프로메테우스(Prometheus)는 모니터링 시스템을 말한다. 프로메테우스는 파일 기반의 타임시리즈(Time-Series) 데이터베이스다. 시스템의 메트릭스들을 수집하기 위해서는 익스포터(Exportor) 를 설치해야 한다. 이외에도 알람을 전달해주는 AlertManager 도 있는데, 전체적인 아키텍쳐는 다음과 같다.
프로메테우스 아키텍쳐
프로메테우스는 쿠버네티스에서도 설치가 가능한데, 이글은 쿠버네티스에 프로메테우스 설치에 대한 글이다.
환경
환경은 다음과 같다.
Kubernetes 버전: 1.20
Kubernetes Nodes: Master 3개, Worker 3개
Prometheus 설치 방법: Helm Operator
설치
프로메테우스(Prometheus) 설치는 매우 다양한데, 검색을 해보면 Helm 을 이용한 방법 그중에서도 오퍼레이터(Operator) 를 이용한 방법이 많이 소개 되어 있다. 여기서도 이 오퍼레이터를 이용한 방법을 사용하고자 한다.
Prometheus Operator 로 검색을 해보면 github 저장소를 찾을 수 있다.
중간에 보면 Prometheus Operator vs kube-prometheus vs community helm chart 가 보인다. 자세히 읽어보면 쿠버네티스에 설치할 수 있는 방법이 세 가지로 나뉜다는 것을 알수 있다.
이중에서 나는 Helm chart 를 이용한 방법을 이용할 생각이다.
노드 레이블 설정
노드에 레이블을 설정하게 되면 쿠버네티스에 앱을 배포할때에 레이블을 지정함으로써 특정 노드에 생성되도록 강제할 수 있다. 프로메테우스 오퍼레이터 설치를 특정 노드에 하기 위해서 레이블을 부여할 생각이다. 대상 노드는 kworker3.systemv.local 노드이며 다음과 같이 레이블을 할당해 줬다.
많은 챠트가 존재하는데, 여기서 설치 대상은 kube-prometheus-stack 이다.
설정을 하기위해서 프로메테우스 오퍼레이터의 구성을 살펴볼 필요가 있다.
Prometheus – 프로메테우스 리소스 정의가 되어 있다. 프로메테우스를 위한 파드(Pod) 의 리플리카(Replica) 갯수, 퍼시스턴스 볼륨 구성등이다. 프로메테이스 오퍼레이터는 파드를 StatefulSet 으로 배포 한다. 그리고 어떤 애플리케이션, 혹은 리소스를 모니터링할 것이지를 지정하는 것인데, 이것은 ServiceMonitor 로 설정이 이루어 진다.
ServiceMonitor – 프로메테우스 오퍼레이터는 어노테이션 기반의 서비스 디스커버리를 지원하지 않으며 대신 PodMonitor, ServiceMonitor 를 이용한다. ServiceMonitor는 애플리케이션이나 서비스의 리소스를 모니터링할 것인지를 지정한다. 쿠버네티스의 NodeSelector 처럼 LableSelector 로 서비스의 리소스를 선택할 수 있고, 엔드포인트(EndPoint) 를 통해서 애플리케이션의 메트릭을 수집할 수 있다. ServiceMonitor 는 rule 을 기반으로 Prometheus의 모니터링 대상이 되는 ServiceMonitor를 scan하여 해당 정보를 Secret으로 배포한다. 그리고 이 Secret을 Prometheus StatefulSet에 마운트한다. 이런 방식으로 Prometheus 팟은 자신이 모니터링할 Service가 무엇인지 알 수 있다.
Altermanager – 알람 매니저 이다. 프로메테우스 컴포넌트중에 하나다.
PodMonitor – 파드에 대한 모니터다. 역시나 LabelSelector 를 통해서 모니터링하고자 하는 파드를 지정할 수 있다.
위 내용을 잘 알야하는 이유는 kube-prometheus-stack 디렉토리에 values.yaml 파일에 구조와 연관이 있다.
values.yaml 파일 편집
프로메테우스 오퍼레이터를 Helm 으로 설치할 때에는 values.yaml 파일의 설정을 참고하도록 되어 있다. values.yaml 에는 altermanager, Grafana, Prometheus 등에 대한 설정 값들이 들어가 있다. 앞에서 특정 노드에 배포하도록 하기 위해서 worker3.systemv.local 노드에 레이블링을 해줬기 때문에 이들 컴포넌트의 NodeSeletor 를 지정해 줘야 한다.
kube-prometheus-stack has been installed.Check its status by running:
kubectl--namespacemonitoring get pods-l"release=promethus"
Visit https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus for instructions on how to create & configure Alertmanager and Prometheus instances using the Operator.
확인
이제 확인을 해보자.
프로메테우스 설치 확인
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$kubectl get pod-nmonitoring-owide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
인그레스(Ingress) 는 쿠버네티스에 설치하는 클러스터 내의 서비스에 대한 외부 접근을 관리하는 API 오브젝트이며, 일반적으로 HTTP를 관리한다. 인그레스를 위해서는 인그레스 오브젝트를 설치해야 하는데, 이를 구현한 것들이 꽤 있지만 nginx 가 대표적이다.
여기서는 Ingress-Nginx 에 대해서 간단히 알아 본다.
설치전 고려사항
첫째로 일단 쿠버네티스에 서비스(Service) 에 고려 해야 한다. 쿠버네티스의 서비스는 클러스터내에 접속지점을 생성해 준다. ClusterIP, LoadBalancer, NodePort 세 가지의 타입이 존재한다. 문제는 LoadBalancer 타입인데, 이 타입을 지정해주면 EXTERNAL-IP 가 할당되어야 하지만 일반적인 환경에서는 할당되지 않는다.
LoadBalancer 는 클라우드 서비스 제공 사업자를 위한 것으로 AWS, GCP, Azure 클라우드에서 제공하는 로드밸런서를 위한 것이다. 그래서 일반적인 베어메탈(Bare Metal) 이나 VM 환경(VMware, VirtualBox, KVM) 에서 쿠버네티스를 구성한 상태에서 LoadBalancer 를 사용하게 되면 EXTERNAL-IP 할당되지 않는다.
이 deploy.yaml 은 baremetal 버전인데, 여기의 서비스 타입은 NodePort 로 되어 있다. 필자는 앞에서도 말했지만 Metallb 를 설치했기 때문에 LoadBalancer 타입으로 변경을 해줘야 한다. deploy.yaml 파일을 열어서 바꿔 준다.
NodePort 를 LoadBalancer 로 바꾼다
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spec:
- type: NodePort
+ type: LoadBalancer
ports:
- name: http
port: 80
protocol: TCP
targetPort: http
- name: https
port: 443
protocol: TCP
targetPort: https
서비스 타입을 바꿨다면 이제 설치를 해 준다.
ingress-nginx 설치
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$kubectl apply-fdeploy.yaml
이 방법으로 설치를 하게 되면 다음과 같은 특징을 갖게 된다.
ingress-nginx 네임스페이스가 생성 된다.
LoadBalancer 타입이며, Metallb 으로 인해 EXTERNAL-IP 가 할당 된다.
apiVersion 이 networking.k8s.io/v1 최신 버전을 지원 한다.
ingress-nginx 의 서비스
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$kubectl get svc-A
NAMESPACENAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S)AGE
쿠버네티스(Kubernetes) 의 서비스(Service) 에 타입에는 Loadbalancer, NodePort 등을 지원한다. 문제는 Loadbalancer 는 클라우드(Cloud) 서비스 사업자를 위한 것으로 AWS, GCP, Azure 에서 제공하는 Loadbalancer 를 위한 것이다.
그런데, 많은 쿠버네티스의 사례를 살펴보면 Loadbalancer 를 사용한 사례가 아주 많다. 그래서 굳이 클라우드 서비스 사업자가 아니라고 하더라도 Loadbalancer 를 사용할 수 있도록 해보자해서 만들어진게 바로 Metallb 이다.
필자는 KVM 리눅스 가상화에 쿠버네티스를 설치했다. KVM 가상 시스템의 게스트 OS 들은 브릿지 네트워크 모드로 이기 때문에 필자의 공유기에서 자동으로 아이피를 할당 받거나, 공유기의 대역에 IP를 고정으로 사용하기도 한다. 필자의 공유기는 192.168.96.0/20 대역폭을 사용하도록 세팅을 해놨기 때문에 할당 가능한 IP는 차고도 넘친다.
Metalb 는 이렇게 외부에서 접속이 가능한 아이피 대역을 할당해 사용한다.
설치
설치를 위해서 필요한게 있는데, CNI 가 먼저 있어야 한다. Flannel, Calico 와 같은 CNI 가 설치가 먼저 되어 있어야 한다. 설치는 설치를 위한 메니페스토 파일을 이용한다.
“com.docker.network.bridge.name”: “docker0” 로 Docker Bridge 가 docker0 호스트 네트워크 인터페이스라는 걸 말해주고 있으며 여기에 붙은 Container 인 doc1 에 대한 정보를 보여주고 있다. doc1 컨테이너의 IP 는 172.17.0.2/16 이다.
bridge 명령어에서는 아무것도 안나온다. 이제 Docker 컨테이너를 하나 실행해 본다.
doc1 컨테이너의 네트워크 인터페이스 eth0 는 8번이다. 그리고 if9 로 인터페이스 9번을 가리키고 있다고 명시하고 있다. 아래 호스트 네트워크 인터페이스를 보면 veth 라고 나오는데, if8 로 인터페이스 8번을 가리고 있다. 인터페이스 8번은 doc1 컨테이너의 네트워크 인터페이스를 말한다.
ip 명령어를 통해서 veth 인터페이스만 뽑아 볼 수 있다. veth 는 가상 이더넷(Virtual Ethernet) 인데, Docker 컨테이너가 생성될때마다 가상 이더넷 카드가 호스트에 하나 생성되고 이런 가상 이더넷은 Docker 컨테이너의 기본 네트워크 인터페이스 카드와 연결된다.
docker0 는 Docker 에 기본 Bridge 인터페이스이며 Docker 컨테이너가 하나도 없으면 DOWN 상태가 되며 단 하나의 컨테이너가 실행될 경우에 UP 상태로 변경되고 가상 이더넷을 생성하고 Bridge 에 붙이게 된다.
Kubernetes 네트워크
Kubernetes 를 설치하고 난후에 상태는 Docker 만 설치한 것과 동일하다. Kubernetes 는 CNI 를 설치를 해줘야 한다. CNI 는 Kubernetes 에 네트워크를 담당할 기능을 붙이기 위한 인터페이스로 다양한 네트워크 기능들을 제공하는 프로그램들이 있다.
Flannel, Weave, Calico 등등이 자주 쓰인다.
한가지 의문(?) 혹은 문제는 이 쿠버네티스 CNI 들은 구조가 모두 다르다. 테스트를 위해서 Flannel 을 사용했다.
backend-type: vxlan 이라고 나오고 있으며 VTEP 도 보인다. 이 장치에 대한 Mac 주소도 나오는데, 이것은 flannel.1 에 있는것과 같다.
파드의 네트워크는 veth 장치를 통해서 패킷이 나가고 이것을 cni0 브릿지가 받는다. 그리고 flannel 이 이것을 flannel.1 장치로 보내게 된다.
이렇게 하는 이유가 있는데, Flannel 은 L2 Layer 스위치다. L2 Layer 스위치는 ARP 라우팅만 가능하다. 파드(Pod) 가 같은 호스트에 있는 경우에는 ARP 라우팅만으로 서로 통신이 가능하겠지만 호스트가 다를 경우, IP 대역이 변경될 경우에는 원격 호스트에 있는 파드를 ARP 라우팅만으로 찾을 수 없다.
그래서 Flannel 은 L3 Layer 계층의 가상의 스위칭 장비를 만들고, 이렇게 만들어진 각 호스트의 가상의 스위칭을 하나로 연결하는데 이것이 바로 VXLAN 이다. 가상의 스위칭 장비가 flannel.1 네트워크 인터페이스 이다. 이때, cni0 에서 올라온 데이터는 L2 Layer 에서 만든 프레임(Frame)으로 이것을 UDP 패킷형태로 IP 를 붙여 캡슐화 한다. 그리면 flannel.1 인터페이스는 다른 호스트와 연결된 또 다른 flannel.1 인터페이스로 브로드캐스팅을 한다.
다른 호스트로 받은 UDP 패킷은 flannel.1 장치에 의해서 까지고(디캡슐화) 자신의 네트워크 대역과 비교하는데, 맞으면 받은 프레임에 destination mac address 를 자신의 mac address 로 넣고 다시 UDP로 캡슐화해 돌려보낸다. 이렇게 함으로써 호스트가 다른 파드의 이더넷 주소(맥주소)를 얻게되어 연결이 이루어지는데, 이게 VXLAN 의 동작 방법이다.
VXLAN 는 L2 Layer 프레임을 UDP L3 Layer 로 캡슐화해 브로드캐스팅하고 목적지 맥주소를 얻는데 있다.
Flannel 은 이렇게 작동하지만 Calico 는 또 다르다. Calico 는 BGP 연결을 통해서 아예 L3 Layer 를 구현 한다. 완전한 Pure L3 Switch 기능을 제공하기 때문에 처음부터 IP 라우팅이 가능해진다. Calico 는 Tunnel.0 인터페이스를 통해서 서로 다른 호스트와 Peer to Peer 연결되어 있어서 IP 라우팅만으로 대상 호스트의 파드를 알아낼 수 있다. 그래서 동작 방법은 (Flannel 보다) 훨씬 간단하다.
kubectl top node Error from server (ServiceUnavailable): the server is currently unable to handle the request (get nodes.metrics.k8s.io)
Kubectl top nodes 오류
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$kubectl top pod
Error from server(ServiceUnavailable):the server iscurrently unable tohandle the request(get pods.metrics.k8s.io)
메트릭 서버(Metric Server) 의 파드(Pod)가 정상적으로 Running 상태라 하더라도 이와같은 오류 메시지를 만날 수 있다. 이 오류는 kube-apiserver 의 로그에 다음과 같이 관련 오류가 나온다.
systemctl status kube-apiserver
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Apr2315:49:33kmaster1.systemv.localkube-apiserver[4598]:E042315:49:33.3309674598available_controller.go:508]v1beta1.metrics.k8s.iofailed with:Operation cannot be fulfilled on apiservices.apir>Apr2315:49:38kmaster1.systemv.localkube-apiserver[4598]:E042315:49:38.3322274598available_controller.go:508]v1beta1.metrics.k8s.iofailed with:failing ormissing response from https://10.32.0.>Apr 23 15:49:43 kmaster1.systemv.local kube-apiserver[4598]: E0423 15:49:43.333609 4598 available_controller.go:508] v1beta1.metrics.k8s.io failed with: failing or missing response from https://10.32.0.
뒤쪽에 삭제된 부분은 “net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)” 이다. 응답커넥션을 맺다가 안되서 timeout 으로 끝난 것이다.
이것은 kube-apiserver 다음의 커맨드 파라메터를 추가해줘야 한다.
–enable-aggregator-routing=true
메트릭 서버의 0.4.3 버전부터는 쿠버네티스의 Aggregator Layer 를 이용한다. API 서버가 실행중인 호스트에 kube-proxy 가 없을 경우에 위 파라메터를 추가해줘야 한다.
메시지를 보면 extension-apiserver-authentication 등의 메시지를 볼 수 있다. 문제는 이런 로그가 남는다고 해서 메트릭 서버 파드의 상태가 Running 으로 된다는 것이다. 파트 상태가 Running 이라고 해서 메트릭 서버가 정상으로 작동되는 것은 아닌게 문제의 핵심이다.
이 문제를 해결하기 위해서는 extension-apiserver 기능을 apiserver 가 가지도록 해야 한다. 이것은 kube-apiserver 에 커맨드 파라메터를 다음과 같이 추가 해주고 재시작 해줘야 한다.
I042315:24:40.4673501shared_informer.go:247]Caches are synced forclient-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::requestheader-client-ca-file
I042315:24:40.4674801shared_informer.go:247]Caches are synced forclient-ca::kube-system::extension-apiserver-authentication::client-ca-file
I042315:24:40.4676361shared_informer.go:247]Caches are synced forRequestHeaderAuthRequestController
Kubernetes 는 다양한 컴포넌트들로 인해서 작동된다. 이러한 컴포넌트들은 중요성에 있어서 약간의 차이가 있다. 예를들어 Worker Node 에서 docker 프로세스가 정지되거나 문제가 되었을때에 어떻게 될까? 혹은 Worker Node 에 kubelet 프로세스가 문제가 된다면?
이 문서는 Kubernetes 프로세스별 상태 에 대한 글이다.
환경
여기서 환경은 Kubernetes 의 객체를 말한다. 객체라함은 Pods, Deployments, Services, StatefulSet 으로 했다. 그밖에 다양한 객체가 있지만 이 정도 생성해서 진행해보기로 했다.
docker 정지
이것은 Work Node 에 docker 를 정지 시키는 것이다. 이렇게 되었을때에 Kubernetes 의 각종 컴포넌트들은 어떤 상태를 보일지 알아보자.
먼저, Nodes 상태는 ‘Notready’ 로 변경된다.
Node 상태
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kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
kmaster Ready master16dv1.18.6
knode NotReady<none>15dv1.18.6
Node 의 자세한 상태를 describe 보면 다음과같이 몇가지 상태가 나온다.
Warning ContainerGCFailed 38s (x2 over 98s) kubelet, knode rpc error: code = Unknown desc = Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?
Conditions 는 다음과 같이 된다.
Node Condition 상태
Default
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Conditions:
Type Status LastHeartbeatTime LastTransitionTime Reason Message
이 문서는 StatefulSet 에서 로컬 디스크 사용 에 대한 글이다. Kubernetes 에서 디스크 사용은 어려운감이 있다. PersistentVolume 과 PersistentVolumeClaim 이라는 것을 알아야하고 이를 알고나서도 여러가지 속성들때문에 헷깔리는 경우가 많다.
PersistentVolume 관련해서 문서를 보면 대부분 클라우드가 제공하는 스토리지를 이용하는 예제가 많다. 그것이 아니라면 nfs 를 이용하는 경우가 많아서 나처럼 집에 컴퓨터를 이용하는 경우에 실습해 보기가 쉽지 않은게 사실이다.
StatefulSet 의 경우가 바로 이런 경우였다. StatefulSet 을 연구하기 위해서 여러가지 예제를 찾아봤고 다음과 같은 파일을 찾아냈다.
StatefulSet 생성을 위한 yaml 파일 내용
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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx
namespace: perf-poc
labels:
app: nginx
spec:
ports:
-port: 80
name: web
clusterIP: None
selector:
app: nginx
---
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
name: web
namespace: perf-poc
spec:
selector:
matchLabels:
app: nginx
serviceName: "nginx"
replicas: 2
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
terminationGracePeriodSeconds: 10
containers:
-name: nginx
image: k8s.gcr.io/nginx-slim:0.8
ports:
-containerPort: 80
name: web
volumeMounts:
-name: www
mountPath: /usr/share/nginx/html
nodeSelector:
kubernetes.io/hostname: knode
volumeClaimTemplates:
-metadata:
name: www
namespace: perf-poc
spec:
accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]
resources:
requests:
storage: 1Gi
StatefulSet 은 비상태(stateless) 자원을 생성하는게 아니라 상태를 가지는 자원을 생성하게 해주는 Kubernetes 의 객체다. 대부분 Persistent Data 를 위한 것이기에 PersistentVolume 을 대부분 필요로 한다.
Pod 생성이 Pending 상태를 보이고 있다. 왜 이럴까? 앞에서 객체 생성을 정의한 yaml 파일을 자세히 보면 Persistent Volume 을 요청하고 있다. volumeClaimTemplates 이 바로 그것이다. 이것은 PersistentVolumeClaim 을 요청하는 것으로 나타난다. 확인해 보자.
PersistentVolumeClaim 확인
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]$kubectl get po,pvc
NAME STATUS VOLUME CAPACITY ACCESS MODES STORAGECLASS AGE
persistentvolumeclaim/www-web-0Pending5m29s
persistentvolumeclaim 이 Pending 상태이다. 결국에는 이것으로 인해서 Pod 생성도 Pending 이 된 것이다.
해결방안
PersistentVolumeClaim 은 PersistentVolume 이 있어야 한다. 그리고 이것을 묶어줘야하는데 이것을 Bound 라고 한다. 문제는 web.yaml 을 실행했을때에 생성되는 PersistentVolumeClaim 과 PersistentVolume 을 어떻게 연결할 것인가?
좀더 정확하게 말하면 StatefulSet 이 자동으로 생성하는 PersistentVolumeClaim 과 PersistentVolume 을 어떻게 연결할 것인가?
StatefulSet 의 특징은 생성하는 객체의 이름이 임의대로 정해지지 않는다. 정확하게 사람이 인식하기 쉬운 이름으로 결정된다. 앞에서보면 Pod 의 이름이 web-0 이다. 이는 Pod 이름에 Replicas 의 첫번째인 0 을 붙여서 만든다.
StatefulSet 에서 PersistentVolumeClaim 이름은 예측 가능한 패턴을 따른다. volumeclaimtemplates-name–statefulset-name–replica-index. 그래서 생성된 PersistentVolumeClaim 의 이름이 www-web-0 가 된 것이다.
PersistentVolumeClaim 은 PersistentVolume 을 필요로 한다. PersistentVolume 을 생성할때에 claimRef.name 을 PersistentVolumeClaim 이름으로 지정한다. 이렇게 하면 PersistentVolumeClaim 이 생성될때에 PersistentVolume 이 이름과 연결되어 자동으로 Bound 되어진다. 다음과 같이 PersistentVolume 을 만든다.
PersistentVolume 생성
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apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: pv-statefulset-demo-0
namespace: perf-poc
spec:
storageClassName: "example-storageclass"
capacity:
storage: 2Gi
volumeMode: Filesystem
accessModes:
-ReadWriteOnce
claimRef:
namespace: perf-poc
name: www-web-0
persistentVolumeReclaimPolicy: Delete
hostPath:
path: /tmp/k8s-pv-statefulset-demo
type: DirectoryOrCreate
nodeAffinity:
required:
nodeSelectorTerms:
-matchExpressions:
-key: "kubernetes.io/hostname"
operator: "In"
values:
-knode
이것은 Kubernetes Worker 호스트에 파일시스템에 특정 디렉토리를 PersistentVolume 으로 생성한다. 만일 디렉토리가 존재하지 않을 경우에는 생성하도록 한다. 그리고 PersistentVolumeClaim 이 삭제되면 이 볼륨도 함께 삭제되도록 했다.
여기서 중요한 것이 claimRef 필드이다. name 속성에 PersistentVolumeClaim 이름을 지정해준다.
또, nodeAffinity 필드를 이용해서 특정한 Worker 에서 생성되도록 했다.
StatefulSet 에서 replicas 를 2 로 했기 때문에 위 PersistentVolume 생성은 claimRef.name 이 www-web-0, www-web-1 로 두개가 필요하다.
두개의 PersistentVolume 을 생성하고 시간을 갖고 기다리면 다음과 같은 결과를 얻게 된다.
객체 확인
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]$kubectl get po,pv,pvc
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/web-01/1Running021m
pod/web-11/1Running033s
NAME CAPACITY ACCESS MODES RECLAIM POLICY STATUS CLAIM STORAGECLASS REASON AGE
CentOS 8.2 에서 Docker 를 설치하면 필요한 서비스가 자동으로 시작되지 않는다. 이를 위해서 다음과 같이 systemd 를 설정해주고 시작해준다.
Docker 서비스 시작
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]# systemctl enable containerd
]# systemctl start containerd
]# systemctl enable docker
]# systemctl start docker
CGroup Driver 설정
Ubuntu, CentOS 모두 공통으로 Docker 를 설정해 주는 부분이 존재한다. 바로 Driver 를 systemd 로 바꿔줘야 한다.
Kubernetes 를 설치할때에 Cgroup driver 를 systemd 로 추천하고 있다. 그래서 Kubernetes 만 systemd 로 드라이버를 교체하면 docker 와 통신이 되지 않는다. 이것을 위해서 Docker 에서도 드라이버를 systemd 로 교체해 준다.
CGoup Driver 설정
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]# cat > /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
"exec-opts":["native.cgroupdriver=systemd"],
"log-driver":"json-file",
"log-opts":{
"max-size":"100m"
},
"storage-driver":"overlay2",
"dns":["8.8.8.8","8.8.4.4"]
}
EOF
]# systemctl daemon-reload
]# systemctl restart docker
다음과 같이 확인이 가능하다.
CGroup Driver 확인
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]$docker info
Logging Driver:json-file
Cgroup Driver:systemd
Plugins:
Kubernetes 설치
Ubuntu 20.04
Master 로 사용될 Ubuntu 20.04 에서 다음과 같이 Kubernetes 패키지 저장소를 추가 한다.
Metric Server 를 설치할때에 주의해야 할 것은 Kube API 서버와의 통신에서 사용할 TLS 를 수정하는 것이다. Metric Server 는 Public TLS 를 기본으로 하지만 Kube API 는 Kube 자체의 TLS 를 사용하기 때문에 그냥 설치하면 문제가 된다.
2020.04.19 현 시점에서 v0.3.7 이 있지만 ErrorImagePull 에러가 발생하면서 설치가 진행되지 않는다. 따라서 v0.3.6 으로 설치한다.
TLS 수정
Metric Server 를 설치할때에 주의해야 할 것은 Kube API 서버와의 통신에서 사용할 TLS 를 수정하는 것이다. Metric Server 는 Public TLS 를 기본으로 하지만 Kube API 는 Kube 자체의 TLS 를 사용하기 때문에 그냥 설치하면 문제가 된다.
