컨테이너 리소스 관리

파드를 지정할 때, 컨테이너에 필요한 각 리소스의 양을 선택적으로 지정할 수 있다. 지정할 가장 일반적인 리소스는 CPU와 메모리(RAM) 그리고 다른 것들이 있다.

파드에서 컨테이너에 대한 리소스 요청(request) 을 지정하면, 스케줄러는 이 정보를 사용하여 파드가 배치될 노드를 결정한다. 컨테이너에 대한 리소스 제한(limit) 을 지정하면, kubelet은 실행 중인 컨테이너가 설정한 제한보다 많은 리소스를 사용할 수 없도록 해당 제한을 적용한다. 또한 kubelet은 컨테이너가 사용할 수 있도록 해당 시스템 리소스의 최소 요청 량을 예약한다.

요청 및 제한

파드가 실행 중인 노드에 사용 가능한 리소스가 충분하면, 컨테이너가 해당 리소스에 지정한 request 보다 더 많은 리소스를 사용할 수 있도록 허용된다. 그러나, 컨테이너는 리소스 limit 보다 더 많은 리소스를 사용할 수는 없다.

예를 들어, 컨테이너에 대해 256MiB의 memory 요청을 설정하고, 해당 컨테이너가 8GiB의 메모리를 가진 노드로 스케줄된 파드에 있고 다른 파드는 없는 경우, 컨테이너는 더 많은 RAM을 사용할 수 있다.

해당 컨테이너에 대해 4GiB의 memory 제한을 설정하면, kubelet(그리고 컨테이너 런타임)이 제한을 적용한다. 런타임은 컨테이너가 구성된 리소스 제한을 초과하여 사용하지 못하게 한다. 예를 들어, 컨테이너의 프로세스가 허용된 양보다 많은 메모리를 사용하려고 하면, 시스템 커널은 메모리 부족(out of memory, OOM) 오류와 함께 할당을 시도한 프로세스를 종료한다.

제한은 반응적(시스템이 위반을 감지한 후에 개입)으로 또는 강제적(시스템이 컨테이너가 제한을 초과하지 않도록 방지)으로 구현할 수 있다. 런타임마다 다른 방식으로 동일한 제약을 구현할 수 있다.

참고: 컨테이너가 자체 메모리 제한을 지정하지만, 메모리 요청을 지정하지 않는 경우, 쿠버네티스는 제한과 일치하는 메모리 요청을 자동으로 할당한다. 마찬가지로, 컨테이너가 자체 CPU 제한을 지정하지만, CPU 요청을 지정하지 않는 경우, 쿠버네티스는 제한과 일치하는 CPU 요청을 자동으로 할당한다.

리소스 타입

CPU 와 메모리 는 각각 리소스 타입 이다. 리소스 타입에는 기본 단위가 있다. CPU는 컴퓨팅 처리를 나타내며 쿠버네티스 CPU 단위로 지정된다. 메모리는 바이트 단위로 지정된다. 쿠버네티스 v1.14 이상을 사용하는 경우, huge page 리소스를 지정할 수 있다. Huge page는 노드 커널이 기본 페이지 크기보다 훨씬 큰 메모리 블록을 할당하는 리눅스 관련 기능이다.

예를 들어, 기본 페이지 크기가 4KiB인 시스템에서, hugepages-2Mi: 80Mi 제한을 지정할 수 있다. 컨테이너가 40개 이상의 2MiB huge page(총 80MiB)를 할당하려고 하면 해당 할당이 실패한다.

참고: hugepages-* 리소스를 오버커밋할 수 없다. 이것은 memory 및 cpu 리소스와는 다르다.

CPU와 메모리를 통칭하여 컴퓨트 리소스 또는 리소스 라고 한다. 컴퓨트 리소스는 요청, 할당 및 소비될 수 있는 측정 가능한 수량이다. 이것은 API 리소스와는 다르다. 파드 및 서비스와 같은 API 리소스는 쿠버네티스 API 서버를 통해 읽고 수정할 수 있는 오브젝트이다.

파드와 컨테이너의 리소스 요청 및 제한

파드의 각 컨테이너는 다음 중 하나 이상을 지정할 수 있다.

• spec.containers[].resources.limits.cpu
• spec.containers[].resources.limits.memory
• spec.containers[].resources.limits.hugepages-<size>
• spec.containers[].resources.requests.cpu
• spec.containers[].resources.requests.memory
• spec.containers[].resources.requests.hugepages-<size>

요청과 제한은 개별 컨테이너에서만 지정할 수 있지만, 파드 리소스 요청 및 제한에 대해 이야기하는 것이 편리하다. 특정 리소스 타입에 대한 파드 리소스 요청/제한 은 파드의 각 컨테이너에 대한 해당 타입의 리소스 요청/제한의 합이다.

쿠버네티스의 리소스 단위

CPU의 의미

CPU 리소스에 대한 제한 및 요청은 cpu 단위로 측정된다. 쿠버네티스의 CPU 1개는 클라우드 공급자용 vCPU/Core 1개 와 베어메탈 인텔 프로세서에서의 1개 하이퍼스레드 에 해당한다.

분수의 요청이 허용된다. 0.5 의 spec.containers[].resources.requests.cpu 요청을 가진 컨테이너는 CPU 1개를 요구하는 컨테이너의 절반만큼 CPU를 보장한다. 0.1 이라는 표현은 "백 밀리cpu"로 읽을 수 있는 100m 표현과 동일하다. 어떤 사람들은 "백 밀리코어"라고 말하는데, 같은 것을 의미하는 것으로 이해된다. 0.1 과 같이 소수점이 있는 요청은 API에 의해 100m 로 변환되며, 1m 도 허용되지 않게 정밀하다. 이러한 이유로, 100m 형식이 선호될 수 있다.

CPU는 항상 절대 수량으로 요청되며, 상대적 수량은 아니다. 0.1은 단일 코어, 이중 코어 또는 48코어 시스템에서 동일한 양의 CPU이다.

메모리의 의미

memory 에 대한 제한 및 요청은 바이트 단위로 측정된다. E, P, T, G, M, K와 같은 접미사 중 하나를 사용하여 메모리를 일반 정수 또는 고정 소수점 숫자로 표현할 수 있다. Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki와 같은 2의 거듭제곱을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 다음은 대략 동일한 값을 나타낸다.

128974848, 129e6, 129M, 123Mi

다음은 예제이다. 다음 파드에는 두 개의 컨테이너가 있다. 각 컨테이너에는 0.25 cpu와 64MiB(2²⁶ 바이트)의 메모리 요청이 있다. 각 컨테이너는 0.5 cpu와 128MiB 메모리로 제한된다. 파드에 0.5 cpu와 128 MiB 메모리, 1 cpu와 256MiB 메모리 제한이 있다고 말할 수 있다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
  - name: log-aggregator
    image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

리소스 요청이 포함된 파드를 스케줄링하는 방법

파드를 생성할 때, 쿠버네티스 스케줄러는 파드를 실행할 노드를 선택한다. 각 노드는 파드에 제공할 수 있는 CPU와 메모리 양과 같은 각 리소스 타입에 대해 최대 용량을 갖는다. 스케줄러는 각 리소스 타입마다 스케줄된 컨테이너의 리소스 요청 합계가 노드 용량보다 작도록 한다. 참고로 노드의 실제 메모리나 CPU 리소스 사용량은 매우 적지만, 용량 확인에 실패한 경우 스케줄러는 여전히 노드에 파드를 배치하지 않는다. 이는 리소스 사용량이 나중에 증가할 때, 예를 들어, 일일 요청 비율이 최대일 때 노드의 리소스 부족을 방지한다.

리소스 제한이 있는 파드가 실행되는 방법

kubelet은 파드의 컨테이너를 시작할 때, CPU와 메모리 제한을 컨테이너 런타임으로 전달한다.

도커를 사용하는 경우에는 다음과 같다.

• spec.containers[].resources.requests.cpu 는 잠재적인 분수이며, 1024를 곱한 값인 코어 값으로 변환된다. 이 숫자 또는 2보다 큰 값은 docker run 명령에서 --cpu-shares 플래그의 값으로 사용된다.

• 이 spec.containers[].resources.limits.cpu 값은 밀리코어 값으로 변환되고 100을 곱한 값이다. 그 결과 값은 컨테이너가 100ms마다 사용할 수 있는 총 CPU 시간이다. 이 간격 동안 컨테이너는 CPU 시간을 초과하여 사용할 수 없다.

  참고: 기본 쿼터 기간은 100ms이다. 최소 CPU 쿼터는 1ms이다.

• spec.containers[].resources.limits.memory 는 정수로 변환되어, docker run 명령에서 --memory 플래그의 값으로 사용된다.

컨테이너가 메모리 제한을 초과하면, 컨테이너는 종료될 수 있다. 다시 시작할 수 있으면, 다른 타입의 런타임 오류와 마찬가지로, kubelet이 다시 시작한다.

컨테이너가 메모리 요청을 초과하면, 노드에 메모리가 부족할 때마다 파드가 축출될 수 있다.

컨테이너가 오랫동안 CPU 제한을 초과하는 것은 허용되거나 허용되지 않을 수 있다. 그러나, 과도한 CPU 사용으로 인해 종료되지는 않는다.

리소스 제한으로 인해 컨테이너를 스케줄할 수 없는지 또는 종료 중인지 확인하려면, 문제 해결 섹션을 참조한다.

컴퓨트 및 메모리 리소스 사용량 모니터링

파드의 리소스 사용량은 파드 상태의 일부로 보고된다.

클러스터에서 선택적인 모니터링 도구를 사용할 수 있다면, 메트릭 API에서 직접 또는 모니터링 도구에서 파드 리소스 사용량을 검색할 수 있다.

로컬 임시(ephemeral) 스토리지

노드에는 로컬에 연결된 쓰기 가능 장치 또는, 때로는 RAM에 의해 지원되는 로컬 임시 스토리지가 있다. "임시"는 내구성에 대한 장기간의 보증이 없음을 의미한다.

파드는 스크래치 공간, 캐싱 및 로그에 대해 임시 로컬 스토리지를 사용한다. kubelet은 로컬 임시 스토리지를 사용하여 컨테이너에 emptyDir 볼륨을 마운트하기 위해 파드에 스크래치 공간을 제공할 수 있다.

kubelet은 이러한 종류의 스토리지를 사용하여 노드-레벨 컨테이너 로그, 컨테이너 이미지 및 실행 중인 컨테이너의 쓰기 가능 계층을 보유한다.

주의: 노드가 실패하면, 임시 스토리지의 데이터가 손실될 수 있다. 애플리케이션은 로컬 임시 스토리지에서 성능에 대한 SLA(예: 디스크 IOPS)를 기대할 수 없다.

베타 기능에서, 쿠버네티스는 파드가 사용할 수 있는 임시 로컬 스토리지의 양을 추적, 예약 및 제한할 수 있도록 해준다.

로컬 임시 스토리지 구성

쿠버네티스는 노드에서 로컬 임시 스토리지를 구성하는 두 가지 방법을 지원한다.

• 단일 파일시스템
• 두 개의 파일시스템

kubelet은 사용 중인 로컬 스토리지 양을 측정할 수 있다. 이것은 다음을 제공한다.

• LocalStorageCapacityIsolation 기능 게이트(이 기능이 기본적으로 설정되어 있음)를 활성화하고,
• 로컬 임시 스토리지에 대한 지원되는 구성 중 하나를 사용하여 노드를 설정한다.

다른 구성을 사용하는 경우, kubelet은 임시 로컬 스토리지에 대한 리소스 제한을 적용하지 않는다.

참고: kubelet은 로컬 임시 스토리지가 아닌 컨테이너 메모리 사용으로 tmpfs emptyDir 볼륨을 추적한다.

로컬 임시 스토리지에 대한 요청 및 제한 설정

임시-스토리지 를 사용하여 로컬 임시 저장소를 관리할 수 있다. 파드의 각 컨테이너는 다음 중 하나 이상을 지정할 수 있다.

• spec.containers[].resources.limits.ephemeral-storage
• spec.containers[].resources.requests.ephemeral-storage

ephemeral-storage 에 대한 제한 및 요청은 바이트 단위로 측정된다. E, P, T, G, M, K와 같은 접미사 중 하나를 사용하여 스토리지를 일반 정수 또는 고정 소수점 숫자로 표현할 수 있다. Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki와 같은 2의 거듭제곱을 사용할 수도 있다. 예를 들어, 다음은 대략 동일한 값을 나타낸다.

128974848, 129e6, 129M, 123Mi

다음 예에서, 파드에 두 개의 컨테이너가 있다. 각 컨테이너에는 2GiB의 로컬 임시 스토리지 요청이 있다. 각 컨테이너에는 4GiB의 로컬 임시 스토리지 제한이 있다. 따라서, 파드는 4GiB의 로컬 임시 스토리지 요청과 8GiB 로컬 임시 스토리지 제한을 가진다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"
  - name: log-aggregator
    image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
    resources:
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"

임시-스토리지 요청이 있는 파드의 스케줄링 방법

파드를 생성할 때, 쿠버네티스 스케줄러는 파드를 실행할 노드를 선택한다. 각 노드에는 파드에 제공할 수 있는 최대 임시 스토리지 공간이 있다. 자세한 정보는, 노드 할당 가능을 참조한다.

스케줄러는 스케줄된 컨테이너의 리소스 요청 합계가 노드 용량보다 작도록 한다.

임시 스토리지 소비 관리

kubelet이 로컬 임시 스토리지를 리소스로 관리하는 경우, kubelet은 다음에서 스토리지 사용을 측정한다.

• tmpfs emptyDir 볼륨을 제외한 emptyDir 볼륨
• 노드-레벨 로그가 있는 디렉터리
• 쓰기 가능한 컨테이너 계층

허용하는 것보다 더 많은 임시 스토리지를 파드가 사용하는 경우, kubelet은 파드 축출을 트리거하는 축출 신호를 설정한다.

컨테이너-레벨 격리의 경우, 컨테이너의 쓰기 가능한 계층과 로그 사용량이 스토리지 제한을 초과하면, kubelet은 파드를 축출하도록 표시한다.

파드-레벨 격리에 대해 kubelet은 해당 파드의 컨테이너에 대한 제한을 합하여 전체 파드 스토리지 제한을 해결한다. 이 경우, 모든 컨테이너와 파드의 emptyDir 볼륨의 로컬 임시 스토리지 사용량 합계가 전체 파드 스토리지 제한을 초과하면, kubelet은 파드를 축출 대상으로 표시한다.

주의:

kubelet이 로컬 임시 스토리지를 측정하지 않는 경우, 로컬 스토리지 제한을 초과하는 파드는 로컬 스토리지 리소스 제한을 위반해도 축출되지 않는다.

그러나, 쓰기 가능한 컨테이너 계층, 노드-레벨 로그 또는 emptyDir 볼륨의 파일 시스템 공간이 부족하면, 로컬 스토리지가 부족하다고 노드 자체에 테인트되고 이로인해 특별히 이 테인트를 허용하지 않는 모든 파드를 축출하도록 트리거한다.

임시 로컬 스토리지에 대해 지원되는 구성을 참조한다.

kubelet은 파드 스토리지 사용을 측정하는 다양한 방법을 지원한다.

• 주기적 스캐닝
• 파일시스템 프로젝트 쿼터

확장된 리소스

확장된 리소스는 kubernetes.io 도메인 외부의 전체 주소(fully-qualified) 리소스 이름이다. 쿠버네티스에 내장되지 않은 리소스를 클러스터 운영자가 알리고 사용자는 사용할 수 있다.

확장된 리소스를 사용하려면 두 단계가 필요한다. 먼저, 클러스터 운영자는 확장된 리소스를 알려야 한다. 둘째, 사용자는 파드의 확장된 리소스를 요청해야 한다.

확장된 리소스 관리

노드-레벨의 확장된 리소스

노드-레벨의 확장된 리소스는 노드에 연결된다.

장치 플러그인 관리 리소스

각 노드에서 장치 플러그인 관리 리소스를 알리는 방법은 장치 플러그인을 참조한다.

기타 리소스

새로운 노드-레벨의 확장된 리소스를 알리기 위해, 클러스터 운영자는 API 서버에 PATCH HTTP 요청을 제출하여 클러스터의 노드에 대해 status.capacity 에서 사용할 수 있는 수량을 지정할 수 있다. 이 작업 후에는, 노드의 status.capacity 에 새로운 리소스가 포함된다. 이 status.allocatable 필드는 kubelet에 의해 비동기적으로 새로운 리소스로 자동 업데이트된다. 참고로 스케줄러가 파드 적합성을 평가할 때 노드 status.allocatable 값을 사용하므로, 노드 용량을 새 리소스로 패치하는 것과 해당 노드에서 리소스를 스케줄하도록 요청하는 첫 번째 파드 사이에 약간의 지연이 있을 수 있다.

예제:

다음은 curl 을 사용하여 마스터가 k8s-master 인 노드 k8s-node-1 에 5개의 "example.com/foo" 리소스를 알리는 HTTP 요청을 구성하는 방법을 보여주는 예이다.

curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
--request PATCH \
--data '[{"op": "add", "path": "/status/capacity/example.com~1foo", "value": "5"}]' \
http://k8s-master:8080/api/v1/nodes/k8s-node-1/status

참고: 앞의 요청에서, ~1 은 패치 경로에서 문자 / 의 인코딩이다. JSON-Patch의 작업 경로 값은 JSON-Pointer로 해석된다. 더 자세한 내용은, IETF RFC 6901, 섹션 3을 참조한다.

클러스터-레벨의 확장된 리소스

클러스터-레벨의 확장된 리소스는 노드에 연결되지 않는다. 이들은 일반적으로 리소스 소비와 리소스 쿼터를 처리하는 스케줄러 익스텐더(extender)에 의해 관리된다.

스케줄러 정책 구성에서 스케줄러 익스텐더가 처리하는 확장된 리소스를 지정할 수 있다.

예제:

스케줄러 정책에 대한 다음의 구성은 클러스터-레벨의 확장된 리소스 "example.com/foo"가 스케줄러 익스텐더에 의해 처리됨을 나타낸다.

• 파드가 "example.com/foo"를 요청하는 경우에만 스케줄러가 파드를 스케줄러 익스텐더로 보낸다.
• 이 ignoredByScheduler 필드는 스케줄러가 PodFitsResources 속성에서 "example.com/foo" 리소스를 확인하지 않도록 지정한다.

{
  "kind": "Policy",
  "apiVersion": "v1",
  "extenders": [
    {
      "urlPrefix":"<extender-endpoint>",
      "bindVerb": "bind",
      "managedResources": [
        {
          "name": "example.com/foo",
          "ignoredByScheduler": true
        }
      ]
    }
  ]
}

확장된 리소스 소비

사용자는 CPU와 메모리 같은 파드 스펙의 확장된 리소스를 사용할 수 있다. 스케줄러는 리소스 어카운팅(resource accounting)을 관리하여 사용 가능한 양보다 많은 양의 리소스가 여러 파드에 동시에 할당되지 않도록 한다.

API 서버는 확장된 리소스의 수량을 정수로 제한한다. 유효한 수량의 예로는 3, 3000m 그리고 3Ki 를 들 수 있다. 유효하지 않은 수량의 예는 0.5 와 1500m 이다.

참고: 확장된 리소스는 불명확한 정수 리소스를 대체한다. 사용자는 예약된 kubernetes.io 이외의 모든 도메인 이름 접두사를 사용할 수 있다.

파드에서 확장된 리소스를 사용하려면, 컨테이너 사양에서 spec.containers[].resources.limits 맵에 리소스 이름을 키로 포함한다.

참고: 확장된 리소스는 오버커밋할 수 없으므로, 컨테이너 사양에 둘 다 있으면 요청과 제한이 동일해야 한다.

파드는 CPU, 메모리 및 확장된 리소스를 포함하여 모든 리소스 요청이 충족되는 경우에만 예약된다. 리소스 요청을 충족할 수 없다면 파드는 PENDING 상태를 유지한다.

예제:

아래의 파드는 2개의 CPU와 1개의 "example.com/foo"(확장된 리소스)를 요청한다.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: myimage
    resources:
      requests:
        cpu: 2
        example.com/foo: 1
      limits:
        example.com/foo: 1

PID 제한

프로세스 ID(PID) 제한은 kubelet의 구성에 대해 주어진 파드가 사용할 수 있는 PID 수를 제한할 수 있도록 허용한다. 자세한 내용은 Pid 제한을 참고한다.

문제 해결

내 파드가 failedScheduling 이벤트 메시지로 보류 중이다

파드가 배치될 수 있는 노드를 스케줄러가 찾을 수 없으면, 노드를 찾을 수 있을 때까지 파드는 스케줄되지 않은 상태로 유지한다. 스케줄러가 다음과 같이 파드의 위치를 ​​찾지 못하면 이벤트가 생성된다.

kubectl describe pod frontend | grep -A 3 Events

Events:
  FirstSeen LastSeen   Count  From          Subobject   PathReason      Message
  36s   5s     6      {scheduler }              FailedScheduling  Failed for reason PodExceedsFreeCPU and possibly others

위의 예에서, 노드의 CPU 리소스가 충분하지 않아 이름이 "frontend"인 파드를 스케줄하지 못했다. 비슷한 메시지로 메모리 부족(PodExceedsFreeMemory)으로 인한 장애도 알릴 수 있다. 일반적으로, 파드가 이 타입의 메시지로 보류 중인 경우, 몇 가지 시도해 볼 것들이 있다.

• 클러스터에 더 많은 노드를 추가한다.
• 불필요한 파드를 종료하여 보류 중인 파드를 위한 공간을 확보한다.
• 파드가 모든 노드보다 크지 않은지 확인한다. 예를 들어, 모든 노드의 용량이 cpu: 1 인 경우, cpu: 1.1 요청이 있는 파드는 절대 스케줄되지 않는다.

kubectl describe nodes 명령으로 노드 용량과 할당된 양을 확인할 수 있다. 예를 들면, 다음과 같다.

kubectl describe nodes e2e-test-node-pool-4lw4

Name:            e2e-test-node-pool-4lw4
[ ... 명확하게 하기 위해 라인들을 제거함 ...]
Capacity:
 cpu:                               2
 memory:                            7679792Ki
 pods:                              110
Allocatable:
 cpu:                               1800m
 memory:                            7474992Ki
 pods:                              110
[ ... 명확하게 하기 위해 라인들을 제거함 ...]
Non-terminated Pods:        (5 in total)
  Namespace    Name                                  CPU Requests  CPU Limits  Memory Requests  Memory Limits
  ---------    ----                                  ------------  ----------  ---------------  -------------
  kube-system  fluentd-gcp-v1.38-28bv1               100m (5%)     0 (0%)      200Mi (2%)       200Mi (2%)
  kube-system  kube-dns-3297075139-61lj3             260m (13%)    0 (0%)      100Mi (1%)       170Mi (2%)
  kube-system  kube-proxy-e2e-test-...               100m (5%)     0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
  kube-system  monitoring-influxdb-grafana-v4-z1m12  200m (10%)    200m (10%)  600Mi (8%)       600Mi (8%)
  kube-system  node-problem-detector-v0.1-fj7m3      20m (1%)      200m (10%)  20Mi (0%)        100Mi (1%)
Allocated resources:
  (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
  CPU Requests    CPU Limits    Memory Requests    Memory Limits
  ------------    ----------    ---------------    -------------
  680m (34%)      400m (20%)    920Mi (11%)        1070Mi (13%)

위의 출력에서, ​파드가 1120m 이상의 CPU 또는 6.23Gi의 메모리를 요청하는 것은 노드에 맞지 않음을 알 수 있다.

Pods 섹션을 살펴보면, 파드가 노드에서 공간을 차지하는 것을 볼 수 있다.

시스템 데몬이 사용 가능한 리소스의 일부를 사용하기 때문에, 파드에 사용 가능한 리소스의 양이 노드 용량보다 적다. allocatable 필드 NodeStatus는 파드가 사용할 수 있는 리소스의 양을 제공한다. 자세한 정보는 노드 할당 가능 리소스를 참조한다.

리소스 쿼터 기능은 소비될 수 있는 리소스의 총량을 제한하도록 구성할 수 있다. 네임스페이스와 함께 사용하면, 한 팀이 모든 리소스를 사용하는 경우를 방지할 수 있다.

내 컨테이너가 종료되었다

리소스가 부족하여 컨테이너가 종료될 수 있다. 리소스 제한에 도달하여 컨테이너가 종료되고 있는지 확인하려면, 관심있는 파드에 대해 kubectl describe pod 를 호출한다.

kubectl describe pod simmemleak-hra99

Name:                           simmemleak-hra99
Namespace:                      default
Image(s):                       saadali/simmemleak
Node:                           kubernetes-node-tf0f/10.240.216.66
Labels:                         name=simmemleak
Status:                         Running
Reason:
Message:
IP:                             10.244.2.75
Replication Controllers:        simmemleak (1/1 replicas created)
Containers:
  simmemleak:
    Image:  saadali/simmemleak
    Limits:
      cpu:                      100m
      memory:                   50Mi
    State:                      Running
      Started:                  Tue, 07 Jul 2015 12:54:41 -0700
    Last Termination State:     Terminated
      Exit Code:                1
      Started:                  Fri, 07 Jul 2015 12:54:30 -0700
      Finished:                 Fri, 07 Jul 2015 12:54:33 -0700
    Ready:                      False
    Restart Count:              5
Conditions:
  Type      Status
  Ready     False
Events:
  FirstSeen                         LastSeen                         Count  From                              SubobjectPath                       Reason      Message
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {scheduler }                                                          scheduled   Successfully assigned simmemleak-hra99 to kubernetes-node-tf0f
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   pulled      Pod container image "k8s.gcr.io/pause:0.8.0" already present on machine
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   created     Created with docker id 6a41280f516d
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   started     Started with docker id 6a41280f516d
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    spec.containers{simmemleak}         created     Created with docker id 87348f12526a

앞의 예제에서, Restart Count: 5 표시는 파드의 simmemleak 컨테이너가 종료되고 5번 다시 시작되었음을 나타낸다.

이전에 종료된 컨테이너의 상태를 가져오기 위해 -o go-template=... 옵션을 사용해서 kubectl get pod 를 호출할 수 있다.

kubectl get pod -o go-template='{{range.status.containerStatuses}}{{"Container Name: "}}{{.name}}{{"\r\nLastState: "}}{{.lastState}}{{end}}'  simmemleak-hra99

Container Name: simmemleak
LastState: map[terminated:map[exitCode:137 reason:OOM Killed startedAt:2015-07-07T20:58:43Z finishedAt:2015-07-07T20:58:43Z containerID:docker://0e4095bba1feccdfe7ef9fb6ebffe972b4b14285d5acdec6f0d3ae8a22fad8b2]]

컨테이너가 reason:OOM Killed(OOM 은 메모리 부족(Out Of Memory)의 약자) 때문에 종료된 것을 알 수 있다.

다음 내용

• 컨테이너와 파드에 메모리 리소스를 할당하는 핸즈온 경험을 해보자.
• 컨테이너와 파드에 CPU 리소스를 할당하는 핸즈온 경험을 해보자.
• 요청과 제한의 차이점에 대한 자세한 내용은, 리소스 QoS를 참조한다.
• 컨테이너 API 레퍼런스 읽어보기
• ResourceRequirements API 레퍼런스 읽어보기
• XFS의 프로젝트 쿼터에 대해 읽어보기
• kube-scheduler 정책 레퍼런스 (v1)에 대해 더 읽어보기