쿠버네티스 창시자에게 배우는 모범 사례 2판

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쿠버네티스 창시자에게 배우는 모범 사례 2판

프론트엔드 서비스의 레플리카

3

개를 배포하는 디플로이먼트다. 다음과 같이

kubectl

scale

커맨드로 레플리카를

5

개로 확장하자.

kubectl scale deployment frontend

--

replicas 5

실행 결과, 프론트엔드 서비스의 레플리카가

5

개가 늘어난다. 이렇게 해도 문제없이 잘 확장

되지만, 좀 더 지능적으로, 메트릭에 따라 애플리케이션을 오토스케일링할 방법은 없을까?

8.3.9

HPA

를 이용한 수평 스케일링

쿠버네티스

HPA

를 이용하면

CPU

, 메모리, 기타 커스텀 메트릭에 따라 디플로이먼트를 스

케일링할 수 있다.

HPA

는 디플로이먼트를 계속 관찰하면서 쿠버네티스

metrics-server

에

서 메트릭을 가져온다. 가용한 최소/최대 파드 수도 설정할 수 있다. 이를테면 최소 파드 수

는

3

개, 최대 파드 수는

10

개로 설정한 상태에서 디플로이먼트의

CPU

사용량이

80

%가 되면

스케일링이 시작되도록

HPA

정책을 적용한다.

HPA

가 애플리케이션 버그나 에러 때문에 레

플리카를 무한 확장하는 일이 없도록 최소/최대 파드 수는 반드시 지정하자.

다음은

HPA

에 설정 가능한 메트릭 동기화, 레플리카 스케일-업/다운에 관한 디폴트 설정

프로퍼티다.

■

horizontal

-

pod

-

autoscaler ...