트래픽 분산 처리 기술
1. Istio 서비스 메쉬 설정
Istio를 사용하여 서비스 메쉬를 설정하여 마이크로서비스 간의 통신을 자동으로 구성하고 관리합니다. 이를 통해 트래픽 라우팅, 보안, 모니터링 및 제어를 효율적으로 수행할 수 있습니다.
기능:
- 트래픽 라우팅: 서비스 간의 트래픽을 자동으로 분산하고 관리합니다.
- 보안: 통신을 암호화하고 서비스 간의 인증을 제공합니다.
- 모니터링: 서비스의 성능 및 가용성을 모니터링하고 관리합니다.
- 제어: 트래픽 흐름을 제어하고 정책을 적용합니다.
2. Kubernetes에서 노드 확장 구성
Kubernetes 클러스터에서 노드 확장을 구성하여 서비스에 대한 고가용성 및 확장성을 제공합니다.
- 설정내용
locals {
node_pools = {
user = {
name = "user"
mode = "User"
kubernetes_cluster_id = module.aks.aks_id
vm_size = "Standard_D3_v2"
enable_auto_scaling = true
node_count = 1
min_count = 1
max_count = 4
vnet_subnet_id = local.vnet_private_subnet_2_id
# Add temporary_name_for_rotation for properties that require it
temporary_name_for_rotation = "user"
}
ingress = {
name = "ingress"
mode = "System"
kubernetes_cluster_id = module.aks.aks_id
vm_size = "Standard_D3_v2"
enable_auto_scaling = true
node_count = 1
min_count = 1
max_count = 4
vnet_subnet_id = local.vnet_private_subnet_3_id
# Add temporary_name_for_rotation for properties that require it
temporary_name_for_rotation = "ingress"
}
worker = {
name = "worker"
mode = "User"
kubernetes_cluster_id = module.aks.aks_id
vm_size = "Standard_D3_v2" // "Standard_D3_v2"
enable_auto_scaling = true
node_count = 2
min_count = 2
max_count = 5
vnet_subnet_id = local.vnet_private_subnet_3_id
# Add temporary_name_for_rotation for properties that require it
temporary_name_for_rotation = "worker"
}
}
}방법:
- 자동 스케일링: 클라우드 제공업체의 자동 스케일링 기능을 활용하여 노드를 자동으로 확장합니다.
- 수동 스케일링: 필요에 따라 수동으로 노드를 확장하고 관리할 수 있습니다.
- 클러스터 오케스트레이션: Kubernetes 클러스터 관리 도구를 사용하여 노드를 관리합니다.
Azure AKS의 자동 노드 확장
Azure Kubernetes Service (AKS)를 사용하면 노드 확장을 자동화할 수 있습니다. AKS는 클러스터의 CPU 및 메모리 사용량에 따라 자동으로 노드를 확장하거나 축소하여 트래픽에 대응합니다.
특징:
- 자동 스케일링: AKS는 클러스터의 부하에 따라 자동으로 노드를 확장하거나 축소합니다.
- Azure 자원 관리: AKS는 Azure 리소스 관리 기능을 통해 클러스터의 자원을 효율적으로 관리합니다.
3. Pod 확장 구성
Kubernetes의 HorizontalPodAutoscaler를 사용하여 Pod의 수를 자동으로 조절하여 서비스의 부하에 대응합니다.
NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE
board Deployment/board 2%/80% 2 3 2 14d
media Deployment/media 74%/80%, 3%/80% 2 10 4 21d
router-v2 Deployment/router-v2 36%/60%, 1%/50% 3 6 3 21d
session Deployment/session 24%/80%, 3%/80% 3 8 3 8d
speech Deployment/speech 6%/80% 3 10 3 21d
store Deployment/store 3%/80% 2 5 2 14d
user Deployment/user 2%/80% 2 5 2 14d
webtoon Deployment/webtoon 3%/60% 1 15 1 44d방법:
- HorizontalPodAutoscaler(HPA): CPU 사용률 또는 기타 지표를 기반으로 Pod의 수를 자동으로 조절합니다.
- 지표 및 조건 설정: HPA를 구성하여 Pod의 확장을 제어할 지표 및 조건을 설정합니다.
- 자동 및 수동 조정: 필요에 따라 자동으로 또는 수동으로 Pod의 수를 조절할 수 있습니다.
4. Istio와 Kubernetes 통합
Istio와 Kubernetes를 함께 사용하여 서비스 메쉬를 통해 트래픽을 분산하고, Kubernetes의 확장 기능을 통해 자동으로 노드 및 Pod를 확장할 수 있습니다.
특징:
- 자동화된 운영: Istio와 Kubernetes의 통합을 통해 운영 작업을 자동화하고 관리 부담을 줄일 수 있습니다.
- 고가용성 및 확장성: 서비스 메쉬 및 확장 기능을 통해 고가용성 및 확장성을 제공합니다.
위 내용을 참고하여 Istio와 Kubernetes에서 서비스 메쉬를 설정하고, 노드 및 Pod의 확장을 구성하고 관리할 수 있습니다.