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Kubernetes Monitoring – Prometheus 설치

이 글은 Kubernetes 에 모니터링을 위해 Prometheus 설치에 대한 것이다. Kubernetes 는 여러가지 오브젝트들과 컴포넌트들로 구성 된다. 각각에 구성요소들은 컴퓨터의 자원을 사용하게 되는데 이러한 자원 사용량은 metric-server 를 설치함으로써 CLI 를 통해서 실시간으로 모니터링이 가능하다.

하지만 CLI 를 하나하나 다 치면서 하는데에는 한계가 있어, 각종 구성요소들의 자원 사용량을 데이터베이스로 저장하고 이것을 기반으로 그래프로 보여주는 것이 훨씬 좋을 것이다. 특히나 각종 자원의 모니터링은 시인성이 아주 좋아야 하는게 핵심이기도 한데 Kubernetes 는 이를 위해서 Prometheus 를 공식적(?) 으로 밀고 있다.

Prometheus

프로메테우스(Prometheus) 는 한 회사에서 만들기 시작해 오픈소스화 되었으며 현재는 Kubernetes 를 제작지원하는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 의 두번째 프로젝트다. 이렇게 되면 당연히 Kubernetes 에서 Prometheus 는 거의 표준 모니터링 시스템이라고 봐야 한다.

인터넷을 검색해보면 위와같은 그림을 볼 수 있는데, 처음 접하는 사람들은 당연히 이게 뭔지 잘 모른다. Prometheus 를 이루는 기본 요소는 단 두개다.

  1. Prometheus Server
  2. Node Exporter

간단하게 Server/Client 구조를 가지는 것인데, 특이한 것은 Prometheus Server 가 데이터를 가지고 오는 방법이다. Node Exporter 는 어떤 정보를 수집할지에 대해서 정의를 해두고 정해진 시간마다 정보를 수집한다. 그리고네트워크를 통해서 Prometheus Server 가 가지고 갈 수 있도록 네트워크 데몬으로 존재한다.

Prometheus Server 는 Node Exporter 목록을 가지고 있으면서 주기적으로 접속해서 데이터를 긁어온다. 이렇게 긁어온 데이터는 Prometheus 가 TimeSeries 데이터베이스로 저장하게 된다.

위 그림에 왼쪽 아래쪽에 KUBERNETES NODES 로 향하는 화살표에 Pull 이라고 적혀있는데, 이것이 Prometheus 가 Node Exporter 에 접속해 데이터를 긁어오는 것을 말하는 것이다.

metric-server, metric-state-server

Kubernetes 는 자신의 상태를 자동으로 모니터링해서 보여주지 않는다. 이것도 관리자가 설치해야 한다. 이를 위해서 인터넷을 검색해보면 다음과 같이 두가지 정도가 나온다.

  • metric-server
  • kube-state-metrics

metric-server 는 Kubernetes 자신에 대한 자원 모니터링으로 Node, Pod 등의 자원을 모니터링 한다. 이것은 Resource Metrics API 를 구현한 것으로 보면 된다. 이를 설치하면 HPA(Horizontal Pod Autoscaler), Scheduler 등에서 활용하게 된다.

HPA, Scheduler 등은 실시간으로 CPU, Memory 등에 변화를 감지해야 하며 이를 통해서 액션을 취해야하기 때문에 Kubernetes 의 Health 상태도 더블어 체크 된다. 자원이 Health 상태가 되지 않는다면 Kubernetes 의 상태를 Unknown 으로 바꾸놓을 가능성이 있다. 그리고 이 상태가 지속되면 Terminated 시켜버리고 다른 오브젝트를 올릴려고 할 것이다.

문제는 Prometheus 에서 이들에 대해서 스크랩을 할 수 없다는데 있다.

kube-state-metrics 는 Kubernetes 자원의 Health 상태를 전혀 고려하지 않는다. 그냥 자원에 대한 정보를 뿌려줄뿐이고 어떤 원인으로 인해서 자원 모니터링이 안된다면 그냥 정보를 안 뿌려준다. 따라서 이렇게 되며 이것을 가지고 HPA, Scheduler 에서 사용하기가 불가능해진다.

대신, kube-state-metrics 는 Prometheus 에서 스크랩이 가능하다. 따라서 Prometheus 를 이용한 모니터링을 구축하기 위해서는 반드시 kube-state-metrics 를 설치해주는 걸 권장한다.

kube-state-metrics 설치

Prometheus 설치의 시작은 kube-state-metrics 설치로부터 시작 된다. 이것이 없으면 Prometheus 설치/운영을 못하는 것은 아니지만 Kubernetes 의 컴포넌트의 자세한 정보를 가지고 올 수 없다.

설치는 kube-state-metrics 의 GitHub 를 이용하면 간단하게 해결된다. 한 가지 주의해야 할 것은 Kubernetes 버전을 확인해 지원되는 버전을 설치해야 한다는 것이다.

소스코드를 clone 한 후에 다음과 같이 설치를 해준다. Kubernetes 가 최신버전이라 별도의 작업은 필요 없다.

kube-state-metrics 설치
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$ git clone https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics.git
$ cd kube-state-metrics
$ kubectl apply -f examples/standard
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kube-state-metrics created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/kube-state-metrics created
deployment.apps/kube-state-metrics created
serviceaccount/kube-state-metrics created
service/kube-state-metrics created
$ kubectl get po -n kube-system
NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
calico-kube-controllers-578894d4cd-ks46s   1/1     Running   1          18h
calico-node-b5zb5                          1/1     Running   1          18h
calico-node-kvrjr                          1/1     Running   1          18h
coredns-66bff467f8-dp6m5                   1/1     Running   1          18h
coredns-66bff467f8-gqq6m                   1/1     Running   1          18h
etcd-kmaster                               1/1     Running   1          18h
kube-apiserver-kmaster                     1/1     Running   1          18h
kube-controller-manager-kmaster            1/1     Running   1          18h
kube-proxy-hcfkw                           1/1     Running   1          18h
kube-proxy-ssdbw                           1/1     Running   1          18h
kube-scheduler-kmaster                     1/1     Running   1          18h
kube-state-metrics-5c5cb55b4-gkh4m         1/1     Running   0          103s
metrics-server-5f4ffd464c-7dxxr            1/1     Running   1          18h

정상적으로 설치가 되었다면 kube-system 네임스페이스에 pod 가 보인다.

Prometheus 설치

먼저 Prometheus 설치하는 방법에는 다양한 방법이 존재한다. helm 을 이용해도 되고 Prometheus Operator 를 이용해도 된다. 하지만 수동으로 설치를 해봐야 Kubernetes 에서 프로그램 배포를 위해서 필요한 것들이 무엇인지를 알게 된다. 따라서 여기서는 모든걸 수동으로 한번 해보도록 하겠다.

계획

일단, 계획이 필요한데 뭔가 대단한게 아니라 Prometheus 를 운영하는데 필요한 설정과 파일들을 어떻게 할 것인가에 대한 것이다.

먼저, Prometheus 를 위한 네임스페이스를 별도로 만든다. Kubernetes 는 네임스페이스 개념이 존재한다. 일종의 격리되는 그룹같은 것인데, Prometheus 를 위한 네임스페이스로 montoring 을 만들 것이다.

Prometheus 는 설정 파일과 데이터 저장 파일 크게 두가지로 나뉜다. 설정 파일은 그야말로 메트릭 수집과 운영에 대한 것으로 text 파일이며 데이터 저장 파일은 수집된 정보를 저장하는 TimeSeries 데이터 파일이다.

  • prometheus.yaml
  • tdb

Kubernetes 는 배포되는 프로그램의 각종 설정들을 pod 자체에 가지고 있게 하지 않는다. 이것은 pod 가 비상태 운영을 기본원칙으로 하기 때문이다. pod 는 언제든지 사라지고 만들어지고 해야 한다. pod 내에 배포되는 프로그램들의 설정파일을 pod 에 내장하게 되면 뭐하나 바꿀때마다 pod 를 손대야 한다.

ConfigMap 은 이렇게 Kubernetes 의 비상태 운영 원칙을 위한 것이다. 설정 맵은 그야말로 다양한 설정들의 내용을 Kubernetes 가 대신 가지고 있게 해준다. 예를들어 Prometheus 의 설정파일인 prometheus.yaml 은 text 파일인데, 이것을 ConfigMap 에 등록하고 Pod 생성시에 이것을 가지고와서 파일로 굽게 된다. 설정파일을 Kubernetest 가 가지고 있기 때문에 설정 편집을 위해서 pod 에 손을 댈 일은 없다.

데이터 저장 파일은 영구적인 저장 파일이다. Pod 에 내장되어 있다면 Pod 가 재시작될때마다 데이터 저장 파일은 삭제되었다 재 생성되는 과정을 반복할 것이다. 하지만 Pod 의 재시작과는 상관없이 데이터는 영구적으로 보존 되어야 하기 때문에 Pod 에 영구볼륨(Persistant Volume) 을 붙여서 데이터 저장 파일을 Pod 와 분리할 것이다.

추가로 Prometheus 나 exporter 들이 Kubernetes 의 API 에 접근할 수 있도록 계정과 권한도 부여할 것이다.

monitoring 네임스페이스 생성

Kubernetes 의 네임스페이스 생성은 아주 간단다. CLI 명령어로 간단하게 생성할 수 있다.

namespace 생성
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$ kubectl create ns monitoring
namespace/monitoring created

ClusterRole 생성

Kubernetes 의 자원에 대한 접근은 API 를 통해서 이루어 진다. API 접근은 Kubernetes 의 보안 부분으로 엄격하게 통제되고 있는데, Prometheus 가 이 API 에 접근해 자원에 대한 메트릭을 생성해야 하기 때문에 이에 대한 접근 권한이 필요하게 된다.

Kubernetes 의 API 에 대한 권한은 Role 개념으로 정립되어 있으며 이 Role 에 기반한 퍼미션을 부여하고 이것을 다시 특정한 계정과 바인딩 함으로써 접근제어는 마무리 된다.

Prometheus 를 위한 Role 과 Binding
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apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
rules:
- apiGroups: [""]
  resources:
  - nodes
  - nodes/proxy
  - services
  - endpoints
  - pods
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups:
  - extensions
  resources:
  - ingresses
  verbs: ["get", "list", "watch"]
- nonResourceURLs: ["/metrics"]
  verbs: ["get"]
---
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: prometheus
  namespace: monitoring
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: prometheus
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: prometheus
  namespace: monitoring

위와같이 ClusterRole 을 작성한 후에 적용해 준다.

ClusterRole 적용
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$ kubectl apply -f prometheus-cluster-role.yaml
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus created

Prometheus 를 위한 영구볼륨 생성

Kubernetes 에서 영구 볼륨은 Persistant Volume 과 Claim 개념으로 다루어 진다. PV 는 영구저장소 미디어 특성을 고려한 일종의 드라이버 개념이고 Claim 은 영구저장소 미디어와는 상관없는 추상적 개층으로 PV 와 연결되어 작동된다.

Prometheus 는 데이터베이스 파일을 영구적으로 저장할 필요성이 있기 때문에 Kubernetes 의 PV, PVC 를 이용할 필요가 있다.

먼저 다음과 같이 PV 를 만든다.

Prometheus 를 위한 PV
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apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: prometheus-pv
  namespace: monitoring
  labels:
    type: local
    app: prometheus
spec:
  capacity:
    storage: 2Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
  storageClassName: manual
  hostPath:
    path: /opt/prometheus
    type: DirectoryOrCreate
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - knode

중요한 것은 영구저장소를 이용할 Kubernetes 의 Node 를 지정해 주었고, 사용할 저장소는 디렉토리이며 없으면 생성하도록 했다. 거기다 ReclaimPolicy 를 Retain 으로 함으로써 PVC 와 연결이 해제되더라도 PV 는 그대로 데이터를 보존하도록 했다. 사용할 디렉토리 경로는 /opt/prometheus 로 지정 했다.

다음과 같이 생성해 준다.

Prometheus 를 위한 PV 생성
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$ kubectl apply -f prometheus-pv.yaml
persistentvolume/prometheus-pv created
$ kubectl get pv -n monitoring
NAME            CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS      CLAIM   STORAGECLASS   REASON   AGE
prometheus-pv   2Gi        RWO            Retain           Available           manual                  64s

이제 PV 를 가져다 쓸 PVC 를 생성해야 한다.

Prometheus 를 위한 PVC
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apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: prometheus-pvc
  namespace: monitoring
  labels:
    type: local
    app: prometheus
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  volumeMode: Filesystem
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
      type: local

PVC 를 생성할 때에는 PV 에서 가져다 쓸 용량도 함께 기재한다. 당연한 이야기지만 PV 보다 많은 용량은 허용되지 않는다. 한가지 주의해야 할 것은 PV 의 Label 과 StorageClass 를 맞춰야 한다. 이게 어긋날 경우에는 PVC 가 제대로 연결되지 않는다.

다음과 같이 생성해 준다.

Prometheus 를 위한 PVC 생성
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$ kubectl apply -f prometheus-pvc.yaml
persistentvolumeclaim/prometheus-pvc created
$ kubectl get pv,pvc -n monitoring
NAME                             CAPACITY   ACCESS MODES   RECLAIM POLICY   STATUS   CLAIM                       STORAGECLASS   REASON   AGE
persistentvolume/prometheus-pv   2Gi        RWO            Retain           Bound    monitoring/prometheus-pvc   manual                  4m36s
 
NAME                                   STATUS   VOLUME          CAPACITY   ACCESS MODES   STORAGECLASS   AGE
persistentvolumeclaim/prometheus-pvc   Bound    prometheus-pv   2Gi        RWO            manual         11s

정상적으로 생성이 되면 위와같이 PVC 의 Status 가 Bound 로 표시 된다.

Prometheus 를 위한 ConfigMap 생성

앞에서도 이야기 했지만, Kubernetes 에서 Pod 는 비상태여야 한다. Pod 는 Replica 정책에 의해서 항상 특정한 수를 유지하도록 하는데, 간혹 Pod 가 알수 없는 이유로 재생성되는 경우가 발생하는데 이럴때에 Pod 가 상태를 가지는 파일을 가지고 있게 되면 데이터 손실이 발생하게 된다.

그래서 각종 서버에 대한 설정파일들을 Kubernetes 에 ConfigMap 으로 등록하고 Pod가 생성될때에 이를 가져다 설정파일로 만들도록 권장하고 있다.

ConfigMap 을 만드는 방법에는 크게 두가지로 나뉜다. 첫번째는 ConfigMap 메니페스트 파일에 설정 내용을 모두 함께 기술하는 것과 서버 설정파일을 특정한 디렉토리에 만든 다음에 kubectl 명령어로 ConfigMap 을 만드는 것이다. 어떤 방법을 쓰던지 결과는 동일하다.

여기선 설정 파일을 특정 디렉토리 별도로 만들어서 kubectl 명령어를 이용해 ConfigMap 을 작성하는 것으로 한다.

Prometheus 를 위한 설정 파일은 prometheus.yml 파일이다. 단 하나의 파일로 모두 가능하지만 rules 같은 경우에는 별도의 파일로 작성해 include 문을 작성해 연결 시킬 수 있다. 여기서는 두개의 파일로 제작했다.

Prometheus 를 위한 rules 파일
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$ vim prometheus.rules
groups:
- name: container memory alert
  rules:
  - alert: container memory usage rate is very high( > 55%)
    expr: sum(container_memory_working_set_bytes{pod!="", name=""}) / sum (kube_node_status_allocatable_memory_bytes) * 100 > 55
    for: 1m
    labels:
      severity: fatal
    annotations:
      summary: High Memory Usage on {{ $labels.instance }}
      identifier: "{{ $labels.instance }}"
      description: "{{ $labels.job }} Memory Usage: {{ $value }}"
- name: container CPU alert
  rules:
  - alert: container CPU usage rate is very high( > 10%)
    expr: sum (rate (container_cpu_usage_seconds_total{pod!=""}[1m])) / sum (machine_cpu_cores) * 100 > 10
    for: 1m
    labels:
      severity: fatal
    annotations:
      summary: High Cpu Usage

prometheus.rules 파일에 rules 만 정의했다. 내용을 보면 Prometheus 에 알람을 보내는 Rule 을 적은 것이다. 이 파일은 prometheus.yml 파일에 include 문을 통해서 포함 된다.

Prometheus 를 위한 yaml 파일
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$ vim prometheus.yml
global:
  scrape_interval: 10s
  evaluation_interval: 10s
rule_files:
  - /etc/prometheus/prometheus.rules
alerting:
  alertmanagers:
  - scheme: http
    static_configs:
    - targets:
      - "alertmanager.monitoring.svc:9093"
 
scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-apiservers'
 
    kubernetes_sd_configs:
    - role: endpoints
    scheme: https
 
    tls_config:
      ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
    bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
 
    relabel_configs:
    - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kubernetes_service_name, __meta_kubernetes_endpoint_port_name]
      action: keep
      regex: default;kubernetes;https
 
  - job_name: 'kubernetes-nodes'
 
    scheme: https
 
    tls_config:
      ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
    bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
 
    kubernetes_sd_configs:
    - role: node
 
    relabel_configs:
    - action: labelmap
      regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
    - target_label: __address__
      replacement: kubernetes.default.svc:443
    - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
      regex: (.+)
      target_label: __metrics_path__
      replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics
 
 
  - job_name: 'kubernetes-pods'
 
    kubernetes_sd_configs:
    - role: pod
 
    relabel_configs:
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
      action: keep
      regex: true
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
      action: replace
      target_label: __metrics_path__
      regex: (.+)
    - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
      action: replace
      regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
      replacement: $1:$2
      target_label: __address__
    - action: labelmap
      regex: __meta_kubernetes_pod_label_(.+)
    - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
      action: replace
      target_label: kubernetes_namespace
    - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]
      action: replace
      target_label: kubernetes_pod_name
 
  - job_name: 'kube-state-metrics'
    static_configs:
      - targets: ['kube-state-metrics.kube-system.svc:8080']
 
  - job_name: 'kubernetes-cadvisor'
 
    scheme: https
 
    tls_config:
      ca_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt
    bearer_token_file: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token
 
    kubernetes_sd_configs:
    - role: node
 
    relabel_configs:
    - action: labelmap
      regex: __meta_kubernetes_node_label_(.+)
    - target_label: __address__
      replacement: kubernetes.default.svc:443
    - source_labels: [__meta_kubernetes_node_name]
      regex: (.+)
      target_label: __metrics_path__
      replacement: /api/v1/nodes/${1}/proxy/metrics/cadvisor
 
  - job_name: 'kubernetes-service-endpoints'
 
    kubernetes_sd_configs:
    - role: endpoints
 
    relabel_configs:
    - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scrape]
      action: keep
      regex: true
    - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_scheme]
      action: replace
      target_label: __scheme__
      regex: (https?)
    - source_labels: [__meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_path]
      action: replace
      target_label: __metrics_path__
      regex: (.+)
    - source_labels: [__address__, __meta_kubernetes_service_annotation_prometheus_io_port]
      action: replace
      target_label: __address__
      regex: ([^:]+)(?::\d+)?;(\d+)
      replacement: $1:$2
    - action: labelmap
      regex: __meta_kubernetes_service_label_(.+)
    - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
      action: replace
      target_label: kubernetes_namespace
    - source_labels: [__meta_kubernetes_service_name]
      action: replace
      target_label: kubernetes_name

prometheus.yml 파일의 내용을 보면 어떤 정보를 수집할지에 대해서 기술하고 있다. 전체적으로 10s 단위로 메트릭 정보를 수집하도록 하고 있으며 kube-state-metrics 에 대해서는 도메인 호출을해서 스크랩을 하도록 하고 있다. 그밖에 각종 Kubernetes 컴포넌트들에 대해서도 Kubernetes 의 API 서버를 통해서 메트릭을 수집하도록 설정하고 있다.

이렇게 설정내용을 파일로 작성하였다면 kubectl 명령어를 이용해 ConfigMap 을 다음과 같이 생성할 수 있다.

Prometheus config 파일
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$ ls
prometheus.rules  prometheus.yml
$ kubectl create configmap prometheus-config -n monitoring --from-file=./
configmap/prometheus-config created

정상적으로 생성이 되었을 것이다.

이제 필요한 제반 사항들은 모두 만들어 졌다. 실제 Prometheus 배포로 Pod 를 생성해 보자.

Prometheus 를 위한 Deployment

Kubernetes 가 버전이 높아지면 Deployment 를 기반으로 여러개의 Pod 를 생성하도록 변경되었다. 여기서는 Prometheus 를 만들어야 하는데, 단순하게 Pod 만 생성하는게 아니라 Deployment 를 이용해서 Pod 를 생성 한다.

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus-deployment
  namespace: monitoring
  labels:
    app: prometheus-server
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus-server
    spec:
      serviceAccountName: prometheus
      containers:
        - name: prometheus
          image: prom/prometheus
          args:
            - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
            - "--storage.tsdb.path=/prometheus/"
          ports:
            - containerPort: 9090
          volumeMounts:
            - name: prometheus-config-volume
              mountPath: /etc/prometheus/
            - name: prometheus-storage-volume
              mountPath: /prometheus/
      nodeSelector:
        kubernetes.io/hostname: knode
      volumes:
        - name: prometheus-config-volume
          configMap:
            defaultMode: 420
            name: prometheus-config
 
        - name: prometheus-storage-volume
          persistentVolumeClaim:
            claimName: prometheus-pvc

지금까지 만들었던 제반사항들이 모두 포함되어 있다. ServiceAccount 의 경우에는 Deployment.spec.serviceAccountName 에 prometheus 로 지정해 ClusterBinding 으로 묶인 메트릭 수집을 위한 API 접근을 부여하고 있다. Volume 마운트 에서는 ConfigMap 을 마운트해 파일을 작성과 PVC 를 마운트해 Prometheus 의 데이터 저장 디렉토리로 마운트 해주고 있다.

다음과 같이 생성해 준다.

Prometheus 를 위한 Deployment 생성
ZSH
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$ kubectl apply -f prometheus-deployment.yaml
deployment.apps/prometheus-deployment created
$ kubectl get po -n monitoring
NAME                                     READY   STATUS   RESTARTS   AGE
prometheus-deployment-84468df555-5jdnq   0/1     Error    4          2m11s

처음 실행을 하면 위와 같이 에러가 발생 한다. 로그를 한번 보자.

Prometheus 를 위한 Deployment 에러 로그
ZSH
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$ kubectl logs prometheus-deployment-84468df555-5jdnq -n monitoring
level=error ts=2020-08-25T05:25:06.038Z caller=query_logger.go:87 component=activeQueryTracker msg="Error opening query log file" file=/prometheus/queries.active err="open /prometheus/queries.active: permission denied"
panic: Unable to create mmap-ed active query log
 
goroutine 1 [running]:
github.com/prometheus/prometheus/promql.NewActiveQueryTracker(0x7ffd40076e44, 0xc, 0x14, 0x30898a0, 0xc0005e28d0, 0x30898a0)
        /app/promql/query_logger.go:117 +0x4cd
main.main()
        /app/cmd/prometheus/main.go:374 +0x4f08

“permission denied” 이 에러는 PV 에서 생성한 /opt/prometheus 디렉토리에 대한 권한이 없어서 나는 것이다. PV 를 생성한 Node 에 다음과 같이 퍼미션을 부여 한다.

/opt/prometheus 디렉토리 퍼미션 조정
ZSH
1
# chmod 757 /opt/prometheus

위와같이 퍼미션을 조정해 주면 자동으로 Pod 가 재배포 되면서 정상화 된다.

접속을 위한 Service 배포

Kubernetes 는 기본적으로 Cluster 내에서의 접속만 허용 한다. 외부에서 접속이 되게 하기 위해서는 Service 배포를 통해서 NodPort 를 열거나 아니면 Port-Forward 를 설정을 해서 접속을 해야 한다.

여기선 Service 배포를 통해서 NodePort 를 배포해 준다.

Service 배포를 통한 NodePort 오픈
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$ vim prometheus-service.yml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus-service
  namespace: monitoring
  annotations:
      prometheus.io/scrape: 'true'
      prometheus.io/port:   '9090'
 
spec:
  selector:
    app: prometheus-server
  type: NodePort
  ports:
    - port: 8080
      targetPort: 9090
      nodePort: 30003

Deployment 에서 Container 포트를 9090 으로 해줬다. Service 에서는 targetPort 로 Container 포트를 인식시켜주고 Service 에서 사용할 포트 8080 과 연결해준다. Cluster 내에서 8080 포트로 접속을 하면 Deployment 의 Container 에 9090 와 연결되어 응답이 오게 된다.

nodePort 를 지정해줘서 외부에서도 접속할 수 있도록 오픈해 준다.

다음과 같이 배포를 진행 한다.

Service 배포
ZSH
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$ kubectl apply -f prometheus-service.yaml
service/prometheus-service created

Node Exportor

Node Exportor 는 Kubernetes 의 Node 에 대한 정보를 수집해 준다. Kubernetes 는 모든 것을 Pod 로 작동되는데, Node 에 하나씩만 작동되어야 하며 Kubernetes 클러스터와는 별도로 Node 자체에 데몬(Daemon) 처럼 동작해야 한다. 이를 위해서 DaemonSet 오브젝트로 만들어야 한다.

DeamonSet 내용
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$ vim prometheus-node-exporter.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: node-exporter
  namespace: monitoring
  labels:
    k8s-app: node-exporter
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: node-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: node-exporter
    spec:
      containers:
      - image: prom/node-exporter
        name: node-exporter
        ports:
        - containerPort: 9100
          protocol: TCP
          name: http
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    k8s-app: node-exporter
  name: node-exporter
  namespace: kube-system
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 9100
    nodePort: 31672
    protocol: TCP
  type: NodePort
  selector:
    k8s-app: node-exporter

위 내용을 배포하게 되면 Node Exportor 가 DaemonSet 으로 동작한다. 그리고 Prometheus 는 정해진 시간마다 Node Exportor 에 접속해 메트릭을 수집하고 저장하게 된다.

마치며

Prometheus 는 Kubernetes 와 잘 작동 한다. Kubernetes 를 하면서 다양한 방법으로 설치를 진행할 수 있는데, 한번 쯤은 수동으로 모두 해보는 것을 권장하고 한번 공부해보길 권장한다. 그것만으로도 Kubernetes 에 대해서 상당히 많은 부분을 익힐 수가 있다.

그런 면에서 Prometheus 를 수동으로 모두 설치해보는 것은 가치가 있다.

Deployment, Unavailable 테스트

Kubernetes 의 Deployment 에서 pod 의 Unavailable 상태를 확인하기 위한 코드는 다음과 같다.

Deployment, Unavailable 테스트 코드
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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: unavailable-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: test-pod
        image: gcr.io/google_containers/busybox:1.24
        command:
        - "/bin/sh"
        args:
        - "-c"
        - "sleep 5 && exit 1"
      restartPolicy: "Always"

이것을 배포를 하면 Deployment 에 Pod가 Unavailable 상태를 보이게 된다.

Kubernetes 프로세스별 상태

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
ZSH
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kubectl get nodes
NAME      STATUS     ROLES    AGE   VERSION
kmaster   Ready      master   16d   v1.18.6
knode     NotReady   <none>   15d   v1.18.6

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
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Conditions:
  Type                 Status  LastHeartbeatTime                 LastTransitionTime                Reason                       Message
  ----                 ------  -----------------                 ------------------                ------                       -------
  NetworkUnavailable   False   Mon, 10 Aug 2020 12:48:31 +0000   Mon, 10 Aug 2020 12:48:31 +0000   CalicoIsUp                   Calico is running on this node
  MemoryPressure       False   Mon, 10 Aug 2020 13:08:12 +0000   Mon, 10 Aug 2020 12:57:30 +0000   KubeletHasSufficientMemory   kubelet has sufficient memory available
  DiskPressure         False   Mon, 10 Aug 2020 13:08:12 +0000   Mon, 10 Aug 2020 12:57:30 +0000   KubeletHasNoDiskPressure     kubelet has no disk pressure
  PIDPressure          False   Mon, 10 Aug 2020 13:08:12 +0000   Mon, 10 Aug 2020 12:57:30 +0000   KubeletHasSufficientPID      kubelet has sufficient PID available
  Ready                False   Mon, 10 Aug 2020 13:08:12 +0000   Mon, 10 Aug 2020 13:07:52 +0000   KubeletNotReady              [container runtime is down, Container runtime not ready: RuntimeReady=false reason:DockerDaemonNotReady message:docker: failed to get docker version: Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?]

두번째, Pods 상태.

상태가 STATUS 는 Completed 으로 나오고 READY 도 0/1 로 나온다. 정상으로 나오지 않는다. Pods 하나를 골라 describe 해보면 Ready 는 False 로 나온다.

세번째, Deployment 상태.

READY 가 0/3 으로 모두 문제가 있는 것으로 나온다.

네번째, Services 상태.

Service 에 상태는 없다.

다섯번째, StatefulSet 상태.

StatefulSet 상태로 READY 가 0/2 로 모두 문제가 있는 것으로 나온다. 하지만, Pods Status 에서는 “2 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed” 로 Pod 2개 Running 으로 나온다.

kubelet 정지

kubelet 은 Worker Node 에 명령을 수행하는 중요한 프로세스이다. 이를 정지했을때는 어떤 상태를 보일까..

Node 상태.

Node 상태는 NotReady 가 된다. 그리고 Conditions 상태는 다음과 같다.

Node Conditions
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Conditions:
  Type                 Status    LastHeartbeatTime                 LastTransitionTime                Reason              Message
  ----                 ------    -----------------                 ------------------                ------              -------
  NetworkUnavailable   False     Mon, 10 Aug 2020 13:35:04 +0000   Mon, 10 Aug 2020 13:35:04 +0000   CalicoIsUp          Calico is running on this node
  MemoryPressure       Unknown   Mon, 10 Aug 2020 13:34:54 +0000   Mon, 10 Aug 2020 13:37:42 +0000   NodeStatusUnknown   Kubelet stopped posting node status.
  DiskPressure         Unknown   Mon, 10 Aug 2020 13:34:54 +0000   Mon, 10 Aug 2020 13:37:42 +0000   NodeStatusUnknown   Kubelet stopped posting node status.
  PIDPressure          Unknown   Mon, 10 Aug 2020 13:34:54 +0000   Mon, 10 Aug 2020 13:37:42 +0000   NodeStatusUnknown   Kubelet stopped posting node status.
  Ready                Unknown   Mon, 10 Aug 2020 13:34:54 +0000   Mon, 10 Aug 2020 13:37:42 +0000   NodeStatusUnknown   Kubelet stopped posting node status.

Pods 상태

이상하게도 Pods 상태는 모두 정상으로 나온다. 하지만 Port-Foward 를 시도하면 되지 않는다.

Deployment 상태

비정상으로 나온다. READY 가 0/3 으로 표시된다.

StatefulSet 상태

비정상으로 나온다. READY 가 0/2 로 표시된다.

Worker Node 셧다운

이 상태는 kubelet 와 동일한 결과를 보여준다.

Kubernetes 설치

Kubernetes 설치에 대해서 다룬다. 이번에는 Ubuntu 20.04 LTS, Centos 8.2 기반으로 진행했으며 이전에 설치에서 CNI 를 Calico 로 진행 했다. 더 나가 Helm, Metric Server 까지 진행 한다.

설치 환경은 다음과 같다.

  • Master
    • Distribution: Ubuntu 20.04
    • IP: 192.168.96.31
    • Hostname: kmaster
    • account: systemv
  • Worker Node
    • Distribution: CentOS 8.2
    • IP: 192.168.96.32
    • Hostname: knode
    • account: systemv
  • CNI: Calico
  • Helm 설치
  • Metric Server 설치

공통 설정 부분

Master, Node 두 서버 모두 Static IP 주소를 가지고 있어야 한다. 그리고 모두 일반 계정을 가지고 있어야 하며 이 일반 계정은 sudo 사용 권한을 가지고 있어야 한다.

sudo 권한 부여

CentOS 8.2 의 경우에 일반 계정을 생성한 후에 sudo 권한을 주고 싶다면 다음과 같이 하면 된다.

CentOS 8.2 에서 systemv 계정에 sudo 권한 부여하기
Shell
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usermode -aG wheel systemv

CentOS 8.2 에는 wheel 라고 하는 특수한 그룹이 존재하는데, sudo 설정에는 이 그룹에 한해 sudo 사용 권한을 부여하고 있어 일반 계정 systemv 에 sudo 를 사용하게하고 싶다면 wheel 그룹에 포함시키면 된다.

Ubuntu 20.04 에서는 다음과 같이 일반계정에 sudo 권한을 부여할 수 있다.

Ubuntu 20.04 에서 systemv 계정에 sudo 권한 부여하기
Shell
1
usermode -aG sudo systemv

br_netfilter 모듈 로딩

br_netfilter 커널 모듈을 로딩해 줘야 한다. 기존에는 modprobe 설정으로 했지만 이제는 systemd 를 활용하면 되는데 ubuntu 20.04, CentOS 8.2 이 모두 이를 사용하고 있어서 적용 가능하다.

다음과 같이 모듈이름으로 conf 파일을 생성해 준다.

br_netfilter 커널 모듈 적재
ZSH
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]$ sudo vim /etc/modules-load.d/br_netfilter.conf
# Load br_netfilter.ko at boot
br_netfilter
]$ sudo systemctl restart  systemd-modules-load.service

물론 이렇게 하면 시스템을 재부팅을 하더라도 자동으로 모듈이 로딩 된다.

커널 네트워크 파라메터

다음과 같이 커널 파라메터를 수정해 줘야 한다.

network 커널 파라메터 설정
ZSH
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]# cat <<EOF > /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-arptables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF
]# sysctl --system

/etc/hosts 파일 편집

Master, Node 서버 양쪽 모두에 /etc/hosts 파일에 각 서버 정보를 다음과 같이 입력해준다.

hosts 파일 편집
ZSH
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]# vim /etc/hosts
192.168.96.31  kmaster
192.168.96.32  knode

swapoff 설정

kubernetes 는 swap 파티션이 존재할 경우에 동작하지 않을 수 있다. 예를들어, kubeadm 명령어로 뭔가를 할려고 할경우에 swap 파티션이 존재할 경우에 오류를 내면서 작동되지 않는다.

Master, Worke 양쪽 모두에 swap 을 off 로 해준다.

swapoff 실행
ZSH
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]# swapoff -a

이렇게 하면 swap 이 비활성화 된다. 그리고 반드시 /etc/fstab 에서 swap 관련 마운트 설정을 주석처리 해준다.

CentOS 8.2 에서 설정

SELinux off

CentOS 8.2 에서 설정은 SELinux 설정이다. 다음과 같이 해준다.

SELinux 비활성화
ZSH
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]# setenforce 0
]# sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config

firewalld 비활성화

이것은 systemctl 로 다음과 같이 가능하다.

firewalld 비활성화
ZSH
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]# systemctl stop firewalld
]# systemctl disable firewalld

패키지 설치

필수 패키지 설치
ZSH
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]# dnf install -y yum-utils \
  device-mapper-persistent-data \
  lvm2

Ubuntu 에서 설정

패키지 설치

필수 패키지 설치
ZSH
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]# apt install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common

Docker 설치 및 설정

Kubernetes 는 Docker 를 기반으로하는 서비스다. 당연히 설치를 해줘야 하는데, 설치 관련 내용은 다음에 링크에서 각 배포판마다 잘 설명되어 있다.

한가지, Docker 설치를 위한 패키지 저장소는 명령어와 파일을 생성하는 방법 두가지가 있다.

Ubuntu 20.04

ubuntu 에서는 add-apt-repository 명령어로 저장소 URL 을 추가 가능하다. 예를 들면 다음과 같다.

저장소 주소 추가
ZSH
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]# curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
]# add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"

저장소 추가가 되었다면 다음과 같이 Docker 를 설치해 준다.

Docker 설치
ZSH
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]# apt update
]# apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

CentOS 8.2

CentOS 8.2 에서는 yum-config-manager 명령어를 이용해서 추가할 수 있다. 이 명령어는 yum-utils 패키지에 포함되어 있어 설치하면 사용할 수 있다.

필수 유틸 프로그램 설치
ZSH
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]# dnf install dnf-utils
]# yum-config-manager \
    --add-repo \
    https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

저장소 추가가 되었다면 다음과 같이 Docker 를 설치해 준다.

CentOS 8.2 에서 Docker 설치
ZSH
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]# dnf install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
Docker CE Stable - x86_64                                                                                                                                                275 kB/s |  25 kB     00:00    
오류:
문제: package docker-ce-3:19.03.12-3.el7.x86_64 requires containerd.io >= 1.2.2-3, but none of the providers can be installed
  - cannot install the best candidate for the job
  - package containerd.io-1.2.10-3.2.el7.x86_64 is filtered out by modular filtering
  - package containerd.io-1.2.13-3.1.el7.x86_64 is filtered out by modular filtering
  - package containerd.io-1.2.13-3.2.el7.x86_64 is filtered out by modular filtering
  - package containerd.io-1.2.2-3.3.el7.x86_64 is filtered out by modular filtering
  - package containerd.io-1.2.2-3.el7.x86_64 is filtered out by modular filtering
  - package containerd.io-1.2.4-3.1.el7.x86_64 is filtered out by modular filtering
  - package containerd.io-1.2.5-3.1.el7.x86_64 is filtered out by modular filtering
  - package containerd.io-1.2.6-3.3.el7.x86_64 is filtered out by modular filtering
(try to add '--skip-broken' to skip uninstallable packages or '--nobest' to use not only best candidate packages)

현시점에서 위와같은 오류가 발생한다. CentOS 8 에 대한 containerd 저장소가 존재하지 않기 때문에 필요한 정보만 출력하고 오류를 낸다. 수동으로 필요한 패키지를 다운받아서 해결한다.

containerd 패키지 수동 설치
ZSH
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]# wget https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/containerd.io-1.2.13-3.2.el7.x86_64.rpm
]# dnf localinstall containerd.io-1.2.13-3.2.el7.x86_64.rpm

수동으로 설치는 정상적으로 진행된다. 그리고 다음과 같이 Docker 를 설치해 준다.

Docker 설치
ZSH
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]# dnf install docker-ce docker-ce-cli iproute-tc

CentOS 8.2 에서 Docker 를 설치하면 필요한 서비스가 자동으로 시작되지 않는다. 이를 위해서 다음과 같이 systemd 를 설정해주고 시작해준다.

Docker 서비스 시작
ZSH
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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
ZSH
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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
ZSH
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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.

Kubernetes 설치를 위한 저장소 추가
ZSH
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]# curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
]# apt-add-repository "deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main"

xenial 은 Ubuntu 16.04 를 말하는데 Ubuntu 20.04 에 설치하는데 아무런 문제가 없다.

다음과 같이 kubeadm, kubelet, kubectl 을 설치해 준다.

Kubernetes 컴포넌트 설치
ZSH
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]# apt install -y kubelet kubeadm kubectl

CentOS 8.2

CentOS 8.2 에서는 다음과 같이 Kubernetes 패키지 저장소를 추가 한다.

CentOS 8 에서 Kubernetes 를 설치를 위한 저장소 추가
ZSH
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]# cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF

그리고 다음과 같이 Kubernetes 를 설치해 준다.

CentOS 8 에서 Kubernetes 를 설치를 위한 저장소 추가
ZSH
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]# dnf install -y kubeadm --disableexcludes=kubernetes
]# systemctl enable kubelet
]# systemctl start kubelet

Master 설정

Master 를 다른 말로 Control Plaine 이라고도 한다. 이것을 만드는 것은 kubeadm 을 이용한다. 일반 계정으로 실행 한다.

kubeadm 명령어를 통한 Master 생성
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]$ sudo kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.96.31 --pod-network-cidr=10.31.0.0/16
[sudo] password for systemv:
W0725 07:13:28.938671    1458 configset.go:202] WARNING: kubeadm cannot validate component configs for API groups [kubelet.config.k8s.io kubeproxy.config.k8s.io]
[init] Using Kubernetes version: v1.18.6
[preflight] Running pre-flight checks
[preflight] Pulling images required for setting up a Kubernetes cluster
[preflight] This might take a minute or two, depending on the speed of your internet connection
[preflight] You can also perform this action in beforehand using 'kubeadm config images pull'
[kubelet-start] Writing kubelet environment file with flags to file "/var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env"
[kubelet-start] Writing kubelet configuration to file "/var/lib/kubelet/config.yaml"
[kubelet-start] Starting the kubelet
[certs] Using certificateDir folder "/etc/kubernetes/pki"
[certs] Generating "ca" certificate and key
[certs] Generating "apiserver" certificate and key
[certs] apiserver serving cert is signed for DNS names [kmaster kubernetes kubernetes.default kubernetes.default.svc kubernetes.default.svc.cluster.local] and IPs [10.96.0.1 192.168.96.31]
[certs] Generating "apiserver-kubelet-client" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-ca" certificate and key
[certs] Generating "front-proxy-client" certificate and key
[certs] Generating "etcd/ca" certificate and key
[certs] Generating "etcd/server" certificate and key
[certs] etcd/server serving cert is signed for DNS names [kmaster localhost] and IPs [192.168.96.31 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "etcd/peer" certificate and key
[certs] etcd/peer serving cert is signed for DNS names [kmaster localhost] and IPs [192.168.96.31 127.0.0.1 ::1]
[certs] Generating "etcd/healthcheck-client" certificate and key
[certs] Generating "apiserver-etcd-client" certificate and key
[certs] Generating "sa" key and public key
[kubeconfig] Using kubeconfig folder "/etc/kubernetes"
[kubeconfig] Writing "admin.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "kubelet.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "controller-manager.conf" kubeconfig file
[kubeconfig] Writing "scheduler.conf" kubeconfig file
[control-plane] Using manifest folder "/etc/kubernetes/manifests"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-apiserver"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-controller-manager"
W0725 07:14:17.257414    1458 manifests.go:225] the default kube-apiserver authorization-mode is "Node,RBAC"; using "Node,RBAC"
[control-plane] Creating static Pod manifest for "kube-scheduler"
W0725 07:14:17.259815    1458 manifests.go:225] the default kube-apiserver authorization-mode is "Node,RBAC"; using "Node,RBAC"
[etcd] Creating static Pod manifest for local etcd in "/etc/kubernetes/manifests"
[wait-control-plane] Waiting for the kubelet to boot up the control plane as static Pods from directory "/etc/kubernetes/manifests". This can take up to 4m0s
[apiclient] All control plane components are healthy after 28.510647 seconds
[upload-config] Storing the configuration used in ConfigMap "kubeadm-config" in the "kube-system" Namespace
[kubelet] Creating a ConfigMap "kubelet-config-1.18" in namespace kube-system with the configuration for the kubelets in the cluster
[upload-certs] Skipping phase. Please see --upload-certs
[mark-control-plane] Marking the node kmaster as control-plane by adding the label "node-role.kubernetes.io/master=''"
[mark-control-plane] Marking the node kmaster as control-plane by adding the taints [node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule]
[bootstrap-token] Using token: 5azn6k.npyqsyongk3rsmqq
[bootstrap-token] Configuring bootstrap tokens, cluster-info ConfigMap, RBAC Roles
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow Node Bootstrap tokens to get nodes
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow Node Bootstrap tokens to post CSRs in order for nodes to get long term certificate credentials
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow the csrapprover controller automatically approve CSRs from a Node Bootstrap Token
[bootstrap-token] configured RBAC rules to allow certificate rotation for all node client certificates in the cluster
[bootstrap-token] Creating the "cluster-info" ConfigMap in the "kube-public" namespace
[kubelet-finalize] Updating "/etc/kubernetes/kubelet.conf" to point to a rotatable kubelet client certificate and key
[addons] Applied essential addon: CoreDNS
[addons] Applied essential addon: kube-proxy
 
Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!
 
To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:
 
  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
 
You should now deploy a pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
  https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/
 
Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:
 
kubeadm join 192.168.96.31:6443 --token 5azn6k.npyqsyongk3rsmqq \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:743df4adaa7bace459250fa858ed07f587f6f40c4f5cd0898e3407c5ae6505a4

Kubernetes Master 명령은 전부 일반계정으로 하도록 되어 있어 있다. 일반계정이 kube api 통신을 위한 설정을 위 출력에 나온데로 실행해주면 된다.

kube api 통신을 위한 환경 설정
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]$ mkdir -p $HOME/.kube
]$ sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
]$ sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

하지만 문제가 있다. 다음을 보자.

master 상태
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systemv@kmaster:~$ kubectl get nodes
NAME      STATUS     ROLES    AGE     VERSION
kmaster   NotReady   master   6m49s   v1.18.6
systemv@kmaster:~$ kubectl get pods -o wide --all-namespaces
NAMESPACE     NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP              NODE      NOMINATED NODE   READINESS GATES
kube-system   coredns-66bff467f8-7c8hr          0/1     Pending   0          6m57s   <none>          <none>    <none>           <none>
kube-system   coredns-66bff467f8-7t9z4          0/1     Pending   0          6m57s   <none>          <none>    <none>           <none>
kube-system   etcd-kmaster                      1/1     Running   0          7m6s    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-apiserver-kmaster            1/1     Running   0          7m6s    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-controller-manager-kmaster   1/1     Running   0          7m6s    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-proxy-x76xr                  1/1     Running   0          6m57s   192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-scheduler-kmaster            1/1     Running   0          7m6s    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>

kmaster 가 ‘NotReady’ 나오고 coredns 상태가 ‘Pending’ 이다. kubelet 로그를 보자.

kubectl 로그
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Aug 30 00:29:03 kmaster kubelet[9751]: W0830 00:29:03.096595    9751 cni.go:213] Unable to update cni config: No networks found in /etc/cni/net.d
Aug 30 00:29:05 kmaster kubelet[9751]: E0830 00:29:05.155336    9751 kubelet.go:2169] Container runtime network not ready: NetworkReady=false reason:NetworkPluginNotReady message:docker: network plugin is not read
Aug 30 00:29:08 kmaster kubelet[9751]: W0830 00:29:08.096862    9751 cni.go:213] Unable to update cni config: No networks found in /etc/cni/net.d

NetworkPlugin 이 없어 오류가 나오는 것으로 이는 CNI(Container Network Interface) 를 필요로 한다.

Calico 설치

Calico 는 Flannel 처럼 Kubernetes Cluster 에 네트워킹을 가능하도록 해준다. CNI 를 위한 컴포넌트중에 하나라고 보면 되는데, 한가지 주의해야 할 것은 반드시 메뉴얼을 읽어보고 해야 한다는 것이다.

Calico 는 Kubernetes 가 운영되는 환경에 따라 설치과정에 차이가 있으며 심지여 같은 운영환경이라고 할지라도 node 의 수에 따라서 설치해줘야하는 것도 다르다.

이 메뉴얼은 OnPremise 환경이며, 50 node 이하를 가지고 있음으로 아주 간단하게 다음과 같이 yaml 파일 하나만 다운로드 받아서 적용해주면 된다.

calico 설치를 위한 정의서 다운로드
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$ curl https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml -O
$ kubectl apply -f calico.yaml
configmap/calico-config created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/bgpconfigurations.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/bgppeers.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/blockaffinities.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/clusterinformations.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/felixconfigurations.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/globalnetworkpolicies.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/globalnetworksets.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/hostendpoints.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ipamblocks.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ipamconfigs.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ipamhandles.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/ippools.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/kubecontrollersconfigurations.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/networkpolicies.crd.projectcalico.org created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/networksets.crd.projectcalico.org created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/calico-kube-controllers created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/calico-kube-controllers created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/calico-node created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/calico-node created
daemonset.apps/calico-node created
serviceaccount/calico-node created
deployment.apps/calico-kube-controllers created
serviceaccount/calico-kube-controllers created

이제 시간을 조금 기달려서 모든 pods 가 정상으로 Running 인지를 확인해 본다.

kubernetes 운영을 위한 pods 확인
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$ kubectl get pods -o wide --all-namespaces
NAMESPACE     NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP              NODE      NOMINATED NODE   READINESS GATES
kube-system   calico-kube-controllers-578894d4cd-892sz   1/1     Running   0          91s   10.31.189.3     kmaster   <none>           <none>
kube-system   calico-node-8btl4                          1/1     Running   0          91s   192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   coredns-66bff467f8-7c8hr                   1/1     Running   0          8h    10.31.189.2     kmaster   <none>           <none>
kube-system   coredns-66bff467f8-7t9z4                   1/1     Running   0          8h    10.31.189.1     kmaster   <none>           <none>
kube-system   etcd-kmaster                               1/1     Running   0          8h    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-apiserver-kmaster                     1/1     Running   0          8h    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-controller-manager-kmaster            1/1     Running   0          8h    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-proxy-x76xr                           1/1     Running   0          8h    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-scheduler-kmaster                     1/1     Running   0          8h    192.168.96.31   kmaster   <none>           <none>

그리고 nodes 의 상태를 확인해 본다.

kubernetes 의 nodes 확인
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$ kubectl get nodes
NAME      STATUS   ROLES    AGE   VERSION
kmaster   Ready    master   8h    v1.18.6

“Ready” 상태가 되었음으로 이제 Worker Node 를 추가해 보자.

Worker Node 추가.

Worker Node 는 knode 서버에서 다음과 같이 Kubernetes Cluster 에 join 하겠다는 것으로 실현된다. join 을 위한 파라메터는 kmaster 에서 kubeadm 으로 cluster 를 생성할때 보여준 값을 입력하면 된다.

Worker Node 추가
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$ sudo kubeadm join 192.168.96.31:6443 --token 5azn6k.npyqsyongk3rsmqq \
>     --discovery-token-ca-cert-hash sha256:743df4adaa7bace459250fa858ed07f587f6f40c4f5cd0898e3407c5ae6505a4

이렇게 한 다음에 kmaster 서버에서 다음과 같이 knode 가 추가되고 상태가 Ready 된다면 Worker Node 추가가 완료된 것이다.

kubernetes 의 nodes 확인
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$ kubectl get nodes
NAME      STATUS   ROLES    AGE     VERSION
kmaster   Ready    master   9h      v1.18.6
knode     Ready    <none>   5m49s   v1.18.6

Helm 3 설치하기

Helm 은 Kubernetes 에서 작동하는 많은 Application 들을 손쉽게 설치하도록 도와주는 프로그램이다. 마치 Ubuntu 의 APT 나 CentOS 의 Yum 이 프로그램 설치를 손쉽게 해주는것과 같다.

한가지 변화가 있다. Helm 2 와 Helm 3 은 완전히 다르다고 생각해야 한다. Helm 2 는 Tiller 라고 해서 Helm 서버가 필요했지만 Helm 3 에서는 이것이 없어졌다.

Helm 3 는 설치 스크립트를 제공함으로 이것을 이용하면 손쉽게 설치할 수 있다. 설치 Node는 kubectl 을 사용할 수 있는 곳이라면 어디선든 사용이 가능하다.

Helm 3 설치

Helm 3 설치는 스크립트로 제공한다.

Helm 3 설치
ZSH
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$ curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3
$ chmod 700 get_helm.sh
$ ./get_helm.sh

설치는 그냥 바이너리를 다운로드 받아서 /usr/bin 에 helm 바이너리를 설치하는 것으로 끝난다.

정상적으로 설치됐는지 확인은 다음과 같이 한다.

Helm 3 설치 확인
ZSH
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$ helm version
version.BuildInfo{Version:"v3.2.4", GitCommit:"0ad800ef43d3b826f31a5ad8dfbb4fe05d143688", GitTreeState:"clean", GoVersion:"go1.13.12"}

한가지 문제는 기본 repository 주소가 없어서 뭐든 설치할려면 설치가 안된다. 이를 위해서 다음과 같이 저장소를 추가해 준다.

Helm 3 저장소 추가
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$ helm search repo
Error: no repositories configured
$ helm repo add stable https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com/
"stable" has been added to your repositories
$ helm repo update
Hang tight while we grab the latest from your chart repositories...
...Successfully got an update from the "stable" chart repository
Update Complete. ⎈ Happy Helming!⎈

Helm 3 은 이것으로 끝이다. 이전 Helm 2 버전에 비해 해줘야 하는 것이 없다.

Metric Server 설치

Kubernetes 를 설치하게 되면 자원에 대한 모니터링이 필요하다. 과거에는 Heapster 를 이용했지만 이것은 이제 더 이상 개발이 되지 않고 있으며 이를 대체하는 것이 Metric Server 이다.

Kubernetes 에서 뭔가를 설치하는 것은 대부분 Pods 를 설치하는 것이며 이것에 대한 Rules, Datastore 등도 한꺼번에 설정을 해준다.

Metric Server 를 설치하게 되면 Kubernetes 의 컴포넌트들에 대한 자원 모니터링이 가능해지며 이것을 이용해 Autoscaling 에도 사용이 가능해진다.

Downloads

Metric Server 를 다음과 같이 다운로드를 한다.

Metric Server 설치 파일 다운로드
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]$ wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.7/components.yaml

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.

Metric Server 설치 파일 TLS 수정
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]$ vim components.yaml
....
        args:
          - --cert-dir=/tmp
          - --secure-port=4443
          - --kubelet-insecure-tls
          - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
....

Deploy

이제 이것을 Deploy 해준다. Kubernetes 에서는 설치라는게 없다. 모두 다 pods 로 다 올라가기 때문에 Deploy 라고 한다.

Metric Server 배포
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$ kubectl apply -f components.yaml
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created
serviceaccount/metrics-server created
deployment.apps/metrics-server created
service/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created

위와같이 관련된 설정과 pods, deploy, service 등이 생성이 된다.

확인

Metric Server 의 확인은 pods, deploy 가 제대로 되었는지를 살펴보면 된다.

Metric Server 배포 확인
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]$ kubectl get pods -n kube-system
NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
calico-kube-controllers-578894d4cd-892sz   1/1     Running   0          67m
calico-node-8btl4                          1/1     Running   0          67m
calico-node-kp5gm                          1/1     Running   0          58m
coredns-66bff467f8-7c8hr                   1/1     Running   0          9h
coredns-66bff467f8-7t9z4                   1/1     Running   0          9h
etcd-kmaster                               1/1     Running   0          9h
kube-apiserver-kmaster                     1/1     Running   0          9h
kube-controller-manager-kmaster            1/1     Running   0          9h
kube-proxy-2nklp                           1/1     Running   0          58m
kube-proxy-x76xr                           1/1     Running   0          9h
kube-scheduler-kmaster                     1/1     Running   0          9h
metrics-server-5f4ffd464c-s98nr            1/1     Running   0          77s
]$ kubectl get deploy -n kube-system
NAME                      READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
calico-kube-controllers   1/1     1            1           68m
coredns                   2/2     2            2           9h
metrics-server            1/1     1            1           92s

그리고 1~2분을 기다리면 후에 다음과 같이 자원이 출력이 되는지를 보면 된다.

Metric Server 작동 확인
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NAME                                       CPU(cores)   MEMORY(bytes)  
calico-kube-controllers-578894d4cd-892sz   1m           6Mi            
calico-node-8btl4                          24m          26Mi            
calico-node-kp5gm                          21m          45Mi            
coredns-66bff467f8-7c8hr                   4m           6Mi            
coredns-66bff467f8-7t9z4                   3m           6Mi            
etcd-kmaster                               20m          28Mi            
kube-apiserver-kmaster                     39m          325Mi          
kube-controller-manager-kmaster            14m          41Mi            
kube-proxy-2nklp                           1m           12Mi            
kube-proxy-x76xr                           1m           9Mi            
kube-scheduler-kmaster                     4m           12Mi            
metrics-server-5f4ffd464c-s98nr            1m           13Mi

CPU, Memory 등과 같은 자원 현황이 출력이 되면 정상적으로 작동하는 것이다.

Helm 설치하기

이 문서는 Kubernetes 의 Helm 설치에 대해 다룬다.

Helm 은 Kubernetes 에서 작동하는 많은 Application 들을 손쉽게 설치하도록 도와주는 프로그램이다. 마치 Ubuntu 의 APT 나 CentOS 의 Yum 이 프로그램 설치를 손쉽게 해주는것과 같다.

Helm

Helm 은 Client – Server 로 구성된다.

Client 는 CLI 명령어를 말하며 플랫폼마다 바이너리로 배포된다. 따라서 다운로드 받아서 압축을 풀면 바로 사용할 수 있다.

Server 는 Tiller 라고 불리운다. 이것은 Kubernetes 상에서 작동되는데 Deploy 해서 설치하면 된다.

Helm Client

Helm 클라이언트는 GitHub 에서 다운로드가 가능하다.

Helm 다운로드
Shell
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]$ wget https://get.helm.sh/helm-v2.16.6-linux-amd64.tar.gz
]$ tar xvzf helm-v2.16.6-linux-amd64.tar.gz
]$ sudo cp linux-amd64/tiller /usr/local/bin
]$ sudo cp linux-amd64/helm /usr/local/bin
]$ sudo chown root:docker /usr/local/bin/tiller
]$ sudo chown root:docker /usr/local/bin/helm

다음과 같이 설치가 잘되었는지 확인한다.

Helm 설치 확인
Shell
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]$ helm version
Client: &version.Version{SemVer:"v2.16.6", GitCommit:"dd2e5695da88625b190e6b22e9542550ab503a47", GitTreeState:"clean"}
Error: could not find tiller

Helm Server – Tiller

Tiller 를 설치하기 위해서 서비스 계정을 생성하고 cluster-admin Role 을 생성해 준다. 이는 CLI 로 생성하거나 Yaml 을 이용해서 생성해도 된다.

cluster-admin Role 생성
YAML
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apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: tiller
  namespace: kube-system
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: tiller
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: tiller
    namespace: kube-system

파일을 작성해 다음과 같이 적용해 준다.

cluster-admin Role 적용
Shell
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]$ kubectl apply -f rbac-tiller.yaml
serviceaccount/tiller created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/tiller created

이제 Tiller 를 설치해 준다.

tiller 설치
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$ helm init --service-account tiller
Creating /home/systemv/.helm
Creating /home/systemv/.helm/repository
Creating /home/systemv/.helm/repository/cache
Creating /home/systemv/.helm/repository/local
Creating /home/systemv/.helm/plugins
Creating /home/systemv/.helm/starters
Creating /home/systemv/.helm/cache/archive
Creating /home/systemv/.helm/repository/repositories.yaml
Adding stable repo with URL: https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com
Adding local repo with URL: http://127.0.0.1:8879/charts
$HELM_HOME has been configured at /home/systemv/.helm.
Tiller (the Helm server-side component) has been installed into your Kubernetes Cluster.
Please note: by default, Tiller is deployed with an insecure 'allow unauthenticated users' policy.
To prevent this, run `helm init` with the --tiller-tls-verify flag.
For more information on securing your installation see: https://v2.helm.sh/docs/securing_installation/

이제 다시 helm client 를 실행해보자.

tiller 설치 확인
Shell
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]$ helm version
Client: &version.Version{SemVer:"v2.16.6", GitCommit:"dd2e5695da88625b190e6b22e9542550ab503a47", GitTreeState:"clean"}
Server: &version.Version{SemVer:"v2.16.6", GitCommit:"dd2e5695da88625b190e6b22e9542550ab503a47", GitTreeState:"clean"}

이제 helm 의 저장소를 최신판으로 업데이트를 해보자.

helm 저장소 업데이트
Shell
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]$ helm repo update

Metric Server 설치하기

Kubernetes 를 설치하게 되면 자원에 대한 모니터링이 필요하다. 과거에는 Heapster 를 이용했지만 이것은 이제 더 이상 개발이 되지 않고 있으며 이를 대체하는 것이 Metric Server 이다.

Kubernetes 에서 뭔가를 설치하는 것은 대부분 Pods 를 설치하는 것이며 이것에 대한 Rules, Datastore 등도 한꺼번에 설정을 해준다.

Metric Server 를 설치하게 되면 Kubernetes 의 컴포넌트들에 대한 자원 모니터링이 가능해지며 이것을 이용해 Autoscaling 에도 사용이 가능해진다.

Downloads

Metric Server 를 다음과 같이 다운로드를 한다.

설치 파일 다운로드
Shell
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]$ wget https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/download/v0.3.6/components.yaml

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.

설치 파일 수정
YAML
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]$ vim components.yaml
....
        args:
          - --cert-dir=/tmp
          - --secure-port=4443
          - --kubelet-insecure-tls
          - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,ExternalIP,Hostname
....

Deploy

이제 이것을 Deploy 해준다. Kubernetes 에서는 설치라는게 없다. 모두 다 pods 로 다 올라가기 때문에 Deploy 라고 한다.

Metric Server 설치
Shell
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]$ kubectl apply -f components.yaml
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server:system:auth-delegator created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/metrics-server-auth-reader created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created
serviceaccount/metrics-server unchanged
deployment.apps/metrics-server created
service/metrics-server created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/system:metrics-server created

위와같이 관련된 설정과 pods, deploy, service 등이 생성이 된다.

확인

Metric Server 의 확인은 pods, deploy 가 제대로 되었는지를 살펴보면 된다.

Metric Server 배포 확인
Shell
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]$ kubectl get pods -n kube-system
]$ kubectl get deploy -n kube-system

그리고 1~2분을 기다리면 후에 다음과 같이 자원이 출력이 되는지를 보면 된다.

Metric Server 작동 확인
Shell
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]$ kubectl top pods -n kube-system
NAME                                       CPU(cores)   MEMORY(bytes)
calico-kube-controllers-555fc8cc5c-57cj9   2m           6Mi
calico-node-knhlw                          19m          18Mi
calico-node-t6pzp                          19m          40Mi
coredns-66bff467f8-l9tpl                   3m           5Mi
coredns-66bff467f8-sb927                   2m           5Mi
etcd-kmaster                               18m          49Mi
kube-apiserver-kmaster                     36m          304Mi
kube-controller-manager-kmaster            11m          39Mi
kube-proxy-hm94h                           1m           12Mi
kube-proxy-tmjzx                           1m           8Mi
kube-scheduler-kmaster                     4m           11Mi
metrics-server-6cd998ff87-7fq2v            1m           11Mi

CPU, Memory 등과 같은 자원 현황이 출력이 되면 정상적으로 작동하는 것이다.

쿠버네티스(Kubernetes) 개념

쿠버네티스(Kubernetes) 처음 접하면 개념 잡기를 해야 한다. 쿠버네티스를 잘 사용하기 위한 사용법을 익히는것도 중요하지만 개념을 이해하고 나면 외워서 문제해결을 하는 것이 아닌 응용력이 생겨 예기치 않은 장애를 겪을때에 힘을 발휘한다.

개인적으로 쿠버네티스의 개념을 이해하는데 약간의 혼란이 있었다. 개념을 설명하는 용어와 실제 작업을 할때에 사용하는 단어, 명령어들이 다 틀리게 사용되고 있는데서 오는 것이였다.

Master/Worker

다들 알다시피 쿠버네티스는 Master Node와 Work Node 로 구성된다. 대부분 Work Node 가 Master Node 보다 훨씬 많고 대부분의 서비스들이 여기에 배포되어진다.

Node 라는 단어를 빼버리고 단순히 Master/Worker 라고도 하지만 그냥 Master/Node 라고 하기도 하는 모양이다. 하지만 정확하게는 Master Node, Worker Node 라고 불린다.

또, Master Node 를 Controller 라고도 한다. Master 의 역활이 Worker Node 를 모니터링, 감시를 하고 각종 명령어을 Master 가 받아서 처리한다. 이 Master Node 는 거대한 Controller 서버 역할이라고 보면 된다.

kubectl – ResTful API

Master 가 거대한 Controller 서버라면 클라이언트를 이용해서 이 서버에 명령을 보내면 될 것이다. 이 클라이언트가 바로 kubectl 이라는 커맨드가 수행한다. 서버-클라이언트 구조상 서버는 1대지만 클라이언트는 여러대 일 수 있다. 실제로 kubectl 은 단일한 명령어로서 도커(Docker), 컨테이너(Container) 등도 필요없이 동작한다. 그래서 클라이언트는 어느 머신이든지 다 설치/사용이 가능하다.

kubectl 은 클라이언트, Master Node 는 Controller 서버다. 이 둘이 명령어를 주고 받는 방법이 바로 RESTFul API 통신 방법이다.

ResTful API 는 HTTP 를 이요해 URI 에 자원(Resources) 을 명시하고 메소드(Method) 를 이용해 CRUD 연산을 수행한다.

쿠버네티스(Kubernetes) 에서 중요한 것이 바로 자원이다. ResTful API 를 이용해 어떤 작업을 명령할때에 반드시 대상이 필요한데, 이것이 바로 자원이다.

Object, Resource, Kind

쿠버네티스(Kubernetes) 에서 개념을 설명할때에 오브젝트(Object) 라는 말을 쓴다. 오브젝트라고하면 쿠버네티스를 구성요소쯤으로 이해하면 된다. 예를들어 Pods, Service, Volume, Namespace 등은 쿠버네티스의 기본 오브젝트라고 불린다.

문제는 이러한 오브젝트들이 때로는 자원(Resource), 때로는 종류(Kind) 로 불린다.

자원 ResTful API 관점에서 실체적인 존재로서 호출하는 오브젝트들이다. 실제로 kubectl 커맨드를 사용할때에는 ‘오브젝트를 명시한다’ 하지 않고 ‘자원을 명시한다’라고 한다. ResTful API 개념을 차용했기 때문에 ‘자원을 명시한다’라고 해야 맞다.

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mint-Desktop:~$ kubectl api-resources
NAME                              SHORTNAMES   APIGROUP                       NAMESPACED   KIND
bindings                                                                      true         Binding
componentstatuses                 cs                                          false        ComponentStatus
configmaps                        cm                                          true         ConfigMap
endpoints                         ep                                          true         Endpoints
events                            ev                                          true         Event
limitranges                       limits                                      true         LimitRange
namespaces                        ns                                          false        Namespace
nodes                             no                                          false        Node
persistentvolumeclaims            pvc                                         true         PersistentVolumeClaim
persistentvolumes                 pv                                          false        PersistentVolume
pods                              po                                          true         Pod
podtemplates                                                                  true         PodTemplate
replicationcontrollers            rc                                          true         ReplicationController
resourcequotas                    quota                                       true         ResourceQuota
secrets                                                                       true         Secret
serviceaccounts                   sa                                          true         ServiceAccount
services                          svc                                         true         Service
mutatingwebhookconfigurations                  admissionregistration.k8s.io   false        MutatingWebhookConfiguration
validatingwebhookconfigurations                admissionregistration.k8s.io   false        ValidatingWebhookConfiguration
customresourcedefinitions         crd,crds     apiextensions.k8s.io           false        CustomResourceDefinition
apiservices                                    apiregistration.k8s.io         false        APIService
controllerrevisions                            apps                           true         ControllerRevision
daemonsets                        ds           apps                           true         DaemonSet
deployments                       deploy       apps                           true         Deployment
replicasets                       rs           apps                           true         ReplicaSet
statefulsets                      sts          apps                           true         StatefulSet
tokenreviews                                   authentication.k8s.io          false        TokenReview

위 결과를 보면 자원(Resource) 목록에서 오브젝트들도 볼 수 있다. 물론 오브젝트는 개념화된 추상적 그야말로 개념이고 자원을 실체적인 대상으로서 차이를 보이지만 이들에 명명된 말이 모두 같다. 맨 오른쪽에 KIND 도 보인다.

종류(Kind) 는 보통 Pods 를 생성하거나 업데이트를 하기위한 매니페스트(Manifest) 파일 작성시에 사용된다. 종류(Kind)는 쿠버네티스 자원 종류를 말한다. 매니페스트 파일은 JSON, YAML 포맷형태인데 예를들면 다음과 같다.

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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx

kind: Pod 라는 것이 보인다. 매니페스트 파일에서 자원이라고 하면 그야말로 컨테이너가 사용할 컴퓨터 하드웨어 자원을 말한다. 그래서 Resource:Pod 라고 한다면 문제가 되니까 Kind 라는 것으로 바꾼거 짐작이 된다.

이 kind 가 궁금하다면 ‘kubectl api-resources’ 명령어를 호출하면 자원에 붙여진 kind 를 볼 수 있다.

어느 방향으로 이해하느냐가 관건

쿠버네티스가 다루는 자원의 방향으로 접근해 이해하는 것도 괜찮다. 아니면 추상화 개념으로서 개념을 이해하고 가는것도 괜찮다.

다만, 완전히 추상적인 개념과 실제적인 대상을 구분하고 연결짓는 것이 머리속에 체계적으로 저장하는 방법이 될 수 있다.

kubectl 원격 접속 설정

kubectl 은 Kubernetes Client 이다. 이 명령어는 HTTP 통신을 기반으로 Kubernetes Controller 와 RestFul API 통신을 요청하고 결과를 받아 사용자에게 출력하게 하는 역할을 한다.

HTTP RESTFUL API 통신을 한다는 말을 듣는 순간 직감했겠지만 인터넷만 된다면 kubectl 은 어느 컴퓨터에서든 실행이 가능하다. 처음 Kubernetes 설치문서들을 보면 대부분 Master Node 에서 실행되도록 설정을 하는데, 여기서는 다른 컴퓨터에서 kubectl 만 설치해서 Kubernetes Controller 와 연결하는 방법에 대해서 살펴보도록 할 것이다.

설치환경

설치 환경은 Mint Linux 19.2 – XFCE4 환경에서 진행했다. kubectl 를 실행하는 환경는 다양하겠지만 제일 편한 것으로는 Unix 환경일 것이다. Mac OS X, Linux 가 가장 적합한데, 필자는 Mint Linux 19.2 – XFCE4 데스크탑을 사용하고 있음으로해서 이 환경에서 진행하게 됐다.

Mint Linux 19.2 는 Ubuntu 기반이기 때문에 Ubuntu 에서 설치, 설정 모두 동일하다고 생각하면 된다.

kubectl 설치하기

Mint Linux 19/2 에서 설치하는 방법은 Ubuntu 에서 설치하기와 동일하다. 단, 여기서는 kubectl 패키지만 설치하면 된다. root 계정으로 다음과 같이 한다.

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mint-Desktop:~# sudo apt install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common
mint-Desktop:~# curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
mint-Desktop:~# apt-add-repository "deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main"
mint-Desktop:~# apt clean all
mint-Desktop:~# apt update
mint-Desktop:~# apt install kubectl

설치는 별다른 이상이 없는한 문제 없이 진행된다.

kubectl 설정하기

kubectl 명령은 일반계정으로 사용하길 권고 하기 있다. kubectl 은 일반 계정에서 .kube/config 파일을 참조한다. 파일의 내용을 볼수도 있지만 다음과 같이 명령어로도 같단히 확인할 수 있다.

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kmaster:~/.kube$ kubectl config view
apiVersion: v1
clusters:
- cluster:
    certificate-authority-data: DATA+OMITTED
    server: https://192.168.96.14:6443
  name: kubernetes
contexts:
- context:
    cluster: kubernetes
    user: kubernetes-admin
  name: kubernetes-admin@kubernetes
current-context: kubernetes-admin@kubernetes
kind: Config
preferences: {}
users:
- name: kubernetes-admin
  user:
    client-certificate-data: REDACTED
    client-key-data: REDACTED

config 설정을 kubectl config 명령어를 통해서 가능하지만 복잡해 보인다. 손쉬운 방법을 찾게 되는데, 그 방법은 바로 Master Node 를 초기화 할때에 나오는 것을 참고하면 된다.

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To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:
  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

Master Node 초기화 때 나오는 출력에 설정관련 내용이 나온다. Master Node 에서 Mint Linux 19.2 에 일반계정으로 config 를 복사해보자.

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mint-Desktop:~$ mkdir .kube
mint-Desktop:~$ cd .kube
mint-Desktop:~$ scp systemv@192.168.96.14:./.kube/config .
mint-Desktop:~$ systemv@192.168.96.14's password:
config

이렇게 한 후에 다음과 같이 샘플 명령어를 쳤을때에 나오면 정상이다.

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mint-Desktop:~$ kubectl get nodes
NAME      STATUS   ROLES    AGE   VERSION
kmaster   Ready    master   44h   v1.15.3
knode     Ready    <none>   44h   v1.15.3

Kubernetes 설치

Kubernetes 설치에 대해서 다룬다. 설치를 위한 환경은 다음과 같다.

  • Master
    • Distribution: Ubuntu 18.04
    • IP: 192.168.96.14
    • hostname: kmaster
    • account: systemv
  • Worker Node
    • Distribution: CentOS 7
    • IP: 192.168.96.15
    • hostname: knode
    • account: systemv
  • CNI: Flannel

공통 설정 부분

sudo 권한 추가

Master, Node 두 서버 모두 Static IP 주소를 가지고 있어야 한다. 그리고 모두 일반 계정을 가지고 있어야 하며 이 일반 계정은 sudo 사용 권한을 가지고 있어야 한다.

CentOS 7 의 경우에 일반 계정을 생성한 후에 sudo 권한을 주고 싶다면 다음과 같이 하면 된다.

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]# usermod -aG wheel systemv

CentOS 7 에는 wheel 라고 하는 특수한 그룹이 존재하는데, sudo 설정에는 이 그룹에 한해 sudo 사용 권한을 부여하고 있어 일반계정 systemv 에 sudo 를 사용하게하고 싶다면 wheel 그룹에 포함시키면 된다.

Ubuntu 18.04 에서는 다음과 같이 일반계정을 sudo 권한을 줄 수 있다.

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]# usermode -aG sudo systemv

br_netfilter 모듈 로딩

br_netfilter 커널 모듈을 로딩해 줘야 한다. 기존에는 modprobe 설정으로 했지만 이제는 systemd 를 활용하면 되는데 ubuntu 18.04, CentOS 7 이 모두 이를 사용하고 있어서 적용 가능하다.

다음과 같이 모듈이름으로 conf 파일을 생성해 준다.

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]$ sudo vim /etc/modules-load.d/br_netfilter.conf
# Load br_netfilter.ko at boot
br_netfilter
]$ sudo systemctl restart  systemd-modules-load.service

물론 이렇게 하면 시스템을 재부팅을 하더라도 자동으로 모듈이 로딩 된다.

커널 네트워크 파라메터

다음과 같이 커널 파라메터를 수정해 줘야 한다.

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]# cat <<EOF > /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-arptables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF
]# sysctl --system

/etc/hosts 파일 편집

Master, Node 서버 양쪽 모두에 /etc/hosts 파일에 각 서버 정보를 다음과 같이 입력해준다.

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]# vim /etc/hosts
192.168.96.14  kmaster
192.168.96.15  knode

swap off 설정

양쪽 모두 swap 을 off 해준다.

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]# swapoff -a

그리고 반드시 /etc/fstab 에서 swap 관련 마운트 설정을 주석처리 해준다.

CentOS 7 에서 설정

SELinux off

CentOS 7 에서 설정은 SELinux 설정이다. 다음과 같이 해준다.

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]# setenforce 0
]# sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config

firewalld 비활성화

이것은 systemctl 로 다음과 같이 가능하다.

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]# systemctl stop firewalld
]# systemctl disable firewalld

패키지 설치

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sudo yum install -y yum-utils \
  device-mapper-persistent-data \
  lvm2

Ubuntu 에서 설정

패키지 설치

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]$ sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg-agent \
    software-properties-common

Docker 설치 및 설정

Kubernetes 는 Docker 를 기반으로하는 서비스다. 당연히 설치를 해줘야 하는데, 설치 관련 내용은 다음에 링크에서 각 배포판마다 잘 설명되어 있다.

한가지, Docker 설치를 위한 패키지 저장소는 명령어와 파일을 생성하는 방법 두가지가 있다.

ubuntu 18.04

ubuntu 에서는 add-apt-repository 명령어로 저장소 URL 을 추가 가능하다. 예를 들면 다음과 같다.

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]#curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
]# sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"

하지만 파일을 추가하는 방법으로 가능하다.

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]# curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
]# cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/docker.list
deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable
EOF
]# apt update

CentOS 7

CentOS 7 에서는 yum-config-manager 명령어를 이용해서 추가할 수 있다. 이 명령어는 yum-utils 패키지에 포함되어 있어 설치하면 사용할 수 있다.

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]$ sudo yum-config-manager \
    --add-repo \
    https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

다음과 같이 파일을 추가하는 방법도 있다.

Cgroup driver 설정

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.

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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"
}
EOF
]# systemctl daemon-reload
]# systemctl restart docker

다음과 같이 확인 가능하다.

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]$ docker info
Logging Driver: json-file
Cgroup Driver: systemd
Plugins:

Kubernetes 설치

Ubuntu 18.04

Ubuntu 18.04 에서는 다음과 같이 Kubernetes 패키지 저장소를 추가 한다.

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]# curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
]# cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF
 
]# #혹은 다음과 같이 해도 된다.
 
]# curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -
]# apt-add-repository "deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main"

다음과 같이 kubeadm, kubelet, kubectl 을 설치해 준다.

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]# apt install -y kubelet kubeadm kubectl

CentOS 7

CentOS 7 에서는 다음과 같이 Kubernetes 패키지 저장소를 추가 한다.

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]# cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
]# yum install -y kubelet kubeadm kubectl --disableexcludes=kubernetes
]# systemctl enable --now kubelet

Master 설정

Master 를 만드는 것은 kubeadm 을 이용한다. 일반 계정으로 실행 한다.

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]$ sudo kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.96.14 --pod-network-cidr=172.16.0.0/16
....
....
[addons] Applied essential addon: CoreDNS
[addons] Applied essential addon: kube-proxy
 
Your Kubernetes control-plane has initialized successfully!
 
To start using your cluster, you need to run the following as a regular user:
 
  mkdir -p $HOME/.kube
  sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
  sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
 
You should now deploy a pod network to the cluster.
Run "kubectl apply -f [podnetwork].yaml" with one of the options listed at:
  https://kubernetes.io/docs/concepts/cluster-administration/addons/
 
Then you can join any number of worker nodes by running the following on each as root:
 
kubeadm join 192.168.96.14:6443 --token 8mqysq.yb19ta1xl8ir9dkp \
    --discovery-token-ca-cert-hash sha256:03d65b22ec96af5a71801d923bc878b449bb3d8d10d632bced5d35878a9e02c3

Kubernetes Master 명령은 전부 일반계정으로 하도록 되어 있는데, 위 출력에 나온대로 설정을 해준다.

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]$ mkdir -p $HOME/.kube
]$ sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
]$ sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

하지만 문제가 있다. 다음을 보자

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systemv@kmaster:~$ kubectl get nodes
NAME      STATUS     ROLES    AGE     VERSION
kmaster   NotReady   master   3m53s   v1.15.3
systemv@kmaster:~$ kubectl get pods -o wide --all-namespaces
NAMESPACE     NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP              NODE      NOMINATED NODE   READINESS GATES
kube-system   coredns-5c98db65d4-54qmn          0/1     Pending   0          3m51s   <none>          <none>    <none>           <none>
kube-system   coredns-5c98db65d4-sms7m          0/1     Pending   0          3m51s   <none>          <none>    <none>           <none>
kube-system   etcd-kmaster                      1/1     Running   0          2m44s   192.168.96.14   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-apiserver-kmaster            1/1     Running   0          3m1s    192.168.96.14   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-controller-manager-kmaster   1/1     Running   0          2m43s   192.168.96.14   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-proxy-vtwbg                  1/1     Running   0          3m52s   192.168.96.14   kmaster   <none>           <none>
kube-system   kube-scheduler-kmaster            1/1     Running   0          2m53s   192.168.96.14   kmaster   <none>           <none>

kmaster 가 ‘NotReady’ 로 나오고 coredns 상태가 ‘Pending’ 이다. kubelet 로그를 보자.

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Aug 30 00:29:03 kmaster kubelet[9751]: W0830 00:29:03.096595    9751 cni.go:213] Unable to update cni config: No networks found in /etc/cni/net.d
Aug 30 00:29:05 kmaster kubelet[9751]: E0830 00:29:05.155336    9751 kubelet.go:2169] Container runtime network not ready: NetworkReady=false reason:NetworkPluginNotReady message:docker: network plugin is not read
Aug 30 00:29:08 kmaster kubelet[9751]: W0830 00:29:08.096862    9751 cni.go:213] Unable to update cni config: No networks found in /etc/cni/net.d

NetworkPlugin 이 없어 오류가 나오는 것으로 이는 CNI(Container Network Interface) 를 필요로 한다.

Flannel 설치

CNI 중에 Flannel 을 이용하려고 한다. 다음과 같이 설치를 해준다.

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]$ sudo kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

설치를 하고 기다리면 다음과 같이 오류가 발생한다.

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systemv@kmaster:~$ kubectl get pods --all-namespaces
NAMESPACE     NAME                              READY   STATUS              RESTARTS   AGE
kube-system   coredns-5c98db65d4-54qmn          0/1     Pending             0          13m
kube-system   coredns-5c98db65d4-sms7m          0/1     Pending             0          13m
kube-system   etcd-kmaster                      1/1     Running             0          12m
kube-system   kube-apiserver-kmaster            1/1     Running             0          12m
kube-system   kube-controller-manager-kmaster   1/1     Running             0          12m
kube-system   kube-flannel-ds-amd64-fhxzj       0/1     Init:ErrImagePull   0          67s
kube-system   kube-proxy-vtwbg                  1/1     Running             0          13m
kube-system   kube-scheduler-kmaster            1/1     Running             0          12m

잠깐 시간을 주고 기달리면 모두 Running 상태가 된다. 만일 오랜 시간이 지나도 Running 이 아니라면 kubelet 을 재시작 해준다.

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]$ sudo systemctl restart kubelet.service

Kubelet cgroup driver 교체

혹시나 kubelet 의 cgroup driver 를 교체 해줘야 한다면 다음의 파일을 열어서 드라이버를 교체 해주면 된다.

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]# vim /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env
KUBELET_KUBEADM_ARGS="--cgroup-driver=systemd