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commit
b5f838fb88
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@ -102,7 +102,7 @@ kubectl create secret docker-registry regcred --docker-server=<your-registry-ser
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아래의 각 항목에 대한 설명을 참고한다.
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* `<your-registry-server>` 은 프라이빗 도커 저장소의 FQDN 주소이다.
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도커허브(DockerHub)는 `https://index.docker.io/v2/` 를 사용한다.
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도커허브(DockerHub)는 `https://index.docker.io/v1/` 를 사용한다.
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* `<your-name>` 은 도커 사용자의 계정이다.
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* `<your-pword>` 은 도커 사용자의 비밀번호이다.
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* `<your-email>` 은 도커 사용자의 이메일 주소이다.
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@ -31,6 +31,13 @@ API 서버에서 제어될 수는 없다.
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을 사용하는 것이 바람직하다.
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{{< /note >}}
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{{< note >}}
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스태틱 파드의 `spec`은 다른 API 오브젝트(예를 들면,
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{{< glossary_tooltip text="서비스어카운트" term_id="service-account" >}},
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{{< glossary_tooltip text="컨피그맵" term_id="configmap" >}},
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{{< glossary_tooltip text="시크릿" term_id="secret" >}}, 등)가 참조할 수 없다.
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{{< /note >}}
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## {{% heading "prerequisites" %}}
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{{< include "task-tutorial-prereqs.md" >}} {{< version-check >}}
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@ -1,4 +1,9 @@
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title: Horizontal Pod Autoscaler 연습
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content_type: task
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weight: 100
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@ -100,7 +105,8 @@ NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICA
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php-apache Deployment/php-apache/scale 0% / 50% 1 10 1 18s
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```
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아직 서버로 어떠한 요청도 하지 않았기 때문에, 현재 CPU 소비는 0%임을 확인할 수 있다 (``TARGET``은 디플로이먼트에 의해 제어되는 파드들의 평균을 나타낸다).
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아직 서버로 어떠한 요청도 하지 않았기 때문에, 현재 CPU 소비는 0%임을 확인할 수 있다.
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(``TARGET``은 디플로이먼트에 의해 제어되는 파드들의 평균을 나타낸다)
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## 부하 증가
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@ -236,15 +242,11 @@ CPU 외에 다른 메트릭을 지정할 수 있는데, 기본적으로 지원
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더 고급화된 클러스터 모니터링 설정이 필요하다.
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이러한 대체 메트릭 타입중 첫 번째는 *파드 메트릭* 이다.
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이 메트릭은 파드들을 설명하고, 파드들간의 평균을 내며,
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대상 값과 비교하여 레플리카 개수를 결정한다.
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이것들은 `AverageValue`의 `target`만을 지원한다는 것을 제외하면,
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자원 메트릭과 매우 유사하게 동작한다.
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이 메트릭은 파드들을 설명하고, 파드들 간의 평균을 내며, 대상 값과 비교하여 레플리카 개수를 결정한다.
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이것들은 `AverageValue`의 `target`만을 지원한다는 것을 제외하면, 자원 메트릭과 매우 유사하게 동작한다.
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파드 메트릭은 이처럼 메트릭 블록을 사용하여 정의된다.
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```yaml
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type: Pods
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pods:
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@ -395,7 +397,9 @@ object:
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external:
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metric:
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name: queue_messages_ready
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selector: "queue=worker_tasks"
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selector:
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matchLabels:
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queue: "worker_tasks"
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target:
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type: AverageValue
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averageValue: 30
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@ -68,14 +68,7 @@ Horizontal Pod Autoscaler는 컨트롤러
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HorizontalPodAutoscaler는 보통 일련의 API 집합(`metrics.k8s.io`,
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`custom.metrics.k8s.io`, `external.metrics.k8s.io`)에서 메트릭을 가져온다. `metrics.k8s.io` API는 대개 별도로
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시작해야 하는 메트릭-서버에 의해 제공된다. 가이드는
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[메트릭-서버](/ko/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline/#메트릭-서버)를
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참조한다. HorizontalPodAutoscaler는 힙스터(Heapster)에서 직접 메트릭을 가져올 수도 있다.
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{{< note >}}
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{{< feature-state state="deprecated" for_k8s_version="v1.11" >}}
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힙스터에서 메트릭 가져오기는 Kubernetes 1.11에서 사용 중단(deprecated)됨.
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{{< /note >}}
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시작해야 하는 메트릭-서버에 의해 제공된다. 더 자세한 정보는 [메트릭-서버](/ko/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline/#메트릭-서버)를 참조한다.
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자세한 사항은 [메트릭 API를 위한 지원](#메트릭-api를-위한-지원)을 참조한다.
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@ -225,8 +218,7 @@ v1.12부터는 새로운 알고리즘 업데이트가 업스케일 지연에 대
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- `--horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay` : 다운스케일이
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안정화되기까지의 시간 간격을 지정한다.
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Horizontal Pod Autoscaler는 이전의 권장하는 크기를 기억하고,
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이 시간 간격에서의 가장 큰 크기에서만 작동한다.
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기본값은 5분(`5m0s`)이다.
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이 시간 간격에서의 가장 큰 크기에서만 작동한다. 기본값은 5분(`5m0s`)이다.
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{{< note >}}
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이러한 파라미터 값을 조정할 때 클러스터 운영자는 가능한 결과를 알아야
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@ -345,8 +337,6 @@ API에 접속하려면 클러스터 관리자는 다음을 확인해야 한다.
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* 외부 메트릭의 경우, 이것은 `external.metrics.k8s.io` API이다. 위에 제공된 사용자 정의 메트릭 어댑터에서 제공될 수 있다.
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* `--horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients`는 `true`이거나 설정되지 않음. 이것을 false로 설정하면 더 이상 사용되지 않는 힙스터 기반 오토스케일링으로 전환된다.
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이런 다양한 메트릭 경로와 각각의 다른 점에 대한 상세 내용은 관련 디자인 제안서인
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[HPA V2](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/autoscaling/hpa-v2.md),
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[custom.metrics.k8s.io](https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/design-proposals/instrumentation/custom-metrics-api.md),
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