ISFJ 개발자의 이야기

이번 블로그에서는 KEDA의 개념과 Event Driven AutoScaling을 구현하는 글을 작성해보겠습니다. KEDA의 개요Kubernetes 기본 오토스케일링인 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)는 CPU/메모리 기반 스케일링에는 최적이지만, 다음과 같은 한계를 가지고 있습니다.Scale-to-Zero 적용에 어려움을 겪습니다. 즉 Pod를 0개로 줄일 수 없으며 비용 최적화에 불리합니다.지표가 실제 서비스 부하 원인과 간접적입니다. 즉 HPA는 부하가 생긴 결과로써 대응을 하기 때문에 트래픽 처리에 대한 대응이 늦을 수 있습니다.외부 이벤트 소스(메시지 큐, 스트림 등)를 스케일링 기준으로 삼기 복잡합니다. 그러므로 이런 문제를 해결하기 위해 등장하게 된 것이 바로 KEDA..

이번 블로그에서는 CNCF 프로젝트 중 하나이며 쿠버네티스 클러스터에서 인프라, 서비스 및 애플리케이션을 직접 관리할 수 있도록 쿠버네티스를 확장하는 오픈소스 쿠버네티스 애드온인 Cross Plane을 EKS 상에서 구축하는 글을 작성해보려 합니다.아키텍처는 아래와 같이 구성됩니다. EKS 상에서 Cross Plane을 구성하기 위해서는 아래의 순서를 따라야 합니다. 1. EKS Cluster 구성2. Helm을 이용해 Cross Plane 설치 및 구성3. EKS IRSA 구성4. Cross Plane을 이용해 DynamoDB Resource 구성 EKS Cluster가 생성되어있다는 전제로 진행합니다. Helm을 이용해 Cross Plane 설치 및 구성우선 Helm을 이용해서 Cross Plane..

이번 블로그에서는 CNCF 프로젝트 중 하나이며 자체 호스팅형 Docker 이미지 레지스트리 및 공유 서비스인 Harbor를 EKS 상에서 구축하는 글을 작성해보려 합니다.아키텍처는 아래와 같이 구성됩니다. EKS 상에서 Harbor를 구성하기 위해서는 아래의 순서를 따라야 합니다. 1. Public Domain 구성2. ACM 및 Route53 구성3. EKS Cluster 구성 및 Harbor 구성 ACM 및 Route53 구성Public Domain은 구성이 되어있다는 전제로 진행합니다. 즉 개인 도메인을 가지고 있다고 가정하고 진행합니다. 다음으로 Name Server를 구성해줘야합니다. 저는 가비아를 이용하고 있기에 아래의 사진과 같이 Name Server를 등록해줬습니다. EKS Cl..

Prometheus Node Exporter는 하드웨어의 상태와 커널 관련 메트릭을 수집하는 메트릭 수집기입니다. Prometheus는 Node Exporter의 metrics HTTP endpoint에 접근하여 해당 메트릭을 수집할 수 있습니다. Node Exporter로 부터 수집한 메트릭을 Prometheus내의 TSDB에 저장하여 PromQL로 메트릭을 쿼리해 서버 상태를 모니터링할 수 있습니다. docker run -d \ --net="host" \ --pid="host" \ -v "/:/host:ro,rslave" \ quay.io/prometheus/node-exporter:latest \ --path.rootfs=/host 서버 보안그룹의 9100 포트를 인바운드..