVIDIA](#nvidia-gpu-디바이스-플러그인-배치하기)
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||||
* [AMD](https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin#deployment)
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||||
* [Intel](https://intel.github.io/intel-device-plugins-for-kubernetes/cmd/gpu_plugin/README.html)
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||||
* [NVIDIA](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin#quick-start)
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||||
위의 조건이 만족되면, 쿠버네티스는 `amd.com/gpu` 또는
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||||
`nvidia.com/gpu` 를 스케줄 가능한 리소스로써 노출시킨다.
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||||
플러그인을 한 번 설치하고 나면, 클러스터는 `amd.com/gpu` 또는 `nvidia.com/gpu`를 스케줄 가능한 리소스로써 노출시킨다.
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||||
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||||
사용자는 이 GPU들을 `cpu` 나 `memory` 를 요청하는 방식과 동일하게
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||||
`<vendor>.com/gpu` 를 요청함으로써 컨테이너에서 활용할 수 있다.
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||||
그러나 GPU를 사용할 때는 리소스 요구 사항을 명시하는 방식에 약간의
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||||
제약이 있다.
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||||
사용자는 이 GPU들을 `cpu`나 `memory`를 요청하는 방식과 동일하게
|
||||
GPU 자원을 요청함으로써 컨테이너에서 활용할 수 있다.
|
||||
그러나 리소스의 요구 사항을 명시하는 방식에
|
||||
약간의 제약이 있다.
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||||
|
||||
- GPU는 `limits` 섹션에서만 명시되는 것을 가정한다. 그 의미는 다음과 같다.
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||||
* 쿠버네티스는 limits를 requests의 기본 값으로 사용하게 되므로
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||||
사용자는 GPU `limits` 를 명시할 때 `requests` 명시하지 않아도 된다.
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||||
* 사용자는 `limits` 과 `requests` 를 모두 명시할 수 있지만, 두 값은
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||||
동일해야 한다.
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||||
* 사용자는 `limits` 명시 없이는 GPU `requests` 를 명시할 수 없다.
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||||
- 컨테이너들(그리고 파드들)은 GPU를 공유하지 않는다. GPU에 대한 초과 할당(overcommitting)은 제공되지 않는다.
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||||
- 각 컨테이너는 하나 이상의 GPU를 요청할 수 있다. GPU의 일부(fraction)를 요청하는 것은
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||||
불가능하다.
|
||||
GPU는 `limits` 섹션에서만 명시되는 것을 가정한다. 그 의미는 다음과 같다.
|
||||
* 쿠버네티스는 limits를 requests의 기본 값으로 사용하게 되므로
|
||||
사용자는 GPU `limits` 를 명시할 때 `requests` 명시하지 않아도 된다.
|
||||
* 사용자는 `limits` 과 `requests` 를 모두 명시할 수 있지만, 두 값은
|
||||
동일해야 한다.
|
||||
* 사용자는 `limits` 명시 없이는 GPU `requests` 를 명시할 수 없다.
|
||||
|
||||
다음은 한 예제를 보여준다.
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||||
다음은 GPU를 요청하는 파드에 대한 예제 매니페스트를 보여준다.
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```yaml
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apiVersion: v1
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@ -61,81 +57,12 @@ metadata:
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spec:
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restartPolicy: OnFailure
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||||
containers:
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||||
- name: cuda-vector-add
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||||
# https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/v1.7.11/test/images/nvidia-cuda/Dockerfile
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||||
image: "registry.k8s.io/cuda-vector-add:v0.1"
|
||||
- name: example-vector-add
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||||
image: "registry.example/example-vector-add:v42"
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||||
resources:
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||||
limits:
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||||
nvidia.com/gpu: 1 # GPU 1개 요청하기
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||||
```
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||||
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||||
### AMD GPU 디바이스 플러그인 배치하기
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||||
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||||
[공식 AMD GPU 디바이스 플러그인](https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin)에는
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||||
다음의 요구 사항이 있다.
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||||
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||||
- 쿠버네티스 노드들에는 AMD GPU 리눅스 드라이버가 미리 설치되어 있어야 한다.
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||||
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||||
클러스터가 실행 중이고 위의 요구 사항이 만족된 후, AMD 디바이스 플러그인을 배치하기 위해서는
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||||
아래 명령어를 실행한다.
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||||
```shell
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||||
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin/v1.10/k8s-ds-amdgpu-dp.yaml
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||||
```
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||||
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||||
[RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin](https://github.com/RadeonOpenCompute/k8s-device-plugin)에 이슈를 로깅하여
|
||||
해당 서드 파티 디바이스 플러그인에 대한 이슈를 리포트할 수 있다.
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||||
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||||
### NVIDIA GPU 디바이스 플러그인 배치하기
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||||
현재는 NVIDIA GPU에 대한 두 개의 디바이스 플러그인 구현체가 있다.
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||||
#### 공식 NVIDIA GPU 디바이스 플러그인
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||||
[공식 NVIDIA GPU 디바이스 플러그인](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin)은
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||||
다음의 요구 사항을 가진다.
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||||
- 쿠버네티스 노드에는 NVIDIA 드라이버가 미리 설치되어 있어야 한다.
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||||
- 쿠버네티스 노드에는 [nvidia-docker 2.0](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)이 미리 설치되어 있어야 한다.
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||||
- Kubelet은 자신의 컨테이너 런타임으로 도커를 사용해야 한다.
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||||
- 도커는 runc 대신 `nvidia-container-runtime` 이 [기본 런타임](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin#preparing-your-gpu-nodes)으로
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||||
설정되어야 한다.
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||||
- NVIDIA 드라이버의 버전은 조건 ~= 384.81을 만족해야 한다.
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||||
|
||||
클러스터가 실행 중이고 위의 요구 사항이 만족된 후, NVIDIA 디바이스 플러그인을 배치하기 위해서는
|
||||
아래 명령어를 실행한다.
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||||
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||||
```shell
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||||
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/1.0.0-beta4/nvidia-device-plugin.yml
|
||||
```
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||||
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||||
[NVIDIA/k8s-device-plugin](https://github.com/NVIDIA/k8s-device-plugin)에 이슈를 로깅하여
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||||
해당 서드 파티 디바이스 플러그인에 대한 이슈를 리포트할 수 있다.
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||||
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||||
#### GCE에서 사용되는 NVIDIA GPU 디바이스 플러그인
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||||
[GCE에서 사용되는 NVIDIA GPU 디바이스 플러그인](https://github.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/tree/master/cmd/nvidia_gpu)은
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||||
nvidia-docker의 사용이 필수가 아니며 컨테이너 런타임 인터페이스(CRI)에
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||||
호환되는 다른 컨테이너 런타임을 사용할 수 있다. 해당 사항은
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||||
[컨테이너에 최적화된 OS](https://cloud.google.com/container-optimized-os/)에서 테스트되었고,
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우분투 1.9 이후 버전에 대한 실험적인 코드를 가지고 있다.
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||||
사용자는 다음 커맨드를 사용하여 NVIDIA 드라이버와 디바이스 플러그인을 설치할 수 있다.
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```shell
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||||
# 컨테이너에 최적회된 OS에 NVIDIA 드라이버 설치:
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||||
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/stable/daemonset.yaml
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||||
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||||
# 우분투에 NVIDIA 드라이버 설치(실험적):
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||||
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators/stable/nvidia-driver-installer/ubuntu/daemonset.yaml
|
||||
|
||||
# 디바이스 플러그인 설치:
|
||||
kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/kubernetes/release-1.14/cluster/addons/device-plugins/nvidia-gpu/daemonset.yaml
|
||||
```
|
||||
|
||||
[GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators](https://github.com/GoogleCloudPlatform/container-engine-accelerators)에 이슈를 로깅하여
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||||
해당 서드 파티 디바이스 플러그인에 대한 이슈를 리포트할 수 있다.
|
||||
|
||||
Google은 GKE에서 NVIDIA GPU 사용에 대한 자체 [설명서](https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/gpus)를 게재하고 있다.
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||||
gpu-vendor.example/example-gpu: 1 # 1 GPU 요청
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||||
```
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||||
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||||
## 다른 타입의 GPU들을 포함하는 클러스터
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||||
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||||
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@ -147,10 +74,13 @@ Google은 GKE에서 NVIDIA GPU 사용에 대한 자체 [설명서](https://cloud
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||||
```shell
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||||
# 노드가 가진 가속기 타입에 따라 레이블을 단다.
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||||
kubectl label nodes <node-with-k80> accelerator=nvidia-tesla-k80
|
||||
kubectl label nodes <node-with-p100> accelerator=nvidia-tesla-p100
|
||||
kubectl label nodes node1 accelerator=example-gpu-x100
|
||||
kubectl label nodes node2 accelerator=other-gpu-k915
|
||||
```
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||||
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||||
`accelerator` 레이블 키를 `accelerator`로 지정한 것은 그저 예시일 뿐이며,
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||||
선호하는 다른 레이블 키를 사용할 수 있다.
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||||
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||||
## 노드 레이블링 자동화 {#node-labeller}
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||||
|
||||
만약 AMD GPU 디바이스를 사용하고 있다면,
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||||
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@ -179,19 +109,18 @@ kubectl describe node cluster-node-23
|
|||
```
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||||
|
||||
```
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||||
Name: cluster-node-23
|
||||
Roles: <none>
|
||||
Labels: beta.amd.com/gpu.cu-count.64=1
|
||||
beta.amd.com/gpu.device-id.6860=1
|
||||
beta.amd.com/gpu.family.AI=1
|
||||
beta.amd.com/gpu.simd-count.256=1
|
||||
beta.amd.com/gpu.vram.16G=1
|
||||
beta.kubernetes.io/arch=amd64
|
||||
beta.kubernetes.io/os=linux
|
||||
kubernetes.io/hostname=cluster-node-23
|
||||
Annotations: kubeadm.alpha.kubernetes.io/cri-socket: /var/run/dockershim.sock
|
||||
node.alpha.kubernetes.io/ttl: 0
|
||||
…
|
||||
Name: cluster-node-23
|
||||
Roles: <none>
|
||||
Labels: beta.amd.com/gpu.cu-count.64=1
|
||||
beta.amd.com/gpu.device-id.6860=1
|
||||
beta.amd.com/gpu.family.AI=1
|
||||
beta.amd.com/gpu.simd-count.256=1
|
||||
beta.amd.com/gpu.vram.16G=1
|
||||
kubernetes.io/arch=amd64
|
||||
kubernetes.io/os=linux
|
||||
kubernetes.io/hostname=cluster-node-23
|
||||
Annotations: node.alpha.kubernetes.io/ttl: 0
|
||||
…
|
||||
```
|
||||
|
||||
노드 레이블러가 사용된 경우, GPU 타입을 파드 스펙에 명시할 수 있다.
|
||||
|
|
@ -210,9 +139,14 @@ spec:
|
|||
resources:
|
||||
limits:
|
||||
nvidia.com/gpu: 1
|
||||
nodeSelector:
|
||||
accelerator: nvidia-tesla-p100 # 또는 nvidia-tesla-k80 등.
|
||||
affinity:
|
||||
nodeAffinity:
|
||||
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
|
||||
nodeSelectorTerms:
|
||||
– matchExpressions:
|
||||
– key: beta.amd.com/gpu.family.AI # Arctic Islands GPU family
|
||||
operator: Exist
|
||||
```
|
||||
|
||||
이것은 파드가 사용자가 지정한 GPU 타입을 가진 노드에 스케줄 되도록
|
||||
이것은 사용자가 지정한 GPU 타입을 가진 노드에 파드가 스케줄 되도록
|
||||
만든다.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -47,7 +47,30 @@ Horizontal Pod Autoscaling을 활용하는
|
|||
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||||
## HorizontalPodAutoscaler는 어떻게 작동하는가?
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||||
|
||||
{{< figure src="/images/docs/horizontal-pod-autoscaler.svg" caption="HorizontalPodAutoscaler는 디플로이먼트 및 디플로이먼트의 레플리카셋의 크기를 조정한다" class="diagram-medium">}}
|
||||
{{< mermaid >}}
|
||||
graph BT
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||||
|
||||
hpa[Horizontal Pod Autoscaler] --> scale[Scale]
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||||
|
||||
subgraph rc[RC / Deployment]
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||||
scale
|
||||
end
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||||
|
||||
scale -.-> pod1[Pod 1]
|
||||
scale -.-> pod2[Pod 2]
|
||||
scale -.-> pod3[Pod N]
|
||||
|
||||
classDef hpa fill:#D5A6BD,stroke:#1E1E1D,stroke-width:1px,color:#1E1E1D;
|
||||
classDef rc fill:#F9CB9C,stroke:#1E1E1D,stroke-width:1px,color:#1E1E1D;
|
||||
classDef scale fill:#B6D7A8,stroke:#1E1E1D,stroke-width:1px,color:#1E1E1D;
|
||||
classDef pod fill:#9FC5E8,stroke:#1E1E1D,stroke-width:1px,color:#1E1E1D;
|
||||
class hpa hpa;
|
||||
class rc rc;
|
||||
class scale scale;
|
||||
class pod1,pod2,pod3 pod
|
||||
{{< /mermaid >}}
|
||||
|
||||
그림 1. HorizontalPodAutoscaler는 디플로이먼트 및 디플로이먼트의 레플리카셋의 크기를 조정한다.
|
||||
|
||||
쿠버네티스는 Horizontal Pod Autoscaling을
|
||||
간헐적으로(intermittently) 실행되는
|
||||
|
|
@ -139,7 +162,7 @@ CPU를 스케일할 때, 파드가 아직 Ready되지 않았거나(여전히
|
|||
기술적 제약으로 인해, HorizontalPodAutoscaler 컨트롤러는
|
||||
특정 CPU 메트릭을 나중에 사용할지 말지 결정할 때, 파드가 준비되는
|
||||
시작 시간을 정확하게 알 수 없다. 대신, 파드가 아직 준비되지
|
||||
않았고 시작 이후 짧은 시간 내에 파드가 준비되지 않은 상태로
|
||||
않았고 시작 이후 짧은 시간 내에 파드가 준비 상태로
|
||||
전환된다면, 해당 파드를 "아직 준비되지 않음(not yet ready)"으로 간주한다.
|
||||
이 값은 `--horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay` 플래그로 설정되며, 기본값은 30초
|
||||
이다. 일단 파드가 준비되고 시작된 후 구성 가능한 시간 이내이면,
|
||||
|
|
|
|||
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@ -35,8 +35,8 @@ kind를 시작하고 실행하기 위해 수행해야 하는 작업을 보여준
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## minikube
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`kind` 와 마찬가지로, [`minikube`](https://minikube.sigs.k8s.io/)는 쿠버네티스를 로컬에서 실행할 수 있는
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||||
도구이다. `minikube` 는 개인용 컴퓨터(윈도우, macOS 및 리눅스 PC 포함)에서
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||||
단일 노드 쿠버네티스 클러스터를 실행하여 쿠버네티스를 사용해보거나 일상적인 개발 작업을
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||||
도구이다. `minikube` 는 개인용 컴퓨터(윈도우, macOS 및 리눅스 PC 포함)에서 올인원 방식 또는
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||||
복수 개의 노드로 쿠버네티스 클러스터를 실행하여, 쿠버네티스를 사용해보거나 일상적인 개발 작업을
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수행할 수 있다.
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||||
도구 설치에 중점을 두고 있다면 공식 사이트에서의
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@ -120,13 +120,13 @@ card:
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2. 구글 클라우드 공개 사이닝 키를 다운로드한다.
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```shell
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||||
sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg
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||||
sudo curl -fsSLo /etc/apt/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg
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||||
```
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||||
3. 쿠버네티스 `apt` 리포지터리를 추가한다.
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```shell
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||||
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
|
||||
echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
|
||||
```
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||||
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||||
4. 새 리포지터리의 `apt` 패키지 색인을 업데이트하고 kubectl을 설치한다.
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||||
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@ -135,6 +135,10 @@ card:
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|||
sudo apt-get update
|
||||
sudo apt-get install -y kubectl
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||||
```
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||||
{{< note >}}
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||||
Debian 12 또는 Ubuntu 22.04 이전 릴리스에서는 기본적으로 `/etc/apt/keyrings` 파일이 존재하지 않는다.
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||||
필요할 경우, 읽기 권한은 모두에게 부여되지만 쓰기 권한은 관리자만 갖도록 해당 디렉토리를 생성한다.
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||||
{{< /note >}}
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||||
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||||
{{% /tab %}}
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||||
|
||||
|
|
@ -146,7 +150,7 @@ name=Kubernetes
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|||
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-\$basearch
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||||
enabled=1
|
||||
gpgcheck=1
|
||||
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
|
||||
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
|
||||
EOF
|
||||
sudo yum install -y kubectl
|
||||
```
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -20,7 +20,7 @@ card:
|
|||
다음과 같은 방법으로 윈도우에 kubectl을 설치할 수 있다.
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||||
|
||||
- [윈도우에서 curl을 사용하여 kubectl 바이너리 설치](#install-kubectl-binary-with-curl-on-windows)
|
||||
- [Chocolatey 또는 Scoop을 사용하여 윈도우에 설치](#install-on-windows-using-chocolatey-or-scoop)
|
||||
- [Chocolatey, Scoop, 또는 winget을 사용하여 윈도우에 설치](#install-nonstandard-package-tools)
|
||||
|
||||
### 윈도우에서 curl을 사용하여 kubectl 바이너리 설치 {#install-kubectl-binary-with-curl-on-windows}
|
||||
|
||||
|
|
@ -30,7 +30,7 @@ card:
|
|||
또는 `curl` 을 설치한 경우, 다음 명령을 사용한다.
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/v{{< skew currentPatchVersion >}}/bin/windows/amd64/kubectl.exe"
|
||||
curl.exe -LO "https://dl.k8s.io/release/v{{< skew currentPatchVersion >}}/bin/windows/amd64/kubectl.exe"
|
||||
```
|
||||
|
||||
{{< note >}}
|
||||
|
|
@ -42,7 +42,11 @@ card:
|
|||
`kubectl` 체크섬 파일을 다운로드한다.
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
<<<<<<< HEAD
|
||||
curl -LO "https://dl.k8s.io/v{{< skew currentPatchVersion >}}/bin/windows/amd64/kubectl.exe.sha256"
|
||||
=======
|
||||
curl.exe -LO "https://dl.k8s.io/{{< param "fullversion" >}}/bin/windows/amd64/kubectl.exe.sha256"
|
||||
>>>>>>> e54c13c4a4 ([ko] Update outdated files in dev-1.26-ko.1 (M165-M173,M189-M196))
|
||||
```
|
||||
|
||||
`kubectl` 바이너리를 체크섬 파일을 통해 검증한다.
|
||||
|
|
@ -78,9 +82,9 @@ card:
|
|||
도커 데스크톱을 이전에 설치한 경우, 도커 데스크톱 설치 프로그램에서 추가한 `PATH` 항목 앞에 `PATH` 항목을 배치하거나 도커 데스크톱의 `kubectl` 을 제거해야 할 수도 있다.
|
||||
{{< /note >}}
|
||||
|
||||
### Chocolatey 또는 Scoop을 사용하여 윈도우에 설치 {#install-on-windows-using-chocolatey-or-scoop}
|
||||
### Chocolatey, Scoop, 또는 winget을 사용하여 윈도우에 설치 {#install-nonstandard-package-tools}
|
||||
|
||||
1. 윈도우에 kubectl을 설치하기 위해서 [Chocolatey](https://chocolatey.org) 패키지 관리자나 [Scoop](https://scoop.sh) 커맨드 라인 설치 프로그램을 사용할 수 있다.
|
||||
1. 윈도우에 kubectl을 설치하기 위해서 [Chocolatey](https://chocolatey.org) 패키지 관리자, [Scoop](https://scoop.sh) 커맨드 라인 설치 프로그램, [winget](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/package-manager/winget/) 패키지 관리자를 사용할 수 있다.
|
||||
|
||||
{{< tabs name="kubectl_win_install" >}}
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||||
{{% tab name="choco" %}}
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||||
|
|
@ -93,9 +97,13 @@ card:
|
|||
scoop install kubectl
|
||||
```
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||||
{{% /tab %}}
|
||||
{{% tab name="winget" %}}
|
||||
```powershell
|
||||
winget install -e --id Kubernetes.kubectl
|
||||
```
|
||||
{{% /tab %}}
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||||
{{< /tabs >}}
|
||||
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||||
|
||||
1. 설치한 버전이 최신 버전인지 확인한다.
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||||
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||||
```powershell
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||||
|
|
@ -152,7 +160,11 @@ kubectl은 Bash, Zsh, Fish, 및 PowerShell에 대한 자동 완성 지원을 제
|
|||
1. 다음 명령으로 최신 릴리스를 다운로드한다.
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
<<<<<<< HEAD
|
||||
curl -LO "https://dl.k8s.io/release/v{{< skew currentPatchVersion >}}/bin/windows/amd64/kubectl-convert.exe"
|
||||
=======
|
||||
curl.exe -LO "https://dl.k8s.io/release/{{< param "fullversion" >}}/bin/windows/amd64/kubectl-convert.exe"
|
||||
>>>>>>> e54c13c4a4 ([ko] Update outdated files in dev-1.26-ko.1 (M165-M173,M189-M196))
|
||||
```
|
||||
|
||||
1. 바이너리를 검증한다. (선택 사항)
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||||
|
|
@ -160,7 +172,11 @@ kubectl은 Bash, Zsh, Fish, 및 PowerShell에 대한 자동 완성 지원을 제
|
|||
`kubectl-convert` 체크섬(checksum) 파일을 다운로드한다.
|
||||
|
||||
```powershell
|
||||
<<<<<<< HEAD
|
||||
curl -LO "https://dl.k8s.io/v{{< skew currentPatchVersion >}}/bin/windows/amd64/kubectl-convert.exe.sha256"
|
||||
=======
|
||||
curl.exe -LO "https://dl.k8s.io/{{< param "fullversion" >}}/bin/windows/amd64/kubectl-convert.exe.sha256"
|
||||
>>>>>>> e54c13c4a4 ([ko] Update outdated files in dev-1.26-ko.1 (M165-M173,M189-M196))
|
||||
```
|
||||
|
||||
`kubectl-convert` 바이너리를 체크섬 파일을 통해 검증한다.
|
||||
|
|
|
|||
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@ -152,7 +152,7 @@ container.apparmor.security.beta.kubernetes.io/<container_name>: <profile_ref>
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|||
kubectl get events | grep Created
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||||
```
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||||
```
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||||
22s 22s 1 hello-apparmor Pod spec.containers{hello} Normal Created {kubelet e2e-test-stclair-node-pool-31nt} Created container with docker id 269a53b202d3; Security:[seccomp=unconfined apparmor=k8s-apparmor-example-deny-write]apparmor=k8s-apparmor-example-deny-write]
|
||||
22s 22s 1 hello-apparmor Pod spec.containers{hello} Normal Created {kubelet e2e-test-stclair-node-pool-31nt} Created container with docker id 269a53b202d3; Security:[seccomp=unconfined apparmor=k8s-apparmor-example-deny-write]
|
||||
```
|
||||
|
||||
컨테이너의 루트 프로세스가 올바른 프로파일로 실행되는지는 proc attr을 확인하여 직접 검증할 수 있다.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -187,7 +187,7 @@ weight: 10
|
|||
plugins:
|
||||
- name: PodSecurity
|
||||
configuration:
|
||||
apiVersion: pod-security.admission.config.k8s.io/v1beta1
|
||||
apiVersion: pod-security.admission.config.k8s.io/v1
|
||||
kind: PodSecurityConfiguration
|
||||
defaults:
|
||||
enforce: "baseline"
|
||||
|
|
@ -203,6 +203,13 @@ weight: 10
|
|||
EOF
|
||||
```
|
||||
|
||||
{{< note >}}
|
||||
`pod-security.admission.config.k8s.io/v1` 설정은 쿠버네티스 v1.25 이상을 필요로 한다.
|
||||
쿠버네티스 v1.23 과 v1.24의 경우, [v1beta1](https://v1-24.docs.kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/enforce-standards-admission-controller/)을 사용한다.
|
||||
쿠버네티스 v1.22의 경우, [v1alpha1](https://v1-22.docs.kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/enforce-standards-admission-controller/)을 사용한다.
|
||||
{{< /note >}}
|
||||
|
||||
|
||||
1. API 서버가 클러스터 생성 과정에서 이 파일을 처리할 수 있도록 구성한다.
|
||||
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||||
```
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||||
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|||
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|
@ -155,7 +155,7 @@ namespace/example created
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|||
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||||
## 정리하기
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||||
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||||
`kind delete cluster -name psa-ns-level` 명령을 실행하여 생성했던 클러스터를 삭제한다.
|
||||
`kind delete cluster --name psa-ns-level` 명령을 실행하여 생성했던 클러스터를 삭제한다.
|
||||
|
||||
## {{% heading "whatsnext" %}}
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -2,6 +2,7 @@
|
|||
title: 소스 IP 주소 이용하기
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||||
content_type: tutorial
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||||
min-kubernetes-server-version: v1.5
|
||||
weight: 40
|
||||
---
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||||
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||||
<!-- overview -->
|
||||
|
|
@ -415,5 +416,5 @@ kubectl delete deployment source-ip-app
|
|||
|
||||
## {{% heading "whatsnext" %}}
|
||||
|
||||
* [서비스를 통한 애플리케이션 연결하기](/ko/docs/concepts/services-networking/connect-applications-service/)를 더 자세히 본다.
|
||||
* [서비스를 통한 애플리케이션 연결하기](/ko/docs/tutorials/services/connect-applications-service/)를 더 자세히 본다.
|
||||
* [외부 로드밸런서 생성](/ko/docs/tasks/access-application-cluster/create-external-load-balancer/) 방법을 본다.
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -131,6 +131,11 @@ web-1 1/1 Running 0 18s
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|||
_Running_ ([파드의 단계](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#파드의-단계) 참고)
|
||||
및 _Ready_ ([파드의 컨디션](/ko/docs/concepts/workloads/pods/pod-lifecycle/#파드의-컨디션)에서 `type` 참고) 상태가 되기 전에는 시작되지 않음에 주의한다.
|
||||
|
||||
{{< note >}}
|
||||
스테이트풀셋에서 각 파드에 할당되는 정수값의 순서를 설정하려면,
|
||||
[시작 순서](/ko/docs/concepts/workloads/controllers/statefulset/#시작-순서)를 확인한다.
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||||
{{< /note >}}
|
||||
|
||||
## 스테이트풀셋 안에 파드
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||||
|
||||
스테이트풀셋 안에 파드는 고유한 순번과 동일한 네트워크 신원을 가진다.
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||||
|
|
@ -1202,12 +1207,54 @@ web-3 0/1 Terminating 0 9m
|
|||
kubectl delete svc nginx
|
||||
```
|
||||
|
||||
이 튜토리얼에서 퍼시스턴트볼륨으로 사용했던 영구 스토리지를 삭제한다.
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
kubectl get pvc
|
||||
```
|
||||
```
|
||||
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE
|
||||
www-web-0 Bound pvc-2bf00408-d366-4a12-bad0-1869c65d0bee 1Gi RWO standard 25m
|
||||
www-web-1 Bound pvc-ba3bfe9c-413e-4b95-a2c0-3ea8a54dbab4 1Gi RWO standard 24m
|
||||
www-web-2 Bound pvc-cba6cfa6-3a47-486b-a138-db5930207eaf 1Gi RWO standard 15m
|
||||
www-web-3 Bound pvc-0c04d7f0-787a-4977-8da3-d9d3a6d8d752 1Gi RWO standard 15m
|
||||
www-web-4 Bound pvc-b2c73489-e70b-4a4e-9ec1-9eab439aa43e 1Gi RWO standard 14m
|
||||
```
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
kubectl get pv
|
||||
```
|
||||
```
|
||||
NAME CAPACITY ACCESS MODES RECLAIM POLICY STATUS CLAIM STORAGECLASS REASON AGE
|
||||
pvc-0c04d7f0-787a-4977-8da3-d9d3a6d8d752 1Gi RWO Delete Bound default/www-web-3 standard 15m
|
||||
pvc-2bf00408-d366-4a12-bad0-1869c65d0bee 1Gi RWO Delete Bound default/www-web-0 standard 25m
|
||||
pvc-b2c73489-e70b-4a4e-9ec1-9eab439aa43e 1Gi RWO Delete Bound default/www-web-4 standard 14m
|
||||
pvc-ba3bfe9c-413e-4b95-a2c0-3ea8a54dbab4 1Gi RWO Delete Bound default/www-web-1 standard 24m
|
||||
pvc-cba6cfa6-3a47-486b-a138-db5930207eaf 1Gi RWO Delete Bound default/www-web-2 standard 15m
|
||||
```
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
kubectl delete pvc www-web-0 www-web-1 www-web-2 www-web-3 www-web-4
|
||||
```
|
||||
|
||||
```
|
||||
persistentvolumeclaim "www-web-0" deleted
|
||||
persistentvolumeclaim "www-web-1" deleted
|
||||
persistentvolumeclaim "www-web-2" deleted
|
||||
persistentvolumeclaim "www-web-3" deleted
|
||||
persistentvolumeclaim "www-web-4" deleted
|
||||
```
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
kubectl get pvc
|
||||
```
|
||||
|
||||
```
|
||||
No resources found in default namespace.
|
||||
```
|
||||
{{< note >}}
|
||||
이 튜토리얼에서 사용된 퍼시턴트볼륨을 위한
|
||||
퍼시스턴트 스토리지 미디어도 삭제해야 한다.
|
||||
|
||||
|
||||
모든 스토리지를 반환하도록 환경, 스토리지 설정과
|
||||
프로비저닝 방법에 따른 단계를 따르자.
|
||||
{{< /note >}}
|
||||
{{< /note >}}
|
||||
|
|
@ -174,5 +174,5 @@ kubectl delete deployment hello-world
|
|||
|
||||
## {{% heading "whatsnext" %}}
|
||||
|
||||
[애플리케이션과 서비스 연결하기](/ko/docs/concepts/services-networking/connect-applications-service/)에 대해
|
||||
[애플리케이션과 서비스 연결하기](/ko/docs/tutorials/services/connect-applications-service/)에 대해
|
||||
더 배워 본다.
|
||||
|
|
|
|||
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|
@ -418,5 +418,5 @@ Google Compute Engine 또는 Google Kubernetes Engine
|
|||
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||||
* [쿠버네티스 기초](/ko/docs/tutorials/kubernetes-basics/) 튜토리얼을 완료
|
||||
* [MySQL과 Wordpress을 위한 퍼시스턴트 볼륨](/ko/docs/tutorials/stateful-application/mysql-wordpress-persistent-volume/#visit-your-new-wordpress-blog)을 사용하여 블로그 생성하는데 쿠버네티스 이용하기
|
||||
* [애플리케이션 접속](/ko/docs/concepts/services-networking/connect-applications-service/)에 대해 더 알아보기
|
||||
* [애플리케이션과 서비스 연결하기](/ko/docs/tutorials/services/connect-applications-service/)에 대해 더 알아보기
|
||||
* [자원 관리](/ko/docs/concepts/cluster-administration/manage-deployment/#효과적인-레이블-사용)에 대해 더 알아보기
|
||||
|
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|
|||
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