Kubernetes Monitoring - HPA 실습

원문 : 호롤리한하루/Kubernetes Monitoring - HPA 실습

Overview

쿠버네티스 클러스터에서 hpa를 적용해 시스템 부하상태에 따라 pod을 autoScaling시키는 실습을 진행하겠습니다.

참고 링크 : Kubernetes.io/Horizontal Pod Autoscaler

Prerequisites

먼저 쿠버네티스 클러스터를 생성해주세요.

참고링크 : 호롤리한하루/Install Kubernetes on CentOS/RHEL

본 실습에서 사용한 spec :
OS : CentOS v7.6
Arch : x86

Kubernetes : v1.16.2
Master : 4cpu, ram16G (1개)
Node : 4cpu, ram16G (2개)

Step

1. Metrics-Server 배포

먼저 top명령어를 입력해봅시다.

$ kubectl top node

Error from server (NotFound): the server could not find the requested resource (get services http:heapster:)

현재는 에러메세지가 뜹니다.
이유는 노드의 system metric들을 수집하는 서비스가 없기 때문입니다.

system metric을 수집하는 Metrics-Server를 배포해주도록 합시다.

$ git clone https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server.git
$ cd metrics-server

쿠버네티스에서 공식으로 서포트하고있는 add-on 컴포넌트인 metrics-server를 클론받고, 배포하기 이전에 yaml파일을 수정해주어야합니다.
클러스터 내에서 사용하는 인증서가 신뢰되지 않은 경우와 호스트 이름을 찾지 못하는 경우를 방지하기 위함입니다

$ vim deploy/kubernetes/metrics-server-deployment.yaml

위 그림과 같이 argument들을 수정해줍니다.

args:
  - --kubelet-insecure-tls
  - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP
  - --cert-dir=/tmp
  - --secure-port=4443

그리고 나서 metrics-server를 배포하면 :

$ kubectl apply -f deploy/kubernetes/

clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created
serviceaccount/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
service/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created

중간에 metrics.k8s.io라는 API가 생성되어 Api server에 등록된 것을 확인할 수 있습니다.

이제 top명령어를 사용할 수 있게 됩니다.

$ kubectl top nodes

NAME       CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%
kube-m     248m         6%     1656Mi          10%
kube-n01   112m         2%     760Mi           4%
kube-n02   112m         2%     724Mi           4%

각 노드의 cpu와 memory사용량을 확인할 수 있습니다.

2. 부하테스트를 위한 이미지 작성

이제 시스템의 부하테스트를 위한 이미지를 작성해보겠습니다.

$ mkdir php
cd php

스크립트 작성 :

$ vim index.php

<?php
  $x = 0.0001;
  for ($i = 0; $i <= 1000000; $i++) {
    $x += sqrt($x);
  }
  echo "OK!";
?>

스크립트를 포함하는 도커 이미지 작성 :

$ vim Dockerfile

FROM php:5-apache
ADD index.php /var/www/html/index.php
RUN chmod a+rx index.php

도커 이미지 빌드 :

$ docker build --tag {docker id}/php-apache .

$ docker images |grep php

kongru/php-apache                    latest              39e1797ad29c        23 seconds ago      355MB

생성한 이미지를 본인의 docker hub에 push해줍니다.

$ docker login
...
Login Succeeded

$ docker push kongru/php-apache

부하테스트를 위해 쿠버네티스 클러스터에 pod으로 배포해줍니다.

$ vim hpa-test.yaml

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: kongru/php-apache
        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

yaml을 작성한 뒤에는 배포!

$ kubectl apply -f hpa-test.yaml

deployment.apps/php-apache created
service/php-apache created

3. HPA 배포

이제 오토스케일러를 생성해주면 됩니다.

$ vim autoscaler.yaml

위에서 만든 부하테스트용 pod인 php-apache의 평균 cpu사용량을 50%로 맞추기 위해 레플리카의 개수를 늘리고 줄입니다. (1개~10개)

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: php-apache
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: php-apache
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  targetCPUUtilizationPercentage: 50

$ kubectl apply -f autoscaler.yaml
horizontalpodautoscaler.autoscaling/php-apache created

hpa커맨드를 통해 현재 hpa에 감지되는 시스템 부하정도와 관리하는 pod의 개수를 확인할 수 있습니다.

$ kubectl get hpa
NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   0%/50%    1         10        1          18s

아직은 서버로 어떠한 요청도 하지 않았기 때문에, 현재 cpu소비량은 0%임을 알 수 있습니다. (TARGET은 deployment에 의해 제어되는 pod들의 평균을 뜻합니다.)

부하테스트

부하가 증가함에 따라 오토스케일러가 어떻게 반응하는지 살펴보겠습니다.

창을 하나 더 띄워서 php-apache 서비스에 무한루프 쿼리를 전송합니다.

$ kubectl run --generator=run-pod/v1 -it --rm load-generator --image=busybox /bin/sh

If you don't see a command prompt, try pressing enter.
/ #
/ # while true; do wget -q -O- http://php-apache.default.svc.cluster.local; done
OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!OK!...

1~2분 지난 뒤에 hpa커맨드로 부하상태를 살펴보면 TARGET의 수치가 높아진 것을 확인할 수 있습니다.

$ kubectl get hpa

NAME         REFERENCE               TARGETS    MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   248%/50%   1         10        1          9m7s

그리고 deployment 컨트롤러를 확인해보면 pod의 replica수가 5개까지 늘어난 것을 확인할 수 있습니다.

$ kubectl get deploy php-apache

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   5/5     5            5           12m

busybox컨테이너를 띄운 터미널에서 Ctrl+C로 부하 발생을 중단시키고, 몇 분 후에 결과를 확인합니다.

$ kubectl get hpa

NAME         REFERENCE               TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
php-apache   Deployment/php-apache   0%/50%    1         10        5          11m

cpu의 사용량이 0%까지 떨어졌고, deployment의 pod replica수도 1개로 줄어든 것을 확인할 수 있습니다.

$ kubectl get deploy php-apache

NAME         READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
php-apache   1/1     1            1           19m

replica autoscaling은 몇 분 정도 소요됩니다. (체감상 3~5분)

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