런타임 서비스 확장 및 자동 확장

Kubernetes에서 실행되는 대부분의 서비스는 명령줄 또는 구성 재정의에서 확장할 수 있습니다. overrides.yaml 파일에서 Apigee Hybrid 런타임 서비스에 대한 확장 매개변수를 설정할 수 있습니다.

mart:
  replicaCountMax: 2
  replicaCountMin: 1

watcher:
  replicaCountMax: 2
  replicaCountMin: 1

connectAgent:
  replicaCountMax: 2
  replicaCountMin: 1

synchronizer:
  replicaCountMax: 10
  replicaCountMin: 1

runtime:
  replicaCountMax: 10
  replicaCountMin: 1

udca:
  replicaCountMax: 10
  replicaCountMin: 1

고급 구성

일부 시나리오에서는 고급 확장 옵션을 사용해야 할 수도 있습니다. 시나리오의 예시는 다음과 같습니다.

• 환경별로 서로 다른 확장 옵션 설정. 예를 들어 env1의 minReplica가 5이고 env2의 minReplica가 2인 경우입니다.
• 환경 내의 각 구성요소에 서로 다른 확장 옵션 설정. 예를 들어 udca 구성요소의 maxReplica가 5이고 synchronizer 구성요소의 maxReplica가 2인 경우입니다.

다음 예시에서는 kubernetes patch 명령어를 사용하여 runtime 구성요소의 maxReplicas 속성을 변경하는 방법을 보여줍니다.

1. 다음 명령어와 함께 사용할 환경 변수를 만듭니다.

   export ENV_NAME=my-environment-name
   export ENV_RELEASE_NAME=$ENV_NAME # the Helm release name for the environment
   export APIGEE_NAMESPACE=apigee  #the namespace where Apigee is deployed
   export COMPONENT=runtime #can be udca or synchronizer
   export MAX_REPLICAS=2
   export MIN_REPLICAS=1

2. 패치를 적용합니다. 이 예시에서는 kubectl이 PATH에 있다고 가정합니다.

   kubectl patch apigeeenvironment -n $APIGEE_NAMESPACE \
     $(kubectl get apigeeenvironments -n $APIGEE_NAMESPACE -o jsonpath='{.items[?(@.spec.name == "'$ENV'" )]..metadata.name}') \
     --patch "$(echo -e "spec:\n  components:\n    $COMPONENT:\n      autoScaler:\n        maxReplicas: $MAX_REPLICAS\n        minReplicas: $MIN_REPLICAS")" \
     --type merge
   

3. 변경된 것을 확인합니다.

   kubectl get hpa -n $APIGEE_NAMESPACE
   

환경 기반 확장

기본적으로 확장은 조직 수준에서 설명됩니다. 다음 예시와 같이 overrides.yaml 파일에 환경별 확장을 지정하여 기본 설정을 재정의할 수 있습니다.

envs:
  # Apigee environment name
  - name: ENV_NAME>
    components:
    # Environment-specific scaling override
    # Otherwise, uses scaling defined at the respective root component
     runtime:
      replicaCountMin: 2
      replicaCountMax: 20

측정항목 기반 확장

측정항목 기반 확장을 사용하면 런타임에서 CPU와 애플리케이션 측정항목을 사용하여 apigee-runtime 포드를 확장할 수 있습니다. Kubernetes 수평형 포드 자동 확장 처리(HPA) API는 hpaBehavior 필드를 사용하여 대상 서비스의 수직 확장 동작과 축소 동작을 구성합니다. 하이브리드 배포의 다른 구성요소에는 측정항목 기반 확장을 사용할 수 없습니다.

다음 측정항목을 기준으로 확장을 조정할 수 있습니다.

overrides.yaml의 runtime 스탠자의 다음 예시에서는 하이브리드 구현에서 apigee-runtime 포드를 확장할 수 있는 표준 매개변수(및 허용 범위)를 보여줍니다.

runtime:
  # the following parameters configure metrics-based scaling
  hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M # (range: 300M to 450M)
    serverNioTaskWaitTime: 400M # (range: 300M to 450M)
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60 # (range: 30 - 180)
        value: 20 # (range: 5 - 50)
      pods:
        periodSeconds: 60 # (range: 30 - 180)
        value: 2 # (range: 1 - 15)
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 120 # (range: 60 - 300)
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60 # (range: 30 - 120)
        value: 20 # (range: 5 - 100)
      pods:
        periodSeconds: 60 # (range: 30 - 120)
        value: 4 # (range: 2 - 15)
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30 # (range:  30 - 120)
  

각 환경의 apigee-runtime 차트를 업데이트하여 이러한 설정을 적용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

helm upgrade $ENV_RELEASE_NAME apigee-runtime/ \
  --namespace APIGEE_NAMESPACE \
  --atomic \
  --set env=$ENV_NAME \
  -f overrides.yaml

측정항목 기반 확장 사용 설정 또는 사용 중지

측정항목 기반 확장은 기본적으로 사용 설정되어 있습니다. customAutoscaling.enabled 속성을 true 또는 false로 설정하여 측정항목 기반 확장을 사용 설정하거나 사용 중지할 수 있습니다. apigee-telemetry 차트를 업데이트하여 customAutoscaling.enabled 속성에 변경사항을 적용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

helm upgrade telemetry apigee-telemetry/ \
  --namespace APIGEE_NAMESPACE \
  --atomic \
  -f overrides.yaml

더욱 적극적인 확장 구성

수직 확장 정책의 percent 값과 pods 값을 늘리면 더욱 적극적인 수직 확장 정책이 됩니다. 마찬가지로 scaleDown에서 percent 값과 pods 값을 늘리면 적극적인 축소 정책이 적용됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

runtime:
  # ...
  hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M
    serverNioTaskWaitTime: 400M
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 20
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 4
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 120
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 30
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 5
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30

위 예시에서 scaleDown.pods.value는 5로, scaleUp.percent.value 는 30으로, scaleUp.pods.value는 5로 증가됩니다.

덜 적극적인 확장 구성

hpaBehavior 구성 값을 줄여 덜 적극적인 수직 확장 정책과 축소 정책을 구현할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

runtime:
  # ...
  hpaMetrics:
    serverMainTaskWaitTime: 400M
    serverNioTaskWaitTime: 400M
    targetCPUUtilizationPercentage: 75
  hpaBehavior:
    scaleDown:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 10
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 1
      selectPolicy: Min
      stabilizationWindowSeconds: 180
    scaleUp:
      percent:
        periodSeconds: 60
        value: 20
      pods:
        periodSeconds: 60
        value: 4
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 30

위 예시에서 scaleDown.percent.value는 10으로, scaleDown.pods.value는 1로, scaleUp.stablizationWindowSeconds는 180으로 감소됩니다.

hpaBehavior 필드를 사용하는 측정항목 기반 확장에 대한 자세한 내용은 확장 정책을 참조하세요.

문제 해결

이 섹션에서는 확장과 자동 확장을 구성하는 동안 발생할 수 있는 일반적인 오류에 대한 문제 해결 방법을 설명합니다.

HPA에서는 측정항목 값에 unknown 표시

측정항목 기반 확장이 작동하지 않고 HPA에서 측정항목 값에 unknown을 표시하면 다음 명령어를 사용하여 HPA 출력을 확인합니다.

kubectl describe hpa HPA_NAME

명령어를 실행할 때 HPA_NAME을 보려는 HPA의 이름으로 바꿉니다.

출력에는 CPU 목표와 서비스 사용률이 표시되어 측정항목 기반 확장이 없을 때 CPU 확장이 작동할 것임을 나타냅니다. 여러 매개변수를 사용하는 HPA 동작은 여러 측정항목으로 확장을 참조하세요.