수평적 파드 오토스케일링 개요

• CPU 사용률을 기반으로 파드의 자동 수평 스케일링 설정
• 사용자 정의 메트릭 기반으로 파드의 자동 수평 스케일링 설정
• 파드의 수직 스케일링이 아직 불가능한 이유 이해
• 클러스터 노드 자동 수평 스케일링 이해

 

 

수평적 파드 오토스케일링

 

오토스케일링 프로세스

1. 확장 가능한 리소스 오브젝트에서 관리하는 모든 파드의 메트릭을 가져온다
2. 메트릭을 지정한 목표 값과 같거나 가깝도록 하기 위해 필요한 파드 수를 계산한다
3. 확장 가능한 리소스의 replicas 필드를 갱신한다.

 

파드 메트릭 얻기

• cAdvisor
  • Pod, Node 메트릭 수집
  • kubelet에 의해 실행
• 힙스터
  • 수집한 메트릭 집계
• HPA (Horizontal Pod Autoscaler)
  • 힙스터에 REST 질의를 통해 메트릭을 가져옴

 

필요한 파드 수 계산

• 모든 레플리카에서 메트릭의 평균값을 이용해 지정한 목표 값과 가능한 가깝게하는 숫자를 찾음
• 실제 계산은 메트릭 값이 불안정한 상태에서 빠르게 변할 때 오토스케일러가 같이 요동치지 않도록 하기 위해 더 복잡하다.

 

스케일링된 리소스의 레플리카 수 갱신

 

전체 오토스케일링 과정 이해