Horizontal Pod Autoscaler

Horizontal Pod Autoscaler는 CPU 사용량의 파드 개수를 자동으로 스케일한다. Horizontal Pod Autoscaler는 크기를 조정할 수 없는 오브젝트에는 적용되지 않는다. (DaemontSet)에는 적용되지 않는다.
Horizontal Pod Autoscaler는 쿠버네티스 API 리소스 및 컨트롤러로 구현된다. 리소스는 컨트롤러의 동작을 결정한다. 컨트롤러는 평균 CPU 사용률, 평균 메모리 사용률 또는 다른 커스텀 메트릭과 같은 관찰 대상 메트릭이 사용자가 지정한 목표값과 일치하도록 조정한다.

구성도

HPA 실습

hpa.yaml 파일

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa
spec:
  maxReplicas: 100
  minReplicas: 1 #default 값 = 1
  scaleTargetRef:   # 스케일링 적용 대상
    apiVersion: apps/v1
    kind: ReplicaSet
    name: rs1
  targetCPUUtilizationPercentage: 30 # hpa 사용을 위해 낮은 수치로 지정

# 테스트할 rs.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: ReplicaSet
metadata:
  name: rs1
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: webui
  template:
    metadata:
      name: nginx-pod
      labels:
        app: webui
    spec:
      containers:
      - name: nginx-container
        image: nginx:1.14
        resources:   ## 리소스가 없으면 hpa 사용 불가능!!!!!
          limits:
            cpu: 100m

$ kubectl create -f hpa.yaml -f rs.yaml

$ kubectl get hpa,rs
NAME                                      REFERENCE        TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa   ReplicaSet/rs1   <unknown>/30%   1         100       3          62s
NAME                  DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/rs1   3         3         3       54s

TARGETS 부분 unknown이 사용 수치로 변할 때 까지 기다려야한다. rs.yaml 파일에서 resources 부분이 없다면 unknown으로 지속된다.

NAME                                      REFERENCE        TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa   ReplicaSet/rs1   0%/30%    1         100       3          3m36s

NAME                  DESIRED   CURRENT   READY   AGE
replicaset.apps/rs1   1         1         1       3m28s
# 사용량이 낮아서 1로 낮아짐

이렇게 바뀌면 hpa 기능을 사용할 수 있다.

파드 하나를 스트레스를 줘서 scale up을 시도

$ kubectl exec rs1-rdnq5 -- sha1sum /dev/zero

파드 1개에 부하를 줘서 사용량을 100%로 만드니 목표인 30%를 맞추기 위해서 파드 3개를 추가한 상황이다.

사용량을 25%로 맞춘 모습

이런식으로 AWS의 Autoscaling처럼 똑같은 기능을 구현한다는 것을 알 수 있다.