쿠버네티스 기초 학습

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Horizontal Pod Autoscaler

Horizontal Pod Autoscaler는 CPU 사용량 (또는 사용자 정의 메트릭, 아니면 다른 애플리케이션 지원 메트릭)을 관찰하여 레플리케이션 컨트롤러, 디플로이먼트, 레플리카 셋 또는 스테이트풀 셋의 파드 개수를 자동으로 스케일한다. Horizontal Pod Autoscaler는 크기를 조정할 수 없는 오브젝트(예: 데몬 셋)에는 적용되지 않는다.

Horizontal Pod Autoscaler는 쿠버네티스 API 리소스 및 컨트롤러로 구현된다. 리소스는 컨트롤러의 동작을 결정한다. 컨트롤러는 관찰된 평균 CPU 사용률이 사용자가 지정한 대상과 일치하도록 레플리케이션 컨트롤러 또는 디플로이먼트에서 레플리카 개수를 주기적으로 조정한다.

Horizontal Pod Autoscaler는 어떻게 작동하는가?

Horizontal Pod Autoscaler 다이어그램

Horizontal Pod Autoscaler는 컨트롤러 관리자의 --horizontal-pod-autoscaler-sync-period 플래그(기본값은 15초)에 의해 제어되는 주기를 가진 컨트롤 루프로 구현된다.

각 주기 동안 컨트롤러 관리자는 각 HorizontalPodAutoscaler 정의에 지정된 메트릭에 대해 리소스 사용률을 질의한다. 컨트롤러 관리자는 리소스 메트릭 API(파드 단위 리소스 메트릭 용) 또는 사용자 지정 메트릭 API(다른 모든 메트릭 용)에서 메트릭을 가져온다.

  • 파드 단위 리소스 메트릭(예 : CPU)의 경우 컨트롤러는 HorizontalPodAutoscaler가 대상으로하는 각 파드에 대한 리소스 메트릭 API에서 메트릭을 가져온다. 그런 다음, 목표 사용률 값이 설정되면, 컨트롤러는 각 파드의 컨테이너에 대한 동등한 자원 요청을 퍼센트 단위로 하여 사용률 값을 계산한다. 대상 원시 값이 설정된 경우 원시 메트릭 값이 직접 사용된다. 그리고, 컨트롤러는 모든 대상 파드에서 사용된 사용률의 평균 또는 원시 값(지정된 대상 유형에 따라 다름)을 가져와서 원하는 레플리카의 개수를 스케일하는데 사용되는 비율을 생성한다.

파드의 컨테이너 중 일부에 적절한 리소스 요청이 설정되지 않은 경우, 파드의 CPU 사용률은 정의되지 않으며, 따라서 오토스케일러는 해당 메트릭에 대해 아무런 조치도 취하지 않는다. 오토스케일링 알고리즘의 작동 방식에 대한 자세한 내용은 아래 알고리즘 세부 정보 섹션을 참조하기 바란다.

  • 파드 단위 사용자 정의 메트릭의 경우, 컨트롤러는 사용률 값이 아닌 원시 값을 사용한다는 점을 제외하고는 파드 단위 리소스 메트릭과 유사하게 작동한다.

  • 오브젝트 메트릭 및 외부 메트릭의 경우, 문제의 오브젝트를 표현하는 단일 메트릭을 가져온다. 이 메트릭은 목표 값과 비교되어 위와 같은 비율을 생성한다. autoscaling/v2beta2 API 버전에서는, 비교가 이루어지기 전에 해당 값을 파드의 개수로 선택적으로 나눌 수 있다.

HorizontalPodAutoscaler는 보통 일련의 API 집합(metrics.k8s.io, custom.metrics.k8s.io, external.metrics.k8s.io)에서 메트릭을 가져온다. metrics.k8s.io API는 대개 별도로 시작해야 하는 메트릭-서버에 의해 제공된다. 가이드는 메트릭-서버를 참조한다. HorizontalPodAutoscaler는 힙스터(Heapster)에서 직접 메트릭을 가져올 수도 있다.

참고:
FEATURE STATE: Kubernetes 1.11 deprecated
이 기능은 사용중단(deprecated) 상태이다. 이 상태에 대한 더 많은 정보는 쿠버네티스 사용중단(deprecation) 정책을 참조한다.

힙스터에서 메트릭 가져오기는 Kubernetes 1.11에서 사용 중단(deprecated)됨.

자세한 사항은 메트릭 API를 위한 지원을 참조한다.

오토스케일러는 스케일 하위 리소스를 사용하여 상응하는 확장 가능 컨트롤러(예: 레플리케이션 컨트롤러, 디플로이먼트, 레플리케이션 셋)에 접근한다. 스케일은 레플리카의 개수를 동적으로 설정하고 각 현재 상태를 검사 할 수 있게 해주는 인터페이스이다. 하위 리소스 스케일에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있다.

알고리즘 세부 정보

가장 기본적인 관점에서, Horizontal Pod Autoscaler 컨트롤러는 원하는(desired) 메트릭 값과 현재(current) 메트릭 값 사이의 비율로 작동한다.

원하는 레플리카 수 = ceil[현재 레플리카 수 * ( 현재 메트릭 값 / 원하는 메트릭 값 )]

예를 들어 현재 메트릭 값이 200m이고 원하는 값이 100m인 경우 200.0 / 100.0 == 2.0이므로 복제본 수가 두 배가 된다. 만약 현재 값이 50m 이면, 50.0 / 100.0 == 0.5 이므로 복제본 수를 반으로 줄일 것이다. 비율이 1.0(0.1을 기본값으로 사용하는 -horizontal-pod-autoscaler-tolerance 플래그를 사용하여 전역적으로 구성 가능한 허용 오차 내)에 충분히 가깝다면 스케일링을 건너 뛸 것이다.

targetAverageValue 또는 targetAverageUtilization가 지정되면, currentMetricValue는 HorizontalPodAutoscaler의 스케일 목표 안에 있는 모든 파드에서 주어진 메트릭의 평균을 취하여 계산된다. 허용치를 확인하고 최종 값을 결정하기 전에, 파드 준비 상태와 누락된 메트릭을 고려한다.

삭제 타임 스탬프가 설정된 모든 파드(즉, 종료 중인 파드) 및 실패한 파드는 모두 폐기된다.

특정 파드에 메트릭이 누락된 경우, 나중을 위해 처리를 미뤄두는데, 이와 같이 누락된 메트릭이 있는 모든 파드는 최종 스케일 량을 조정하는데 사용된다.

CPU를 스케일할 때, 어떤 파드라도 아직 준비가 안되었거나 (즉, 여전히 초기화 중인 경우) * 또는 * 파드의 최신 메트릭 포인트가 준비되기 전이라면, 마찬가지로 해당 파드는 나중에 처리된다.

기술적 제약으로 인해, HorizontalPodAutoscaler 컨트롤러는 특정 CPU 메트릭을 나중에 사용할지 말지 결정할 때, 파드가 준비되는 시작 시간을 정확하게 알 수 없다. 대신, 파드가 아직 준비되지 않았고 시작 이후 짧은 시간 내에 파드가 준비되지 않은 상태로 전환된다면, 해당 파드를 “아직 준비되지 않음(not yet ready)“으로 간주한다. 이 값은 --horizontal-pod-autoscaler-initial-readiness-delay 플래그로 설정되며, 기본값은 30초 이다. 일단 파드가 준비되고 시작된 후 구성 가능한 시간 이내이면, 준비를 위한 어떠한 전환이라도 이를 시작 시간으로 간주한다. 이 값은 --horizontal-pod-autoscaler-cpu-initialization-period 플래그로 설정되며 기본값은 5분이다.

현재 메트릭 값 / 원하는 메트릭 값 기본 스케일 비율은 나중에 사용하기로 되어 있거나 위에서 폐기되지 않은 남아있는 파드를 사용하여 계산된다.

누락된 메트릭이 있는 경우, 파드가 스케일 다운의 경우 원하는 값의 100%를 소비하고 스케일 업의 경우 0%를 소비한다고 가정하여 평균을 보다 보수적으로 재계산한다. 이것은 잠재적인 스케일의 크기를 약화시킨다.

또한 아직-준비되지-않은 파드가 있는 경우 누락된 메트릭이나 아직-준비되지-않은 파드를 고려하지 않고 스케일 업했을 경우, 아직-준비되지-않은 파드가 원하는 메트릭의 0%를 소비한다고 보수적으로 가정하고 스케일 확장의 크기를 약화시킨다.

아직-준비되지-않은 파드나 누락된 메트릭을 고려한 후에 사용 비율을 다시 계산한다. 새 비율이 스케일 방향을 바꾸거나, 허용 오차 내에 있으면 스케일링을 건너뛴다. 그렇지 않으면, 새 비율을 사용하여 스케일한다.

평균 사용량에 대한 원래 값은 새로운 사용 비율이 사용되는 경우에도 아직-준비되지-않은 파드 또는 누락된 메트릭에 대한 고려없이 HorizontalPodAutoscaler 상태를 통해 다시 보고된다.

HorizontalPodAutoscaler에 여러 메트릭이 지정된 경우, 이 계산은 각 메트릭에 대해 수행된 다음 원하는 레플리카 수 중 가장 큰 값이 선택된다. 이러한 메트릭 중 어떠한 것도 원하는 레플리카 수로 변환할 수 없는 경우(예 : 메트릭 API에서 메트릭을 가져오는 중 오류 발생) 스케일을 건너뛴다. 이는 하나 이상의 메트릭이 현재 값보다 높은 desiredReplicas 을 제공하는 경우 HPA가 여전히 확장할 수 있음을 의미한다.

마지막으로, HPA가 목표를 스케일하기 직전에 스케일 권장 사항이 기록된다. 컨트롤러는 구성 가능한 창(window) 내에서 가장 높은 권장 사항을 선택하도록 해당 창 내의 모든 권장 사항을 고려한다. 이 값은 --horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization 플래그를 사용하여 설정할 수 있고, 기본 값은 5분이다. 즉, 스케일 다운이 점진적으로 발생하여 급격히 변동하는 메트릭 값의 영향을 완만하게 한다.

API 오브젝트

Horizontal Pod Autoscaler는 쿠버네티스 autoscaling API 그룹의 API 리소스이다. CPU에 대한 오토스케일링 지원만 포함하는 안정된 버전은 autoscaling/v1 API 버전에서 찾을 수 있다.

메모리 및 사용자 정의 메트릭에 대한 스케일링 지원을 포함하는 베타 버전은 autoscaling/v2beta2에서 확인할 수 있다. autoscaling/v2beta2에서 소개된 새로운 필드는 autoscaling/v1로 작업할 때 어노테이션으로 보존된다.

API 오브젝트에 대한 자세한 내용은 HorizontalPodAutoscaler 오브젝트에서 찾을 수 있다.

kubectl에서 Horizontal Pod Autoscaler 지원

Horizontal Pod Autoscaler는 모든 API 리소스와 마찬가지로 kubectl에 의해 표준 방식으로 지원된다. kubectl create 커맨드를 사용하여 새로운 오토스케일러를 만들 수 있다. kubectl get hpa로 오토스케일러 목록을 조회할 수 있고, kubectl describe hpa로 세부 사항을 확인할 수 있다. 마지막으로 kubectl delete hpa를 사용하여 오토스케일러를 삭제할 수 있다.

또한 Horizontal Pod Autoscaler를 쉽게 생성 할 수 있는 kubectl autoscale이라는 특별한 명령이 있다. 예를 들어 kubectl autoscale rs foo --min=2 --max=5 --cpu-percent=80을 실행하면 레플리케이션 셋 foo 에 대한 오토스케일러가 생성되고, 목표 CPU 사용률은 80 %, 그리고 2와 5 사이의 레플리카 개수로 설정된다. kubectl autoscale에 대한 자세한 문서는 여기에서 찾을 수 있다.

롤링 업데이트 중 오토스케일링

현재 쿠버네티스에서는 레플리케이션 컨트롤러를 직접 관리하거나, 기본 레플리카 셋를 관리하는 디플로이먼트 오브젝트를 사용하여 롤링 업데이트를 수행 할 수 있다. Horizontal Pod Autoscaler는 후자의 방법을 지원한다. Horizontal Pod Autoscaler는 디플로이먼트 오브젝트에 바인딩되고, 디플로이먼트 오브젝트를 위한 크기를 설정하며, 디플로이먼트는 기본 레플리카 셋의 크기를 결정한다.

Horizontal Pod Autoscaler는 레플리케이션 컨트롤러를 직접 조작하는 롤링 업데이트에서 작동하지 않는다. 즉, Horizontal Pod Autoscaler를 레플리케이션 컨트롤러에 바인딩하고 롤링 업데이트를 수행할 수ㄴ 없다. (예 : kubectl rolling-update) 작동하지 않는 이유는 롤링 업데이트에서 새 레플리케이션 컨트롤러를 만들 때, Horizontal Pod Autoscaler가 새 레플리케이션 컨트롤러에 바인딩되지 않기 때문이다.

쿨-다운 / 지연에 대한 지원

Horizontal Pod Autoscaler를 사용하여 레플리카 그룹의 스케일을 관리할 때, 평가된 메트릭의 동적인 특징 때문에 레플리카 수가 자주 변동할 수 있다. 이것은 때로는 스래싱 (thrashing) 이라고도 한다.

v1.6 부터 클러스터 운영자는 kube-controller-manager 컴포넌트의 플래그로 노출된 글로벌 HPA 설정을 튜닝하여 이 문제를 완화할 수 있다.

v1.12부터는 새로운 알고리즘 업데이트가 업스케일 지연에 대한 필요성을 제거하였다.

  • --horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay : 이 옵션 값은 오토스케일러가 현재의 작업이 완료된 후에 다른 다운스케일 작업을 수행하기까지 기다려야 하는 시간을 지정하는 지속 시간이다. 기본값은 5분(5m0s)이다.
참고: 이러한 파라미터 값을 조정할 때 클러스터 운영자는 가능한 결과를 알아야 한다. 지연(쿨-다운) 값이 너무 길면, Horizontal Pod Autoscaler가 워크로드 변경에 반응하지 않는다는 불만이 있을 수 있다. 그러나 지연 값을 너무 짧게 설정하면, 레플리카 셋의 크기가 평소와 같이 계속 스래싱될 수 있다.

멀티 메트릭을 위한 지원

Kubernetes 1.6은 멀티 메트릭을 기반으로 스케일링을 지원한다. autoscaling/v2beta2 API 버전을 사용하여 Horizontal Pod Autoscaler가 스케일을 조정할 멀티 메트릭을 지정할 수 있다. 그런 다음 Horizontal Pod Autoscaler 컨트롤러가 각 메트릭을 평가하고, 해당 메트릭을 기반으로 새 스케일을 제안한다. 제안된 스케일 중 가장 큰 것이 새로운 스케일로 사용된다.

사용자 정의 메트릭을 위한 지원

참고: 쿠버네티스 1.2는 특수 어노테이션을 사용하여 애플리케이션 관련 메트릭을 기반으로 하는 스케일의 알파 지원을 추가했다. 쿠버네티스 1.6에서는 이러한 어노테이션 지원이 제거되고 새로운 오토스케일링 API가 추가되었다. 이전 사용자 정의 메트릭 수집 방법을 계속 사용할 수는 있지만, Horizontal Pod Autoscaler에서는 이 메트릭을 사용할 수 없다. 그리고 Horizontal Pod Autoscaler 컨트롤러에서는 더 이상 스케일 할 사용자 정의 메트릭을 지정하는 이전 어노테이션을 사용할 수 없다.

쿠버네티스 1.6에서는 Horizontal Pod Autoscaler에서 사용자 정의 메트릭을 사용할 수 있도록 지원한다. autoscaling/v2beta2 API에서 사용할 Horizontal Pod Autoscaler에 대한 사용자 정의 메트릭을 추가 할 수 있다. 그리고 쿠버네티스는 새 사용자 정의 메트릭 API에 질의하여 적절한 사용자 정의 메트릭의 값을 가져온다.

요구 사항은 메트릭을 위한 지원을 참조한다.

메트릭 API를 위한 지원

기본적으로 HorizontalPodAutoscaler 컨트롤러는 일련의 API에서 메트릭을 검색한다. 이러한 API에 접속하려면 클러스터 관리자는 다음을 확인해야 한다.

  • API 집합 레이어 활성화

  • 해당 API 등록:

    • 리소스 메트릭의 경우, 일반적으로 이것은 메트릭-서버가 제공하는 metrics.k8s.io API이다. 클러스터 애드온으로 시작할 수 있다.

    • 사용자 정의 메트릭의 경우, 이것은 custom.metrics.k8s.io API이다. 메트릭 솔루션 공급 업체에서 제공하는 “어댑터” API 서버에서 제공한다. 메트릭 파이프라인 또는 알려진 솔루션 목록으로 확인한다. 직접 작성하고 싶다면 샘플을 확인하라.

    • 외부 메트릭의 경우, 이것은 external.metrics.k8s.io API이다. 위에 제공된 사용자 정의 메트릭 어댑터에서 제공될 수 있다.

  • --horizontal-pod-autoscaler-use-rest-clients는 true이거나 설정되지 않음. 이것을 false로 설정하면 더 이상 사용되지 않는 힙스터 기반 오토스케일링으로 전환된다.

이런 다양한 메트릭 경로와 각각의 다른 점에 대한 상세 내용은 관련 디자인 제안서인 HPA V2, custom.metrics.k8s.io, external.metrics.k8s.io를 참조한다.

어떻게 사용하는지에 대한 예시는 커스텀 메트릭 사용하는 작업 과정과 외부 메트릭스 사용하는 작업 과정을 참조한다.

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