[k8s] `kubectl top`

`kubectl top`

kubectl top pods -n spark
kubectl top nodes

위 명령어로 한 눈에 파드별로 cpu, mem을 얼마나 사용하고 있는지 확인이 가능하며, 노드별로도 얼마나 자원이 사용중인지 확인이 가능하다. 클러스터에 경고나 장애가 나면, Grafana에 들어가지 않고 호다닥 터미널을켜 '누가 spark으로 자원을 얼마나 할당해 쓰고 있나'확인하는 데에 자주 사용하고 있다.

 

Kubernetes Metrics API

Resource metrics pipeline

기본적으로는 Metrics API가 깔려있다면, 위 아키텍쳐를 제공하고 있는 것이다. 컨테이너 런타임에 대한 정보는 cAdvisor(google)를 통해 수집. cAdvisor의 metric과 pod의 정보를 kubelet이 취합한다. metrics-server는 각 노드 kubelet의 해당 정보를 fetch하고, API Server 를 통해 kubectl top과 Pod AutoScaling을 위한 컴포넌트에 제공한다. 

GitHub - google/cadvisor: Analyzes resource usage and performance characteristics of running containers.

 

Kubernetes 리소스 측정

`kubectl top` 입력 시 표현되는 cpu 컬럼의 값은 어떻게 측정된 것이며 어떻게 제어되고 있는 건지도 확인해본다.
cpu.shares, cpu.cfs_quota 등에서 기준이 되는 값을 고정하여 상대적으로 정의되는 값들을 사용자가 절대적인 양으로 제어할 수 있도록 하고 있다. 자세한 내용은 아래 글을 참고한다.

Kubernetes에서의 cpu requests, cpu limits는 어떻게 적용될까 :: Ibiza

 

'Pod memory' vs 'Conatiner memory'

to be continue...