hpa-fqa

Pod CPU에 기반한 HPA

The Horizontal Pod Autoscaler (HPA) in Kubernetes uses the average CPU utilization across all pods in a deployment or replica set to make scaling decisions. It does not base its decision on the highest CPU utilization of a specific pod.

The HPA calculates the average as the sum of the CPU utilization of all pods divided by the total number of pods. If this average exceeds the target defined in the HPA, it triggers a scale-out action. Conversely, if the average is below the target, it triggers a scale-in action.

It's important to note that this behavior ensures that the HPA responds to the overall load on the system, rather than the load on individual pods, which could lead to unnecessary scaling actions if based on outliers.

쿠버네티스의 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)는 배포 또는 레플리카 세트의 모든 파드에 걸친 평균 CPU 사용률을 사용하여 스케일링 결정을 합니다. 그것은 특정 파드의 최고 CPU 사용률에 기반한 결정을 하지 않습니다.

HPA는 모든 파드의 CPU 사용률의 합을 파드의 총 수로 나눈 것으로 평균을 계산합니다. 이 평균이 HPA에서 정의한 목표를 초과하면 스케일 아웃 작업을 트리거합니다. 반대로, 평균이 목표 아래면 스케일 인 작업을 트리거합니다.

이러한 동작은 HPA가 시스템의 전체 부하에 응답하도록 보장하며, 이는 개별 파드의 부하보다 중요하며, 이는 이상치에 기반한 경우 불필요한 스케일링 작업을 초래할 수 있습니다.

What does it mean by "%CPU/L" of pod in k9s screen?

k9s 화면의 파드의 "%CPU/L"은 무엇을 의미하는가요?

The "%CPU/L" in the k9s screen represents the percentage of CPU limit that the pod is currently using.

In Kubernetes, you can specify the CPU limit for a pod. This is the maximum amount of CPU resources that the Kubernetes scheduler will allow the pod to use. The "%CPU/L" value is a measure of the current CPU usage of the pod as a percentage of this limit.

For example, if a pod has a CPU limit of 2 cores and it's currently using 1 core, the "%CPU/L" value would be 50%. If the pod is using all 2 cores, the "%CPU/L" value would be 100%. If the pod is not using any CPU resources, the "%CPU/L" value would be 0%.

k9s 화면의 "%CPU/L"은 현재 파드가 사용 중인 CPU 제한의 백분율을 나타냅니다.

쿠버네티스에서는 파드에 대한 CPU 제한을 지정할 수 있습니다. 이는 쿠버네티스 스케줄러가 파드가 사용할 수 있는 CPU 리소스의 최대량입니다. "%CPU/L" 값은 이 제한의 백분율로서 현재 파드의 CPU 사용량을 측정합니다.

예를 들어, 파드의 CPU 제한이 2 코어이고 현재 1 코어를 사용하고 있다면, "%CPU/L" 값은 50%가 될 것입니다. 파드가 모든 2 코어를 사용하고 있다면, "%CPU/L" 값은 100%가 될 것입니다. 파드가 어떠한 CPU 리소스도 사용하고 있지 않다면, "%CPU/L" 값은 0%가 될 것입니다.

In the screen when running "kubectl get hpa -w", what does the 3rd column for example "28%/30%" mean.

"kubectl get hpa -w"를 실행할 때 화면에서, 예를 들어 "28%/30%"와 같은 세 번째 열은 무엇을 의미하는가?

The "kubectl get hpa -w" command provides real-time information about the Horizontal Pod Autoscaler (HPA) in Kubernetes. The third column, which shows a value like "28%/30%", represents the current and target CPU utilization percentages for the pods managed by the HPA.

In this example, "28%" is the current average CPU utilization across all pods, and "30%" is the target CPU utilization defined in the HPA. The HPA will trigger scaling actions based on these values. If the current CPU utilization exceeds the target (i.e., goes over 30%), the HPA will trigger a scale-out action to create more pods. Conversely, if the current CPU utilization is below the target, the HPA will trigger a scale-in action to reduce the number of pods.

"kubectl get hpa -w" 명령은 쿠버네티스의 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)에 대한 실시간 정보를 제공합니다. 세 번째 열은 "28%/30%"과 같은 값을 보여주며, 이는 HPA가 관리하는 파드의 현재 및 목표 CPU 사용률 백분율을 나타냅니다.

이 예에서 "28%"는 모든 파드에 대한 현재 평균 CPU 사용률이고, "30%"는 HPA에서 정의한 목표 CPU 사용률입니다. HPA는 이러한 값에 따라 스케일링 작업을 트리거합니다. 현재 CPU 사용률이 목표를 초과하면 (즉, 30%를 넘으면), HPA는 더 많은 파드를 생성하기 위해 스케일 아웃 작업을 트리거합니다. 반대로, 현재 CPU 사용률이 목표 아래면, HPA는 파드 수를 줄이기 위해 스케일 인 작업을 트리거합니다.

Then, what is the target CPU utilization defined in the HPA against? Is it against the limit of CPU resource of average of all the pods?

그렇다면, HPA에서 정의한 목표 CPU 사용률은 무엇에 대한 것인가요? 이것은 모든 파드의 평균 CPU 리소스 제한에 대한 것인가요?

The target CPU utilization defined in the Horizontal Pod Autoscaler (HPA) is a percentage of the requested CPU resources of the pods.

In Kubernetes, each pod can have specified CPU requests and limits. The CPU request is the amount of CPU resources that the pod is guaranteed to have available, and the CPU limit is the maximum amount of CPU resources that the pod can use.

The HPA uses the CPU request value to calculate the target CPU utilization. For example, if the CPU request for a pod is 500m (half of a CPU core), and the target CPU utilization is set to 50% in the HPA, the HPA will trigger a scale-out action when the average CPU utilization of all pods exceeds 250m (50% of 500m).

It's important to note that the HPA does not consider the CPU limit when making scaling decisions. The CPU limit is only used by the Kubernetes scheduler to prevent pods from using more CPU resources than they should.

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)에서 정의한 목표 CPU 사용률은 파드의 요청된 CPU 리소스의 백분율입니다.

쿠버네티스에서 각 파드는 CPU 요청과 제한을 지정할 수 있습니다. CPU 요청은 파드가 보장받는 CPU 리소스의 양이며, CPU 제한은 파드가 사용할 수 있는 CPU 리소스의 최대량입니다.

HPA는 CPU 요청 값을 사용하여 목표 CPU 사용률을 계산합니다. 예를 들어, 파드의 CPU 요청이 500m (CPU 코어의 절반)이고 HPA의 목표 CPU 사용률이 50%로 설정된 경우, 모든 파드의 평균 CPU 사용률이 250m (500m의 50%)를 초과하면 HPA는 스케일 아웃 작업을 트리거합니다.

HPA가 스케일링 결정을 할 때 CPU 제한을 고려하지 않는다는 점이 중요합니다. CPU 제한은 쿠버네티스 스케줄러가 파드가 사용해야 할 CPU 리소스를 초과하여 사용하는 것을 방지하기 위해 사용됩니다.

What is cooling period used by Kubernetes HPA when it scales-in the pods after the peak load?

쿠버네티스의 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)가 피크 로드 이후에 파드를 스케일 인할 때 사용하는 쿨링 기간이란 무엇인가요?

In Kubernetes, the Horizontal Pod Autoscaler (HPA) uses a mechanism called "cooldown delay" or "downscale stabilization" to prevent the HPA from frequently scaling down the number of pods immediately after a scale-up event, even if the CPU utilization falls below the target value.

The cooldown delay is a configurable period of time that must pass after a scale-up event before the HPA can reduce the number of pods. This delay allows the system to stabilize after a peak load before potentially scaling down. The default value for the cooldown delay in Kubernetes is 5 minutes.

This cooldown delay can be configured using the --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization flag when starting the Kubernetes controller manager. The value is a duration that specifies how long the autoscaler has to wait before another downscale operation can be performed after the current one has completed.

쿠버네티스에서, Horizontal Pod Autoscaler (HPA)는 "쿨다운 지연" 또는 "다운스케일 안정화"라는 메커니즘을 사용하여, CPU 사용률이 목표 값 아래로 떨어지더라도 스케일 업 이벤트 직후에 파드의 수를 자주 줄이는 것을 방지합니다. 쿨다운 지연은 HPA가 파드의 수를 줄일 수 있기 전에 스케일 업 이벤트 후에 지나야 하는 설정 가능한 시간 기간입니다. 이 지연은 시스템이 피크 로드 후에 안정화되고, 잠재적으로 스케일 다운하기 전에 허용합니다. 쿠버네티스에서 쿨다운 지연의 기본값은 5분입니다. 이 쿨다운 지연은 쿠버네티스 컨트롤러 매니저를 시작할 때 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization 플래그를 사용하여 설정할 수 있습니다. 값은 현재 작업이 완료된 후에 다른 다운스케일 작업을 수행하기 전에 오토스케일러가 기다려야 하는 기간을 지정합니다.

`Deployment`의 `replicas` 수를 수를 변경하기

kubectl scale deployment autoscaler-demo --replicas=300 -n default

Kustomize

apiVersion: kustomize.config.k8s.io/v1beta1
kind: Kustomization
images:
- name: 705070889123.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/demo-frontend
  newName: 705070889123.dkr.ecr.ap-northeast-2.amazonaws.com/demo-frontend
  newTag: abcdefg
resources:
- ../../base
patchesStrategicMerge:
- front-deployment-patch.yaml
- front-service-patch.yaml

kustomization.yaml 파일은 Kubernetes 설정을 사용자 정의하는 도구인 Kustomize의 설정 파일입니다. Kustomize는 원래의 YAML 파일을 변경하지 않고 애플리케이션의 설정을 선언적 방식으로 관리할 수 있게 해줍니다. 여기에 제공된 kustomization.yaml 파일의 내용을 분석해보겠습니다:

apiVersion: kustomize.config.k8s.io/v1beta1과 kind: Kustomization: 이 라인들은 Kubernetes 객체의 API 버전과 종류를 지정합니다. 이 경우에는 Kustomization입니다.

images: 이 섹션은 Kubernetes 객체 내의 이미지의 이름, 태그, 또는 다이제스트를 변경하는 데 사용됩니다. 객체 자체를 변경할 필요 없이 이를 수정할 수 있습니다. 여기서는 demo-frontend 이미지의 태그를 abcdefg로 변경하고 있습니다.

resources: 이 섹션은 Kustomize가 사용자 정의해야 하는 리소스(예: ConfigMaps, Deployments 등)를 나열합니다. - ../../base 라인은 Kustomize가 현재 디렉토리에서 두 단계 위에 있는 base 디렉토리의 리소스를 사용자 정의해야 함을 나타냅니다.

patchesStrategicMerge: 이 섹션은 Kustomize가 리소스에 적용해야 하는 패치 파일을 나열합니다. 전략적 병합 패치는 리소스의 특정 필드만 업데이트할 수 있게 하는 특정 유형의 패치입니다. 여기서는 Kustomize가 front-deployment-patch.yaml과 front-service-patch.yaml에 정의된 패치를 리소스에 적용하고 있습니다.

요약하면, 이 kustomization.yaml 파일은 Kustomize에게 base 디렉토리의 리소스에 특정 패치를 적용하고 demo-frontend 이미지의 태그를 변경하라고 지시합니다.

네, newName과 newTag는 Kustomize에서 예약된 키워드입니다. 이들은 Kustomization 파일의 images 필드 내에서 사용됩니다.

newName: 이것은 이미지의 이름을 변경하는 데 사용됩니다. 다른 저장소에서 이미지를 가져오거나 다른 이름으로 가져오고 싶을 때 유용합니다.
newTag: 이것은 이미지의 태그를 변경하는 데 사용됩니다. 이미지의 다른 버전을 사용하고 싶을 때 유용합니다.

다음은 예시입니다:

images:
- name: original_image_name
  newName: new_image_name
  newTag: new_image_tag

이 예시에서, Kustomize는 Kubernetes 리소스 내의 original_image_name의 모든 발생을 new_image_name:new_image_tag로 대체할 것입니다.

아래 `kustomize` 명령에 대한 설명은?

kustomize edit set image ${{ steps.login-ecr.outputs.registry}}/${{ steps.image-info.outputs.ecr_repository }}=${{ steps.login-ecr.outputs.registry}}/${{ steps.image-info.outputs.ecr_repository }}:${{ steps.image-info.outputs.image_tag }}

제공된 명령어는 Kustomize의 edit set image 명령어를 사용하여 Kustomize 설정에서 이미지 이름과 태그를 업데이트합니다. 다음은 명령어의 분석입니다:

kustomize edit set image: 이것은 Kustomize 설정에서 이미지의 이름, 태그, 또는 다이제스트를 변경하는 데 사용되는 Kustomize 명령어입니다.
\\${{ steps.login-ecr.outputs.registry}}/\\${{ steps.image-info.outputs.ecr_repository }}: 이것은 원래의 이미지 이름입니다. ECR 레지스트리 URL과 ECR 저장소 이름으로 구성되어 있습니다. 이 값들은 워크플로우의 이전 단계의 출력에서 가져옵니다 (구문을 고려하면 GitHub Actions 워크플로우일 것으로 보입니다).
\\${{ steps.login-ecr.outputs.registry}}/\\${{ steps.image-info.outputs.ecr_repository }}:\\${{ steps.image-info.outputs.image_tag }}: 이것은 새 이미지 이름과 태그입니다. ECR 레지스트리 URL, ECR 저장소 이름, 그리고 새 이미지 태그로 구성되어 있습니다. 이 값들 역시 워크플로우의 이전 단계의 출력에서 가져옵니다.

요약하면, 이 명령어는 Kustomize에게 Kubernetes 리소스 내의 원래 이미지 이름의 모든 발생을 새 이미지 이름과 태그로 대체하라고 지시합니다.

그렇다면 위 명령은 Kustomization.yaml 파일에 정의된 “newImage”와 “newTag”와 관련이 있는거죠?

네, 맞습니다. 제공된 kustomize edit set image 명령어는 Kustomize 설정에서 이미지 이름과 태그를 업데이트하는 데 사용되며, 이는 kustomization.yaml 파일의 newName 및 newTag 필드에 해당합니다. 이 명령어는 기본적으로 Kustomize에게 Kubernetes 리소스에서 원래 이미지 이름을 새 이미지 이름과 태그로 교체하도록 지시합니다.

YAML: Multiline Folded Scalar vs. Multiline Literal Block

In YAML, there are two types of block styles for handling multi-line strings: folded style and literal style.

Folded style is denoted by > and it's also known as "multiline folded scalar". It converts newlines to spaces and removes the leading white spaces. It's useful when you want to write a long line in multiple lines for readability, but you want it to be interpreted as a single line.

Example:

folded_style: >
  This is a very long sentence
  that spans multiple lines in the YAML
  but is interpreted as a single line.

This will be interpreted as: This is a very long sentence that spans multiple lines in the YAML but is interpreted as a single line.

Literal style is denoted by | and it's also known as "multiline literal block". It preserves newlines and leading white spaces. It's useful when you want to preserve the formatting of the original text block.