리소스 할당

Fargate 가격 책정의 주요 차원은 CPU와 메모리를 기반으로 하며, Fargate 인스턴스에 할당되는 리소스의 양은 Pod가 지정한 리소스 요청에 따라 달라집니다. 워크로드가 Fargate에 적합한지 평가할 때 고려해야 할 Fargate의 문서화된 유효한 CPU 및 메모리 조합 세트가 있습니다.

Pod의 주석을 검사하여 이전 배포에서 Pod에 프로비저닝된 리소스를 확인할 수 있습니다:

~$kubectl get pod -n checkout -l app.kubernetes.io/component=service -o json | jq -r '.items[0].metadata.annotations'

  "CapacityProvisioned": "0.25vCPU 0.5GB",

  "Logging": "LoggingDisabled: LOGGING_CONFIGMAP_NOT_FOUND",

  "kubernetes.io/psp": "eks.privileged",

  "prometheus.io/path": "/metrics",

  "prometheus.io/port": "8080",

  "prometheus.io/scrape": "true"

위의 예에서 CapacityProvisioned 주석이 0.25 vCPU와 0.5GB의 메모리가 할당되었음을 보여주는데, 이는 최소 Fargate 인스턴스 크기입니다. 하지만 Pod에 더 많은 리소스가 필요하다면 어떻게 될까요? 다행히 Fargate는 요청하는 리소스에 따라 시도해볼 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.

다음 예제에서는 checkout 컴포넌트가 요청하는 리소스의 양을 늘리고 Fargate 스케줄러가 어떻게 적응하는지 살펴보겠습니다. 적용할 kustomization은 요청되는 리소스를 1 vCPU와 2.5G의 메모리로 증가시킵니다:

Kustomize Patch
Deployment/checkout
Diff

~/environment/eks-workshop/modules/fundamentals/fargate/sizing/deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: checkout
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - name: checkout
          resources:
            requests:
              cpu: "1"
              memory: 2.5G
            limits:
              memory: 2.5G

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app.kubernetes.io/created-by: eks-workshop
    app.kubernetes.io/type: app
  name: checkout
  namespace: checkout
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/component: service
      app.kubernetes.io/instance: checkout
      app.kubernetes.io/name: checkout
  template:
    metadata:
      annotations:
        prometheus.io/path: /metrics
        prometheus.io/port: "8080"
        prometheus.io/scrape: "true"
      labels:
        app.kubernetes.io/component: service
        app.kubernetes.io/created-by: eks-workshop
        app.kubernetes.io/instance: checkout
        app.kubernetes.io/name: checkout
        fargate: yes
    spec:
      containers:
        - envFrom:
            - configMapRef:
                name: checkout
          image: public.ecr.aws/aws-containers/retail-store-sample-checkout:1.2.1
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /health
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 30
            periodSeconds: 3
          name: checkout
          ports:
            - containerPort: 8080
              name: http
              protocol: TCP
          resources:
            limits:
              memory: 2.5G
            requests:
              cpu: "1"
              memory: 2.5G
          securityContext:
            capabilities:
              drop:
                - ALL
            readOnlyRootFilesystem: true
          volumeMounts:
            - mountPath: /tmp
              name: tmp-volume
      securityContext:
        fsGroup: 1000
      serviceAccountName: checkout
      volumes:
        - emptyDir:
            medium: Memory
          name: tmp-volume

               name: http
               protocol: TCP
           resources:
             limits:
-              memory: 512Mi
+              memory: 2.5G
             requests:
-              cpu: 250m
-              memory: 512Mi
+              cpu: "1"
+              memory: 2.5G
           securityContext:
             capabilities:
               drop:
                 - ALL

kustomization을 적용하고 롤아웃이 완료될 때까지 기다립니다:

~$kubectl apply -k ~/environment/eks-workshop/modules/fundamentals/fargate/sizing

[...]

~$kubectl rollout status -n checkout deployment/checkout --timeout=200s

이제 Fargate가 할당한 리소스를 다시 확인해 보겠습니다. 위에 설명된 변경 사항을 기반으로 무엇을 볼 것으로 예상하시나요?

~$kubectl get pod -n checkout -l app.kubernetes.io/component=service -o json | jq -r '.items[0].metadata.annotations'

  "CapacityProvisioned": "1vCPU 3GB",

  "Logging": "LoggingDisabled: LOGGING_CONFIGMAP_NOT_FOUND",

  "kubernetes.io/psp": "eks.privileged",

  "prometheus.io/path": "/metrics",

  "prometheus.io/port": "8080",

  "prometheus.io/scrape": "true"

Pod가 요청한 리소스는 위에 설명된 유효한 조합 세트에서 가장 가까운 Fargate 구성으로 반올림되었습니다.