Kubernetes에서 응용 프로그램을 어떻게 확장합니까?-Docker-php.cn

이 기사는 수동 스케일링, HPA, VPA 및 클러스터 자동 구동기를 사용하여 Kubernetes의 스케일링 응용 프로그램에 대해 설명하며 스케일링 모니터링 및 자동화를위한 모범 사례 및 도구를 제공합니다.

Kubernetes에서 응용 프로그램을 어떻게 확장합니까?

Kubernetes의 응용 프로그램 스케일링에는 수요에 따라 응용 프로그램의 실행중인 인스턴스 수를 조정해야합니다. 이것은 몇 가지 메커니즘을 통해 달성 될 수 있습니다.

수동 스케일링 : kubectl scale 명령을 사용하여 배포 또는 복제본의 복제본 수를 수동으로 스케일링 할 수 있습니다. 예를 들어, my-deployment 라는 배포를 5 개의 복제본으로 확장하려면 kubectl scale deployment/my-deployment --replicas=5 실행하게됩니다.
HPA (Horizontal Pod Autoscaler) : HPA는 관찰 된 CPU 사용률 또는 사용자 정의 메트릭을 기반으로 배포, 복제 또는 Statefulset의 포드 수를 자동으로 조정합니다. 목표 평균 활용률 (예 : 50% CPU)으로 HPA 리소스를 정의하고 Kubernetes는 그에 따라 포드 수를 조정합니다.

HPA YAML 구성의 예 :
```
 <code class="yaml">apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: my-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-deployment minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu targetAverageUtilization: 50</code>
```
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VPA (Vertical Pod Autoscaler) : VPA는 포드 수가 아닌 포드에 할당 된 자원 (CPU 및 메모리)을 스케일링합니다. 사용 패턴에 따라 POD 리소스 요청에 변경 사항을 권장하거나 자동으로 적용 할 수 있습니다.
클러스터 Autoscaler : 이것은 리소스 수요에 따라 노드를 추가하거나 제거하여 Kubernetes 클러스터의 크기를 자동으로 조정하는 데 사용됩니다. HPA와 함께 작동하여 필요한 포드 수를 지원하기에 충분한 노드가 있는지 확인합니다.

Kubernetes의 스케일링은 유연성을 제공하고 응용 프로그램이 다양한 부하를 효율적으로 처리 할 수 있도록합니다.

Kubernetes 배포를 확장하기위한 모범 사례는 무엇입니까?

Kubernetes 배포를 확장 할 때는 효율성과 신뢰성을 보장하기 위해 다음 모범 사례를 고려하십시오.

리소스 요청 및 한도 정의 : 포드에 대한 리소스 요청 및 한도를 올바르게 설정하면 Kubernetes가 효율적으로 예약하고 다른 포드가 자원이 굶어 죽지 않도록합니다. 이것은 HPA와 VPA가 효과적으로 작동하는 데 중요합니다.
사용자 정의 메트릭과 함께 HPA 사용 : CPU 사용률은 일반적인 메트릭이지만 사용자 정의 메트릭 (예 : 초당 요청, 큐 길이)을 사용하면 응용 프로그램의 특정 요구에 따라보다 정확한 스케일링 결정을 제공 할 수 있습니다.
점진적인 스케일링 구현 : 시스템을 압도하지 않도록 갑작스런 스케일링을 피하십시오. 점진적인 스케일링 규칙을 구현하여 포드 수를 점차적으로 늘리거나 줄입니다.
모니터링 및 조정 : 정기적으로 스케일링 활동을 모니터링하고 관찰 된 성능 및 리소스 사용 패턴에 따라 HPA/VPA 설정을 조정하십시오.
테스트 및 검증 : 스테이징 환경을 사용하여 제작에 적용하기 전에 스케일링 구성을 테스트하십시오. Chaos Engineering과 같은 도구는 다양한 조건에서 시스템이 스케일링을 얼마나 잘 처리하는지 검증 할 수 있습니다.
균형 비용 및 성능 : 스케일링 전략을 최적화하여 비용 효율성과 성능의 균형을 유지합니다. 추가 포드를 실행하는 비용과 성능 게인을 고려하십시오.
포드 준비 상태 확인 : kubernetes가 새로 스케일링 된 포드가 트래픽을 수락 할 준비가되었는지 알 수 있도록 응용 프로그램의 준비 프로브가 올바르게 구성되도록하십시오.

이러한 모범 사례를 따르면 Kubernetes 배포가 효과적이고 효율적으로 확장되도록 할 수 있습니다.

Kubernetes 클러스터의 스케일링을 모니터링하고 조정하려면 어떻게해야합니까?

Kubernetes 클러스터의 스케일링 모니터링 및 조정에는 여러 단계와 도구가 포함됩니다.

모니터링 도구 : Prometheus 및 Grafana와 같은 모니터링 도구를 사용하여 클러스터의 성능 및 리소스 활용에 대한 메트릭을 수집하고 시각화합니다. Prometheus는 Kubernetes 구성 요소의 메트릭을 긁도록 구성 할 수 있으며 Grafana는 시각화를 위해 대시 보드를 만드는 데 사용될 수 있습니다.
Kubernetes 대시 보드 : Kubernetes 대시 보드는 리소스 사용 및 포드 메트릭을 포함한 클러스터 상태에 대한 개요를 제공합니다. 빠른 점검 및 조정에 유용한 도구가 될 수 있습니다.
로그 및 이벤트 : Elasticsearch, Fluentd 및 Kibana (EFK 스택)와 같은 도구를 사용하여 Kubernetes의 로그 및 이벤트를 모니터링하여 클러스터 및 포드 내에서 발생하는 일에 대한 통찰력을 얻습니다. 이를 통해 스케일링에 영향을 줄 수있는 문제를 식별하는 데 도움이됩니다.
스케일링 정책 조정 : 모니터링에서 얻은 통찰력에 따라 HPA 및 VPA 정책을 조정하십시오. 예를 들어, 애플리케이션이 CPU 사용에 자주 스파이크된다는 것을 알게되면 HPA를보다 적극적으로 확장하도록 조정할 수 있습니다.
경고 : Prometheus 또는 기타 모니터링 도구에서 경고 규칙을 설정하여 특정 임계 값 (예 : 높은 CPU 사용량, 사용 가능한 메모리가 낮음)에 도달하면 즉시 조치를 취할 수 있습니다.
자동 조정 : ArgoCD 또는 Flux와 같은 자동화 도구를 사용하여 사전 정의 된 규칙 또는 과거 데이터를 분석하는 기계 학습 모델을 기반으로 스케일링 정책 조정을 자동화합니다.

이러한 접근 방식을 결합하면 응용 프로그램의 동적 요구를 충족시키기 위해 Kubernetes 클러스터의 스케일링을 효과적으로 모니터링하고 조정할 수 있습니다.

Kubernetes에서 스케일링을 자동화하는 데 어떤 도구를 사용할 수 있습니까?

Kubernetes에서 스케일링을 자동화하는 데 몇 가지 도구를 사용할 수 있습니다.

HPA (Horizontal Pod Autoscaler) : Kubernetes에 내장 된 HPA는 CPU 또는 사용자 정의 메트릭을 기반으로 스케일링을 자동화합니다. Kubernetes 생태계 내에서 수평 스케일링을 자동화하는 가장 간단한 방법입니다.
VPA (Vertical Pod Autoscaler) : Kubernetes Ecosystem의 일부인 VPA는 포드에 할당 된 자원의 스케일링을 자동화합니다. 포드가 적절한 양의 자원을 보장하는 데 유용합니다.
클러스터 Autoscaler :이 도구는 포드 수요에 따라 클러스터의 노드 수를 자동으로 조정합니다. 스케일링을위한 충분한 리소스가 있는지 확인하기 위해 HPA와 잘 통합됩니다.
Prometheus 및 Grafana : 주로 도구를 모니터링하는 동안 경고 시스템 및 자동화 도구와의 통합을 통해 자동 스케일링을 트리거하는 데 사용할 수 있습니다.
KEDA (Kubernetes 이벤트 중심의 자동화) : Keda는 CPU 또는 메모리뿐만 아니라 이벤트 또는 외부 메트릭을 기반으로 스케일을 확장하여 Kubernetes의 기능을 확장합니다. 서버리스 워크로드 및 마이크로 서비스에 특히 유용합니다.
ARGOCD 및 FLUX :이 GITOPS 도구는 스케일링 구성을 포함하여 Kubernetes 리소스의 배포 및 관리를 자동화 할 수 있습니다. GIT 저장소에 업데이트를 기반으로 변경 사항을 적용 할 수 있습니다.
Knative : Knative는 Kubernetes에 최신 서버리스 애플리케이션을 구축하기위한 일련의 미들웨어 구성 요소를 제공합니다. 응용 프로그램의 수명주기를 자동으로 관리하는 데 사용할 수있는 자동화 기능이 포함되어 있습니다.
ISTIO 및 기타 서비스 메시 : ISTIO와 같은 서비스 메시는 자동화 결정을 주도하는 데 사용할 수있는 고급 트래픽 관리 및 메트릭을 제공 할 수 있습니다.