auto scaling update

DOCKER/K8S/MIGRATION/CLUSTER/README.md

@@ -21,7 +21,7 @@
 
 # Conclusion k8s
 
-> Swarm -> K8s로의 Migration은 검토결과 문제가 없다.
+> Swarm -> `K8s`로의 Migration은 검토결과 문제가 없다.
 
 
 # Docker Swarm
@@ -50,19 +50,22 @@
 
 - **외부 LB와의 통신을 원활히 하도록 구성해야 한다.**
 
-> N/A, 기본 **Overlay** 네트워크로 사용되어도 서비스운영에 문제가 없다.
+> N/A, 기본 **Overlay** 네트워크로 사용되어도 Front-end의 LB(HA-Proxy) 서비스운영에 문제가 없다.
 
 
 # K8s
 
 - ReplicaSet을 통한 Pod의 `확장`/`축소`를 수행한다.
 
-> k8s의 경우는 DaemonSet Object를 Define해서 사용해야 한다.
+> Deployment Object의 **replicas**를 사용한다.
 
 ```python
 apiVersion: apps/v1
-kind: DaemonSet
-metadata:
+kind: Deployment
+...
+spec:
+  replicas: 5
+
 ...중략
 ```
 
@@ -98,22 +101,28 @@ spec:
 
 - Front-end LB(HA-PROXY)와의 통신을 원활히 하도록 `NodePort` Service 외부노출방식을 사용한다.
 
+> Front-end LB(HA-PROXY)와의 구성(`NodePort`)으로 구성하면 문제 없다.
 
-다음과 같이 검증을 해보았으나, Front-end LB(HA-PROXY)와의 구성(`NodePort`) 상 timeout이 발생되는 부분이 발생되었다. 따라서 일반적인 구성은 아니지만, `hostNetwork` 설정을 통해 이를 충족한다.
 
 ```python
-apiVersion: apps/v1
-kind: DaemonSet
+apiVersion: v1
+kind: Service
 metadata:
-  ...
+  name: hongsnet-web
 spec:
-  ...
-  template:
-    ...
-    spec:
-      hostNetwork: true
+  type: NodePort
+  selector:
+    app: hongsnet
+  ports:
+    - port: 80
+      targetPort: 80
+      nodePort: 30000
 ```
 
 - CPU/Memory Resource 사용상태에 따라 Pod의 `Scale-Out`을 수행하며, 정상이면, `Scale-Down`을 수행(Auto Scaling)한다.
 
+> Auto Scaling을 적용하여, Pod의 가용성을 높인다. 자세한 내역은 아래의 Link를 참조한다.
+
+[AutoScaling 구성내역](https://gitlab.hongsnet.net/joohan.hong/joohanhong/tree/master/DOCKER/K8S/MIGRATION/SERVICE/SCALE)
+