# HPA
Kubernetes Controller 2
StatefulSet Stateful Application 클라이언트와 서버 관계에서, 상태를 보존하는 형태의 서비스이다. 말 그대로 상태를 저장하는 형태의 애플리케이션으로 대표적으로 Mongodb, Redis, Mysql 과 같은 Database가 있다.반대 의미로
[Kubernetes] Keda 란?
TL:DR; redis queue 길이에 따른 autoscaling이 필요했는데 keda를 사용 ScaledObjects represent the desired mapping between an event source (e.g. Rabbit MQ) and the K
Horizontal Pod Autoscaling
HPA는 파드에 대한 자원 사용이 늘면 파드를 더 배치하는 것이다. 참고로 vertical scaling은 실행 중인 파드에 대한 자원 할당으로 HPA와 다르다.or참고: 공식 문서
[쿠버네티스] 클러스터 구성, metalLB, Namespace, ConfigMap, HPA, NFS
클러스터 구성, metalLB, Namespace, ConfigMap, HPA, NFS
[Kubernetes] HPA
HorizontalPodAutoscaler(HPA) 는 Deployment/Replicaset/Replication Controller의 레플리카 수를 CPU 부하 등에 따라 자동으로 스케일하는 리소스다.부하가 높아지면 scale out하고, 부하가 낮아지면 scale
K8S Object 이것저것 정리
Downward API Downward API는 생성된 pod에 대한 정보를 알 수 있는 리소스다. pod가 생성되기 전에 알 수 없는 pod의 manifest나 속성들은 알 수 있는 것이다. Downward API는 kube-API 서버로부터 정보를 얻어 환경변수나
(시리즈2) 쿠버네티스 클러스터에서 작업 유형 기반 오토스케일링 기준 선택과 성능 분석 (4) - HPA, Deployment, Service 설정 및 실험 수행
이번 글에서는 실제 실험 시나리오를 구상해보고, 시나리오에 따라 실험을 진행해 보겠습니다.
(시리즈2) 쿠버네티스 클러스터에서 작업 유형 기반 오토스케일링 기준 선택과 성능 분석 (3) - Prometheus, Grafana, Metric-Server 를 이용해 모니터링 및 매트릭 수집 환경 구축
이번 글에서는 Prometheus, Grafana, Metric-Server 를 이용해 모니터링 및 매트릭 수집 환경을 구축해 보겠습니다.
(시리즈2) 쿠버네티스 클러스터에서 작업 유형 기반 오토스케일링 기준 선택과 성능 분석 (1) - 오토스케일링, 시스템 구성
이번 글에서는 실험 전 오토스케일링의 정의와 쿠버네티스 환경에서 시스템 구성에 대해 알아보았습니다.