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HorizontalPodAutoscaler 연습
HorizontalPodAutoscaler(약어: HPA)는 워크로드 리소스(예: 디플로이먼트 또는 스테이트풀셋)를 자동으로 업데이트하며, 워크로드의 크기를 수요에 맞게 자동으로 스케일링하는 것을 목표로 한다.
수평 스케일링은 부하 증가에 대해 파드를 더 배치하는 것을 뜻한다. 이는 수직 스케일링(쿠버네티스에서는, 해당 워크로드를 위해 이미 실행 중인 파드에 더 많은 자원(예: 메모리 또는 CPU)를 할당하는 것)과는 다르다.
부하량이 줄어들고, 파드의 수가 최소 설정값 이상인 경우, HorizontalPodAutoscaler는 워크로드 리소스(디플로이먼트, 스테이트풀셋, 또는 다른 비슷한 리소스)에게 스케일 다운을 지시한다.
이 문서는 예제 웹 앱의 크기를 자동으로 조절하도록 HorizontalPodAutoscaler를 설정하는 예시를 다룬다. 이 예시 워크로드는 PHP 코드를 실행하는 아파치 httpd이다.
시작하기 전에
쿠버네티스 클러스터가 필요하고, kubectl 커맨드-라인 툴이 클러스터와 통신할 수 있도록 설정되어 있어야 한다. 이 튜토리얼은 컨트롤 플레인 호스트가 아닌 노드가 적어도 2개 포함된 클러스터에서 실행하는 것을 추천한다. 만약, 아직 클러스터를 가지고 있지 않다면, minikube를 사용해서 생성하거나 다음 쿠버네티스 플레이그라운드 중 하나를 사용할 수 있다.
쿠버네티스 서버의 버전은 다음과 같거나 더 높아야 함. 버전: 1.23. 버전 확인을 위해서, 다음 커맨드를 실행kubectl version.
이전 버전의
쿠버네티스를 사용하고 있다면, 해당 버전의 문서를
참고한다(사용 가능한 문서의 버전 참고).이 예제를 실행하기 위해, 클러스터에 Metrics Server가 배포 및 구성되어 있어야 한다. 쿠버네티스 Metrics Server는 클러스터의 kubelet으로부터 리소스 메트릭을 수집하고, 수집한 메트릭을 쿠버네티스 API를 통해 노출시키며, 메트릭 수치를 나타내는 새로운 종류의 리소스를 추가하기 위해 APIService를 사용할 수 있다.
Metrics Server를 실행하는 방법을 보려면 metrics-server 문서를 참고한다.
php-apache 서버 구동 및 노출
HorizontalPodAutoscaler 시연을 위해, hpa-example 이미지를 사용하여 컨테이너를 실행하는 디플로이먼트를 시작하고,
다음의 매니페스트를 사용하여 디플로이먼트를
서비스로 노출한다.
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: php-apache
spec:
selector:
matchLabels:
run: php-apache
replicas: 1
template:
metadata:
labels:
run: php-apache
spec:
containers:
- name: php-apache
image: registry.k8s.io/hpa-example
ports:
- containerPort: 80
resources:
limits:
cpu: 500m
requests:
cpu: 200m
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: php-apache
labels:
run: php-apache
spec:
ports:
- port: 80
selector:
run: php-apache
이를 위해, 다음의 명령어를 실행한다.
kubectl apply -f https://k8s.io/examples/application/php-apache.yaml
deployment.apps/php-apache created
service/php-apache created
HorizontalPodAutoscaler 생성
이제 서비스가 동작중이므로,
kubectl을 사용하여 오토스케일러를 생성한다. 이를 위해
kubectl autoscale 서브커맨드를 사용할 수 있다.
아래에서는 첫 번째 단계에서 만든 php-apache 디플로이먼트 파드의 개수를 1부터 10 사이로 유지하는 Horizontal Pod Autoscaler를 생성하는 명령어를 실행할 것이다.
간단히 이야기하면, HPA 컨트롤러는
평균 CPU 사용량을 50%로 유지하기 위해 (디플로이먼트를 업데이트하여) 레플리카의 개수를 늘리고 줄인다.
그러면 디플로이먼트는 레플리카셋을 업데이트하며(이는 모든 쿠버네티스 디플로이먼트의 동작 방식 중 일부이다),
레플리카셋은 자신의 .spec 필드의 변경 사항에 따라 파드를 추가하거나 제거한다.
kubectl run으로 각 파드는 200 밀리코어를 요청하므로, 평균 CPU 사용은 100 밀리코어이다.
알고리즘에 대한 세부 사항은
알고리즘 세부 정보를 참고한다.
HorizontalPodAutoscaler를 생성한다.
kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache autoscaled
다음을 실행하여, 새로 만들어진 HorizontalPodAutoscaler의 현재 상태를 확인할 수 있다.
# "hpa" 또는 "horizontalpodautoscaler" 둘 다 사용 가능하다.
kubectl get hpa
출력은 다음과 같다.
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 0% / 50% 1 10 1 18s
(HorizontalPodAutoscalers 이름이 다르다면, 이미 기존에 존재하고 있었다는 뜻이며, 보통은 문제가 되지 않는다.)
아직 서버로 요청을 보내는 클라이언트가 없기 때문에, 현재 CPU 사용량이 0%임을 확인할 수 있다.
(TARGET 열은 디플로이먼트에 의해 제어되는 파드들의 평균을 나타낸다)
부하 증가시키기
다음으로, 부하가 증가함에 따라 오토스케일러가 어떻게 반응하는지를 살펴볼 것이다. 이를 위해, 클라이언트 역할을 하는 다른 파드를 실행할 것이다. 클라이언트 파드 안의 컨테이너가 php-apache 서비스에 쿼리를 보내는 무한 루프를 실행한다.
# 부하 생성을 유지하면서 나머지 스텝을 수행할 수 있도록,
# 다음의 명령을 별도의 터미널에서 실행한다.
kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox:1.28 --restart=Never -- /bin/sh -c "while sleep 0.01; do wget -q -O- http://php-apache; done"
이제 아래 명령을 실행한다.
# 준비가 되면, 관찰을 마치기 위해 Ctrl+C를 누른다.
kubectl get hpa
1분 쯤 지나면, 다음과 같이 CPU 부하가 올라간 것을 볼 수 있다.
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 305% / 50% 1 10 1 3m
그리고 다음과 같이 레플리카의 수가 증가한 것도 볼 수 있다.
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 305% / 50% 1 10 7 3m
CPU 사용률이 305%까지 증가하였다. 결과적으로, 디플로이먼트의 레플리카 개수가 7개까지 증가하였다.
kubectl get deployment php-apache
HorizontalPodAutoscaler를 조회했을 때와 동일한 레플리카 수를 확인할 수 있다.
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 7/7 7 7 19m
참고:
레플리카의 개수를 안정화시키는데 몇 분이 걸릴 수 있다. 부하의 양은 환경에 따라 다르기 때문에, 최종 레플리카의 개수는 본 예제와 다를 수 있다.부하 발생 중지하기
본 예제를 마무리하기 위해 부하를 중단시킨다.
busybox 파드를 띄운 터미널에서,
<Ctrl> + C로 부하 발생을 중단시킨다.
그런 다음 (몇 분 후에) 결과를 확인한다.
# 준비가 되면, 관찰을 마치기 위해 Ctrl+C를 누른다.
kubectl get hpa php-apache --watch
출력은 다음과 같다.
NAME REFERENCE TARGET MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
php-apache Deployment/php-apache/scale 0% / 50% 1 10 1 11m
디플로이먼트도 스케일 다운 했음을 볼 수 있다.
kubectl get deployment php-apache
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
php-apache 1/1 1 1 27m
CPU 사용량이 0으로 떨어져서, HPA가 자동으로 레플리카의 개수를 1로 줄였다.
참고:
레플리카 오토스케일링은 몇 분 정도 소요된다.다양한 메트릭 및 사용자 정의 메트릭을 기초로한 오토스케일링
php-apache 디플로이먼트를 오토스케일링할 때,
autoscaling/v2 API 버전을 사용하여 추가적인 메트릭을 제공할 수 있다.
첫 번째로, autoscaling/v2 형식으로 HorizontalPodAutoscaler YAML 파일을 생성한다.
kubectl get hpa php-apache -o yaml > /tmp/hpa-v2.yaml
에디터로 /tmp/hpa-v2.yaml 파일을 열면, 다음과 같은 YAML을 확인할 수 있다.
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50
status:
observedGeneration: 1
lastScaleTime: <some-time>
currentReplicas: 1
desiredReplicas: 1
currentMetrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
current:
averageUtilization: 0
averageValue: 0
targetCPUUtilizationPercentage 필드가 metrics 배열로 대체되었다.
CPU 사용량 메트릭은 resource metric 으로 파드 컨테이너 자원의 백분율로 표현된다.
CPU 외에 다른 메트릭을 지정할 수 있는데, 기본적으로 지원되는 다른 메트릭은 메모리뿐이다.
이 자원들은 한 클러스터에서 다른 클러스터로 이름을 변경할 수 없으며,
metrics.k8s.io API가 가용한 경우 언제든지 사용할 수 있어야 한다.
또한, Utilization 대신 AverageValue의 target 타입을,
그리고 target.averageUtilization 대신 target.averageValue로 설정하여
자원 메트릭을 퍼센트 대신 값으로 명시할 수 있다.
파드 메트릭과 오브젝트 메트릭 두 가지의 사용자 정의 메트릭 이 있다. 파드 메트릭과 오브젝트 메트릭. 이 메트릭은 클러스터에 특화된 이름을 가지고 있으며, 더 고급화된 클러스터 모니터링 설정이 필요하다.
이러한 대체 메트릭 타입중 첫 번째는 파드 메트릭 이다.
이 메트릭은 파드들을 설명하고, 파드들 간의 평균을 내며, 대상 값과 비교하여 레플리카 개수를 결정한다.
이것들은 AverageValue의 target만을 지원한다는 것을 제외하면, 자원 메트릭과 매우 유사하게 동작한다.
파드 메트릭은 이처럼 메트릭 블록을 사용하여 정의된다.
type: Pods
pods:
metric:
name: packets-per-second
target:
type: AverageValue
averageValue: 1k
두 번째 대체 메트릭 타입은 오브젝트 메트릭 이다.
이 메트릭은 파드를 기술하는 대신에 동일한 네임스페이스 내에 다른 오브젝트를 표현한다.
이 메트릭은 반드시 오브젝트로부터 가져올 필요는 없다. 단지 오브젝트를 기술할 뿐이다.
오브젝트 메트릭은 Value과 AverageValue의 target 타입을 지원한다.
Value를 사용할 경우 대상은 API로부터 반환되는 메트릭과 직접 비교된다.
AverageValue를 사용할 경우, 대상 값과 비교되기 이전에 사용자 정의 메트릭 API로부터 반환된 값은 파드의 개수로 나눠진다.
다음은 requests-per-second 메트릭을 YAML로 기술한 예제이다.
type: Object
object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
name: main-route
target:
type: Value
value: 2k
이러한 메트릭 블록을 여러 개 제공하면, HorizontalPodAutoscaler는 각 메트릭을 차례로 고려한다. HorizontalPodAutoscaler는 각 메트릭에 대해 제안된 레플리카 개수를 계산하고, 그중 가장 높은 레플리카 개수를 선정한다.
예를 들어, 네트워크 트래픽 메트릭을 수집하는 모니터링 시스템이 있는 경우,
kubectl edit 명령어를 이용하여 다음과 같이 정의를 업데이트 할 수 있다.
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50
- type: Pods
pods:
metric:
name: packets-per-second
target:
type: AverageValue
averageValue: 1k
- type: Object
object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
name: main-route
target:
type: Value
value: 10k
status:
observedGeneration: 1
lastScaleTime: <some-time>
currentReplicas: 1
desiredReplicas: 1
currentMetrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
current:
averageUtilization: 0
averageValue: 0
- type: Object
object:
metric:
name: requests-per-second
describedObject:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
name: main-route
current:
value: 10k
이후, HorizontalPodAutoscaler는 각 파드가 요청 된 약 50%의 CPU 사용률을 소모하는지, 초당 1000 패킷을 처리하는지, 메인-루트 인그레스 뒤의 모든 파드들이 초당 10000 요청을 처리하는지 확인한다.
보다 구체적인 메트릭을 기초로한 오토스케일링
많은 메트릭 파이프라인들을 사용하면 이름 또는 labels 이라 불리는 추가적인 식별자로 메트릭을 설명할 수 있다.
그리고, 모든 비 자원 메트릭 타입(파드, 오브젝트 그리고 아래 기술된 외부 타입)에 대해,
메트릭 파이프라인으로 전달되는 추가 레이블 셀렉터를 지정할 수 있다.
예를 들면, verb 레이블로 http_requests 메트릭을 수집하는 경우,
다음과 같이 메트릭 블록을 지정하여 GET 요청에 대해 크기를 조정할 수 있다.
type: Object
object:
metric:
name: http_requests
selector: {matchLabels: {verb: GET}}
이 셀렉터는 쿠버네티스의 레이블 셀렉터와 동일한 문법이다.
모니터링 파이프라인은 네임과 셀렉터가 여러 시리즈와 일치하는 경우,
해당 여러 시리즈를 단일 값으로 축소하는 방법을 결정한다.
셀렉터는 부가적인 속성이며,
대상 오브젝트(Pods 타입의 대상 파드, Object 타입으로 기술된 오브젝트)가 아닌 메트릭을 선택할 수 없다.
쿠버네티스 오브젝트와 관련이 없는 메트릭을 기초로한 오토스케일링
쿠버네티스 위에서 동작하는 애플리케이션은, 쿠버네티스 클러스터의 어떤 오브젝트와도 관련이 없는 메트릭에 기반하여 오토스케일링을 할 수도 있다. 예로, 쿠버네티스 네임스페이스와 관련이 없는 서비스를 기초로한 메트릭을 들 수 있다. 쿠버네티스 버전 1.10 포함 이후 버전에서, 외부 메트릭 을 사용하여 이러한 유스케이스를 해결할 수 있다.
외부 메트릭 사용시, 먼저 모니터링 시스템에 대한 이해가 있어야 한다.
이 설치는 사용자 정의 메트릭과 유사하다.
외부 메트릭을 사용하면 모니터링 시스템의 사용 가능한 메트릭에 기반하여 클러스터를 오토스케일링 할 수 있다.
위의 예제처럼 name과 selector를 갖는 metric 블록을 명시하고,
Object 대신에 External 메트릭 타입을 사용한다.
만일 여러 개의 시계열이 metricSelector와 일치하면, HorizontalPodAutoscaler가 값의 합을 사용한다.
외부 메트릭들은 Value와 AverageValue 대상 타입을 모두 지원하고,
Object 타입을 사용할 때와 똑같이 동작한다.
예를 들면 애플리케이션이 호스팅 된 대기열 서비스에서 작업을 처리하는 경우, 다음과 같이 HorizontalPodAutoscaler 매니퍼스트에 30개의 미해결 태스크 당 한 개의 워커를 지정하도록 추가할 수 있다.
- type: External
external:
metric:
name: queue_messages_ready
selector:
matchLabels:
queue: "worker_tasks"
target:
type: AverageValue
averageValue: 30
가능하다면, 외부 메트릭 대신 사용자 정의 메트릭 대상 타입을 사용하길 권장한다. 왜냐하면, 클러스터 관리자가 사용자 정의 메트릭 API를 보안관점에서 더 쉽게 보호할 수 있기 때문이다. 외부 메트릭 API는 잠재적으로 어떠한 메트릭에도 접근할 수 있기에, 클러스터 관리자는 API를 노출시킬때 신중해야 한다.
부록: Horizontal Pod Autoscaler 상태 조건
HorizontalPodAutoscaler의 autoscaling/v2 형식을 사용하면,
HorizontalPodAutoscaler에서 쿠버네티스가 설정한 상태 조건 을 확인할 수 있다.
이 상태 조건들은 HorizontalPodAutoscaler가 스케일을 할 수 있는지,
어떤 방식으로든 제한되어 있는지 여부를 나타낸다.
이 조건은 status.conditions에 나타난다.
HorizontalPodAutoscaler에 영향을 주는 조건을 보기 위해 kubectl describe hpa를 사용할 수 있다.
kubectl describe hpa cm-test
Name: cm-test
Namespace: prom
Labels: <none>
Annotations: <none>
CreationTimestamp: Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
Reference: ReplicationController/cm-test
Metrics: ( current / target )
"http_requests" on pods: 66m / 500m
Min replicas: 1
Max replicas: 4
ReplicationController pods: 1 current / 1 desired
Conditions:
Type Status Reason Message
---- ------ ------ -------
AbleToScale True ReadyForNewScale the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
ScalingActive True ValidMetricFound the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_requests
ScalingLimited False DesiredWithinRange the desired replica count is within the acceptable range
Events:
이 HorizontalPodAutoscaler 경우, 건강 상태의 여러 조건들을 볼 수 있다.
첫 번째 AbleToScale는 HPA가 스케일을 가져오고 업데이트할 수 있는지,
백 오프 관련 조건으로 스케일링이 방지되는지 여부를 나타낸다.
두 번째 ScalingActive는 HPA가 활성화되어 있는지(즉 대상 레플리카 개수가 0이 아닌지),
원하는 스케일을 계산할 수 있는지 여부를 나타낸다. 만약 False 인 경우,
일반적으로 메트릭을 가져오는 데 문제가 있다.
마지막으로, 마지막 조건인 ScalingLimited는
원하는 스케일 한도가 HorizontalPodAutoscaler의 최대/최소값으로 제한돼있음을 나타낸다.
이는 HorizontalPodAutoscaler에서 레플리카의 개수 제한을 최대/최소값으로 올리거나 낮추려는 것이다.
수량
HorizontalPodAutoscaler와 메트릭 API에서 모든 메트릭은
쿠버네티스에서 사용하는
수량 숫자 표기법을 사용한다.
예를 들면, 10500m 수량은 10진법 10.5으로 쓰인다.
메트릭 API들은 가능한 경우 접미사 없이 정수를 반환하며,
일반적으로 수량을 밀리단위로 반환한다.
10진수로 표현했을때, 1과 1500m 또는 1과 1.5 로 메트릭 값을 나타낼 수 있다.
다른 가능한 시나리오
명시적으로 오토스케일러 만들기
HorizontalPodAutoscaler를 생성하기 위해 kubectl autoscale 명령어를 사용하지 않고,
명시적으로 다음 매니페스트를 사용하여 만들 수 있다.
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: php-apache
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: php-apache
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
targetCPUUtilizationPercentage: 50
다음으로, 아래의 명령어를 실행하여 오토스케일러를 생성한다.
kubectl create -f https://k8s.io/examples/application/hpa/php-apache.yaml
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache created