쿠버네티스 기초 학습

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대형 클러스터 구축

지원

v1.18 버전에서, 쿠버네티스는 노드 5000개까지의 클러스터를 지원한다. 보다 정확하게는, 다음 기준을 모두 만족하는 설정을 지원한다.

  • 노드 5000개 이하
  • 전체 파드 150000개 이하
  • 전체 컨테이너 300000개 이하
  • 노드 당 파드 100개 이하


설치

클러스터는 쿠버네티스 에이전트가 구동하는 노드(물리 또는 가상 머신)의 집합이며, “마스터”(클러스터-수준 컨트롤 플레인)에 의해 관리된다.

보통 클러스터 내 노드 수는 플랫폼별 config-default.sh 파일 (예를 들면, GCE의 config-default.sh)에 있는 NUM_NODES 값에 따라 조절된다.

하지만 단순히 값만 매우 크게 바꾼다면, 클라우드 프로바이더에 따라 셋업 스크립트가 실패할 수도 있다. 예를 들어, GCE에 배포할 때 쿼터 이슈가 발생하여 클러스터 구축이 실패할 수 있다.

큰 쿠버네티스 클러스터를 설정할 때는 다음 이슈들을 고려해야 한다.

쿼터 문제

여러 노드를 가지는 클러스터를 만들 때, 클라우드 프로바이더 쿼터 이슈를 피하기 위해 고려할 점:

  • CPU, IP 등의 쿼터를 늘린다.
    • 예를 들어, GCE의 경우 다음에 관한 쿼터를 늘릴 수 있다.
    • CPU
    • VM 인스턴스
    • 전체 영구 디스크 예약
    • 사용 중인 IP 주소
    • 방화벽 규칙
    • 포워딩 규칙
    • 라우트
    • 대상 풀
  • 일부 클라우드 프로바이더는 VM 생성 속도에 상한이 있어, 셋업 스크립트 수행 간 새로운 노드 VM을 생성하는 사이사이에 대기시간이 추가되는 작은 배치가 걸릴 수 있다.

etcd 저장소

큰 클러스터의 성능 향상을 위해, 우리는 이벤트를 각각의 전용 etcd 인스턴스에 저장한다.

클러스터 생성시의 부가 스트립트이다.

  • 추가 ectd 인스턴스 시작 및 설정
  • 이벤트를 저장하기 위한 api-server 설정

마스터 크기와 마스터 구성 요소

GCE/구글 쿠버네티스 엔진 및 AWS에서, kube-up은 클러스터 내 노드의 수에 따라 마스터용으로 적합한 VM 크기를 자동으로 설정한다. 기타 다른 프로바이더의 경우, 수동으로 설정해야 한다. 참고로 GCE에 적용하는 크기는 다음과 같다.

  • 1-5 노드: n1-standard-1
  • 6-10 노드: n1-standard-2
  • 11-100 노드: n1-standard-4
  • 101-250 노드: n1-standard-8
  • 251-500 노드: n1-standard-16
  • 500 노드 이상: n1-standard-32

AWS에 적용하는 크기는 다음과 같다.

  • 1-5 노드: m3.medium
  • 6-10 노드: m3.large
  • 11-100 노드: m3.xlarge
  • 101-250 노드: m3.2xlarge
  • 251-500 노드: c4.4xlarge
  • 500 노드 이상: c4.8xlarge
참고:

구글 쿠버네티스 엔진에서, 마스터 노드 크기는 클러스터의 크기에 따라 자동적으로 조절된다. 자세한 사항은 이 블로그 글을 참고하라.

AWS에서, 마스터 노드의 크기는 클러스터 시작 시에 설정된 그대로이며 변경되지 않는다. 이후에 클러스터를 스케일 업/다운하거나 수동으로 노드를 추가/제거하거나 클러스터 오토스케일러를 사용하더라도 그렇다.

애드온 자원

클러스터 애드온이 메모리 누수 등 노드 상의 가용한 리소스를 모두 소비하는 리소스 이슈를 방지하기 위해, 쿠버네티스는 애드온 컨테이너가 소비할 수 있는 CPU와 메모리 리소스를 제한하는 리소스 상한을 둔다(PR #10653과 #10778 참고).

예시:

  containers:
  - name: fluentd-cloud-logging
    image: k8s.gcr.io/fluentd-gcp:1.16
    resources:
      limits:
        cpu: 100m
        memory: 200Mi

힙스터(Heapster)를 제외하고, 이러한 상한들은 정적이며 4-노드 클러스터에서 구동한 애드온으로부터 수집한 데이터에 기반한 것이다.(#10335 참고). 애드온이 큰 클러스터에서 구동되면 더 많은 리소스를 소비한다(#5880 참고). 따라서, 이러한 값의 조정 없이 큰 클러스터를 배포하면, 애드온들이 상한에 걸려 반복적으로 죽을 수 있다.

많은 노드를 가진 클러스터를 생성할 때는 애드온 리소스 이슈를 피하기 위해 다음을 고려하라.

  • 다음 애드온을 사용한다면, 클러스터의 크기를 확장할 때 그에 맞게 메모리와 CPU 상한을 규모를 조정하라 (전체 클러스터를 담당하는 각 레플리카는, 메모리와 CPU 사용량이 대체로 클러스터의 크기/부하에 따라 비율적으로 증가할 것이다).
  • 다음 애드온들을 쓴다면 클러스터 크기에 따라 레플리카 수를 조절해준다(각각 레플리카가 여러 개 두면 늘어나는 부하를 처리하는 데 도움이 되지만, 레플리카 당 부하도 약간 늘어나게 되므로 CPU/메모리 상한을 높이는 것을 고려해보자):
  • 다음의 애드온들을 쓴다면, 클러스터 크기에 따라 각각 메모리와 CPU 상한을 조금 더 높이자(노드 당 레플리카 1개만 있어도 클러스터 부하량/크기에 따라 CPU/메모리 사용율은 조금씩 증가한다).

힙스터의 리소스 상한은 클러스터 최초 크기에 기초하여 동적으로 설정된다(#16185과 #22940 참조). 힙스터에 리소스가 부족한 경우라면, 힙스터 메모리 요청량(상세내용은 해당 PR 참조)을 계산하는 공식을 적용해보자.

애드온 컨테이너가 리소스 상한에 걸리는 것을 탐지하는 방법에 대해서는 컴퓨트 리소스의 트러블슈팅 섹션을 참고하라.

미래에는 모든 클러스터 애드온의 리소스 상한을 클러스터 크기에 맞게 설정해주고 클러스터를 키우거나 줄일 때 동적으로 조절해줄 수 있기를 기대한다. 이런 기능들에 대한 PR은 언제든 환영한다.

시작 시 사소한 노드 오류 허용

다양한 이유로(자세한 내용은 #18969 참고) 매우 큰 NUM_NODES를 주고 kube-up.sh을 실행하면 제대로 기동되지 않은 극소수의 노드들 때문에 실패할 수 있다. 현재로서는 두 가지 선택지가 있다. 클러스터를 재시작하거나(kube-down.sh 한 후 다시 kube-up.sh ), kube-up.sh 실행 전에 환경변수 ALLOWED_NOTREADY_NODES를 적당한 값으로 설정해주는 것이다. 이렇게 하면 NUM_NODES에 못 미치는 경우에도 kube-up.sh이 성공할 수 있다. 실패 원인에 따라 일부 노드들이 늦게 결합되거나, 클러스터가 NUM_NODES - ALLOWED_NOTREADY_NODES의 크기로 남을 수 있다.

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