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HPA (Horizontal Pod Autoscaler)

개념​

수동 스케일링의 문제점 (Horizontal)​

  • 클러스터 운영자가 직접 kubectl top pod로 자원 사용량을 모니터링 해야한다.
  • 모니터링 하다가 특정 수치에 도달하면 직접 kubectl scale 명령으로 replica 수를 조절해야한다.
  • 항상 모니터링해야 하며, 트래픽 급증 시 빠르게 대응하기 어렵다.

HPA​

  • CPU, 메모리, 혹은 커스텀 메트릭(예: 작업 큐 길이)을 지속적으로 모니터링 한다.
  • 설정해 둔 기준치를 초과하면 자동으로 Pod 개수를 증가시킨다. (Scale-out)
  • 사용량이 낮아지면 자동으로 Pod 개수를 감소시킨다. (Scale-in)
  • 가능한 대상: Deployment / StatefulSet / ReplicaSet

동작 방식​

  • 메트릭 수집
    • Metric Server 필수
    • 혹은, DataDog나 Dynatrace와 같은 외부 메트릭을 통합하여 동작하게도 가능하다.
  • Pod의 리소스 request/limit 기반으로 사용률을 계산하여 동작
    • 예: CPU limit = 500m일 때, 사용률 50%가 임계치라면 250m 사용시 스케일러가 동작한다.

생성 방법​

Imperative(명령형) 방법​

kubectl autoscale deployment myapp --cpu-percent=50 --min=1 --max=10
  • cpu 메트릭 임계치가 50% 이며, 최소 Pod 수는 1개 최대 Pod 수는 10개인 HPA 설정 생성

Declarative(선언적) 방법 - yaml​

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50
  • apiVersion: autoscaling/v2
  • kind: HorizontalPodAutoscaler
  • spec
    • scaleTargetRef: scale 할 대상 선택
    • minReplicas: 최소 Pod 수
    • maxReplicas: 최대 Pod 수
    • metrics: 메트릭 설정

조회/삭제​

kubectl get hpa
kubectl delete hpa myapp-hpa

레퍼런스​