작업자 풀에 대한 Auto-Scaling 설정

설정한 최소값 및 최대값을 기준으로 작업자 풀에서 작업자 노드를 자동으로 스케일링할 수 있도록 클러스터 오토스케일러 configmap을 업데이트합니다.

워커 풀에서 자동 스케일링을 활성화하도록 컨피그맵을 수정한 후, 클러스터 오토스케일러는 워크로드 요청에 따라 클러스터를 확장합니다. 즉, 작업자 풀의 크기를 조정 하거나 밸런스를 재조정할 수 없습니다. 시간이 경과함에 따라 정기적으로 스캔과 스케일링 업 및 다운이 수행되며 작업자 노드의 수에 따라 완료하는 데 더 오랜 시간(예: 30분)이 소요될 수 있습니다. 나중에 클러스터 오토스케일러를 제거하려면 먼저 configmap의 각 작업자 풀을 사용 안함으로 설정해야 합니다.

버전 1.2.4 부터 maxEmptyBulkDelete 옵션은 더 이상 지원되지 않습니다. kubectl edit configmap iks-ca-configmap -n kube-system 명령을 실행하고 옵션을 삭제하여 구성 맵에서 이 옵션을 제거합니다. 대신 버전 1.2.4 에 추가된 maxScaleDownParallelism 옵션을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 구성 맵 참조를 참조하세요.

시작하기 전에

클러스터 오토스케일러 추가 기능 을 설치하십시오.
Red Hat OpenShift 클러스터에 액세스하십시오.

클러스터 오토스케일러 configmap YAML 파일을 편집하십시오.

oc edit cm iks-ca-configmap -n kube-system -o yaml

출력 예

apiVersion: v1
data:
  workerPoolsConfig.json: |
    [
     {"name": "<worker_pool>","minSize": 1,"maxSize": 2,"enabled":false}
    ]
kind: ConfigMap

매개변수를 사용하여 configmap을 편집하여 클러스터 오토스케일러가 클러스터 작업자 풀을 스케일링하는 방법을 정의하십시오. 참고: 표준 클러스터의 각 구역에서 모든 공용 애플리케이션 로드 밸런서(ALB)를 사용 안함으로 설정하지 않는 한, ALB 팟(Pod)이 고가용성을 위해 분산될 수 있도록 minSize를 구역당 2개로 변경해야 합니다.

"name": "default": "default"를 스케일하려는 작업자 풀의 이름 또는 ID로 대체하십시오. 작업자 풀을 나열하려면 ibmcloud oc worker-pool ls --cluster CLUSTER_NAME_OR_ID를 실행하십시오. 둘 이상의 작업자 풀을 관리하려면 다음과 같이 JSON 행을 쉼표로 구분된 행으로 복사하십시오.

    [
    {"name": "default","minSize": 1,"maxSize": 2,"enabled":false},
    {"name": "Pool2","minSize": 2,"maxSize": 5,"enabled":true}
    ]
    ```
    클러스터 오토스케일러는 `ibm-cloud.kubernetes.io/worker-pool-id` 레이블이 있는 작업자 풀만 스케일링할 수 있습니다. 작업자 풀에 필수 레이블이 있는지 확인하려면 `ibmcloud oc worker-pool get --cluster CLUSTER_NAME_OR_ID --worker-pool WORKER_POOL_NAME_OR_ID | grep Labels`를 실행하십시오. 사용 중인 워커 풀에 필요한 레이블이 없는 경우, 새로운 워커 풀을 추가하고 이 워커 풀을 클러스터 오토스케일러와 함께 사용하십시오.
    {: note}

- `"minSize": 1`: 영역당 최소 워커 노드 수를 지정합니다. `minSize` 설정이 스케일링 업을 자동으로 트리거하지는 않습니다. `minSize` 는 클러스터 오토스케일러가 존당 특정 수보다 적은 워커 노드로 확장되지 않도록 하는 임계값입니다. 자신의 클러스터에 있는 구역당 작업자 노드 수가 아직 이보다 모자란 경우 클러스터 오토스케일러는 추가 리소스를 필요로 하는 워크로드 리소스가 생길 때까지 스케일링 업을 수행하지 않습니다. 예를 들어, 세 구역 각각에 하나의 작업자 노드가 있는 작업자 풀이 있으며(총 세 개의 작업자 노드) `minSize`를 구역당 `4`로 설정하는 경우 클러스터 오토스케일러는 각 구역에서 즉시 세 작업자 노드를 추가로 프로비저닝하지 않습니다(총 12개의 작업자 노드). 대신 이 스케일링 업은 리소스 요청에 의해 트리거됩니다. 15개 작업자 노드의 리소스를 요청하는 워크로드를 작성하는 경우 클러스터 오토스케일러는 이 요청을 만족시키기 위해 작업자 풀을 스케일링 업합니다. 이제 ‘ `minSize` ’ 설정으로 인해, 해당 수의 워커 노드를 요청하는 워크로드를 제거하더라도 클러스터 오토스케일러는 존당 워커 노드 수를 4개 미만으로 줄이지 않습니다. 자세한 내용은 [Kubernetes 문서를](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md#when-does-cluster-autoscaler-change-the-size-of-a-cluster){: external} 참조하십시오.

- `"maxSize": 2`: 클러스터 자동 스케일러가 작업자 풀을 확장할 수 있는 구역당 작업자 노드의 최대 수를 지정하십시오. 값은 `minSize`에 설정한 값 이상이어야 합니다.
- `"enabled": false`: 클러스터 자동 스케일러에 대해 값을 `true`로 설정하여 작업자 풀의 스케일링을 관리하십시오. 클러스터 오토스케일러에서 작업자 풀의 스케일링을 중지하려면 이 값을 `false`로 설정합니다. 나중에 [클러스터 오토스케일러를 제거](/docs/openshift?topic=openshift-cluster-scaling-install-addon&interface=ui#autoscaler-remove-console)하려면 먼저 configmap의 각 작업자 풀을 사용 안함으로 설정해야 합니다.

구성 파일을 저장하십시오.
클러스터 오토스케일러 팟(Pod)을 가져오십시오.
```
oc get pods -n kube-system
```

Events 이벤트에 대한 클러스터 오토스케일러의 ConfigUpdated 섹션을 검토하여 configmap이 업데이트되었는지 확인하십시오. configmap에 대한 이벤트 메시지는 minSize:maxSize:PoolName:<SUCCESS|FAILED>:error message 형식입니다.

oc describe pod -n kube-system <cluster_autoscaler_pod>

출력 예

    Name:               ibm-iks-cluster-autoscaler-857c4d9d54-gwvc6
    Namespace:          kube-system
    ...
    Events:
    Type     Reason         Age   From                                        Message
    ----     ------         ----  ----                                        -------
    Normal  ConfigUpdated  3m    ibm-iks-cluster-autoscaler-857c4d9d54-gwvc6  {"1:3:default":"SUCCESS:"}

작업자 풀에서 Auto-Scaling을 위해 사용으로 설정한 후 나중에 이 작업자 풀에 구역을 추가하는 경우 이 변경사항을 적용하도록 클러스터 오토스케일러 팟(Pod)을 다시 시작하십시오(oc delete pod -n kube-system <cluster_autoscaler_pod>).

클러스터 오토스케일러 구성 값 사용자 정의

작업자 노드를 스케일링 업 또는 다운하기 전에 대기하는 시간과 같은 클러스터 오토스케일러 설정을 사용자 정의합니다.

Red Hat OpenShift 클러스터에 액세스하십시오.
추가 기능을 사용으로 설정하십시오.

작업자 풀 minSize, maxSize 이외의 configmap 매개변수를 수정하거나 작업자 풀을 사용 또는 사용 안함으로 설정하는 경우 클러스터 오토스케일러 팟(Pod)이 다시 시작됩니다.

클러스터 오토스케일러 configmap 매개변수를 검토하십시오.
클러스터 오토스케일러 추가 기능 configmap을 다운로드하고 매개변수를 검토하십시오.
```
oc get cm iks-ca-configmap -n kube-system -o yaml > configmap.yaml
```
configmap.yaml 파일을 열고 변경할 설정을 업데이트하십시오.
클러스터 오토스케일러 추가 기능 configmap을 다시 적용하십시오.
```
oc apply -f configmap.yaml
```
팟(Pod)이 다시 시작되었는지 확인하십시오.
```
oc get pods -n kube-system | grep autoscaler
```

클러스터 오토스케일러 configmap 참조

balancingIgnoreLabel: 구역 밸런싱 중에 무시할 노드 레이블 키입니다. 고정 노드 레이블과 별도로 오토스케일러는 구역 밸런싱 중에 5개의 추가 노드 레이블을 무시할 수 있습니다. 예를 들어, balancingIgnoreLabel1:label1, balancingIgnoreLabel2: custom-label2 입니다.
coresTotal: 클러스터에 있는 코어의 최소 및 최대 수입니다. 클러스터 오토스케일러는 이러한 수를 초과하여 클러스터를 스케일링하지 않습니다. 기본값은 0:320000입니다.
enforceNodeGroupMinSize: 필요한 경우 작업자 풀을 구성된 최소 크기로 확장하려면 이 값을 true 로 설정하십시오. 기본값은 false입니다.
expander: 여러 개의 워커 풀이 있는 경우, 클러스터 오토스케일러가 어떤 워커 풀을 확장할지 결정하는 방식. 기본값은 random입니다.; random: most-pods 및 least-waste 간에 무작위로 선택합니다.; most-pods: 스케일링 업 시 가장 많은 팟(Pod)을 스케줄할 수 있는 작업자 풀을 선택합니다. nodeSelector를 사용하여 특정 작업자 노드에 팟(Pod)이 있는지 확인하려는 경우 이 방법을 사용하십시오.; least-waste: 스케일링 업 후 사용되지 않는 CPU가 가장 적은 작업자 풀을 선택합니다. 스케일링 업 후 두 작업자 풀의 CPU 리소스 양이 동일한 경우에는 사용되지 않는 메모리가 가장 적은 작업자 풀이 선택됩니다.
expendablePodsPriorityCutoff: 컷오프에서 우선순위가 있는 팟 (Pod) 은 소모품입니다. 스케일 축소 중에 고려하지 않고 제거할 수 있으며 스케일 확장을 유발하지 않습니다. PodPriority 가 널로 설정한 팟 (Pod) 은 소모품이 아닙니다. 기본값은 -10입니다.
ignoreDaemonSetsUtilization: 스케일다운을 위한 리소스 사용률을 계산할 때 자동 스케일러 DaemonSet 파드를 무시합니다. 기본값은 false입니다.
imagePullPolicy: Docker 이미지를 언제 불러와야 하는가. 기본값은 Always입니다.; Always: 팟(Pod)이 시작될 때마다 이미지를 가져옵니다.; IfNotPresent: 이미지가 로컬에 존재하지 않는 경우에만 이미지를 가져옵니다. \n - Never: 이미지가 로컬에 존재한다고 가정하고 이미지를 가져오지 않습니다.
kubeClientBurst: Kubernetes 클라이언트에 대한 버스트가 허용되었습니다. 기본값은 300입니다.
kubeClientQPS: Kubernetes 클라이언트의 QPS 값입니다. 버스트가 소진되면 허용되는 쿼리 수. 기본값은 5.0입니다.
livenessProbeFailureThreshold: 포드(pod)가 시작된 후 첫 번째 활성 상태 확인(liveness probe)이 실패했을 때, 리소스 관리자( kubelet )가 활성 상태 확인을 재시도하는 횟수입니다. 실패 임계값에 도달하면 컨테이너가 다시 시작되고 해당되는 경우 팟(Pod)이 준비 상태 프로브에 대해 Unready로 표시됩니다. 기본값은 3입니다.
livenessProbePeriodSeconds: kubelet 가 활성 상태 확인을 수행하는 간격(초 단위). 기본값은 600입니다.
livenessProbeTimeoutSeconds: 라이브니스 프로브가 타임아웃되기까지의 시간(초 단위). 기본값은 10입니다.
logLevel: 오토스케일러의 로그 레벨입니다. 로깅 수준은 info, debug, warning, error 입니다. 기본값은 info 입니다.
maxBulkSoftTaintCount: PreferNoSchedule 를 사용하여 동시에 테이닝 또는 테이닝 해제할 수 있는 워커 노드의 최대 수입니다. 이 기능을 사용 안함으로 설정하려면 0으로 설정하십시오. 기본값은 0입니다.
maxBulkSoftTaintTime: PreferNoSchedule 를 사용하여 워커 노드에 동시에 ‘tainted’ 또는 ‘untainted’ 상태를 부여할 수 있는 최대 시간입니다. 기본값은 10m입니다.
maxDrainParallelism: 병렬로 드레인 및 삭제할 수 있는 여전히 드레인해야 하는 최대 노드 수입니다. 기본값은 1입니다.
maxEmptyBulkDelete: 1.2.4 이전 버전에서만 지원됨 오토스케일러가 동시에 삭제할 수 있는 최대 빈 노드 수입니다. 기본값은 10입니다.
maxFailingTime: 클러스터 오토스케일러 포드가 완료된 작업 없이 실행되는 최대 시간(분)으로, 이 시간이 지나면 포드가 자동으로 재시작됩니다. 기본값은 15m입니다.
maxGracefulTerminationSec: 노드를 스케일링 다운할 때 팟 (Pod) 이 종료될 때까지 자동 스케일러가 대기하는 최대 시간 (초) 입니다. 기본값은 600입니다.
maxInactivity: 클러스터 오토스케일러 포드가 기록된 활동이 전혀 없는 상태로 실행되는 최대 시간(분)으로, 이 시간이 지나면 포드가 자동으로 재시작됩니다. 기본값은 10m입니다.
maxNodeGroupBinpackingDuration: 각 작업자 풀에 대한 빈 패킹 시뮬레이션에 소요되는 최대 시간(초)입니다. 기본값은 10s입니다.
maxNodeProvisionTime: 클러스터 오토스케일러가 스케일업 요청을 취소하기 전에, 워커 노드가 프로비저닝을 시작하는 데 소요될 수 있는 최대 시간(분 단위). 기본값은 120m입니다.
maxNodeSkipevalTimeTrackerEnabled: 버전 1.35 이상: 평가 중에 노드를 건너뛰는 경우 클러스터 오토스케일러 스케일다운 동작을 분석하기 위한 추가 메트릭을 사용할 수 있습니다. 기본값은 false입니다.; 활성화하면 클러스터 자동 확장기는 건너뛴 스케일다운 이벤트를 모니터링하기 위해 CA 포드 내에 cluster_autoscaler_skipped_scale_events_count 메트릭을 노출합니다.
maxNodesPerScaleUp: 한 번의 스케일업으로 추가할 수 있는 최대 노드 수입니다. 이는 엄격하게 오토스케일러 알고리즘 대기 시간을 최적화하기 위한 것이며 스케일 업에 대한 비율 한계로 사용되지 않아야 합니다. 기본값은 1000입니다.
maxPodEvictionTime: 오토스케일러가 중지하기 전에 팟 (Pod) 을 제거하려고 시도하는 최대 시간입니다. 기본값은 2m입니다.
maxRetryGap: 서비스 API에 연결에 실패한 후 재시도할 때까지의 최대 시간(초). 클러스터 오토스케일러의 재시도 창을 조정하려면 이 매개변수 및 retryAttempts 매개변수를 사용하십시오. 기본값은 60입니다.
parallelDrain: 노드의 병렬 드레인을 허용하려면 true 로 설정하십시오. 기본값은 false입니다.; 사용 중단됨 parallelDrain 설정( --parallel-drain 로 매핑)은 클러스터 자동 스케일러 버전 1.26- 1.31 에서만 지원됩니다. 1.32 버전 이상에서는 대신 --max-drain-parallelism 및 --max-scale-down-parallelism 을 사용하세요.
maxScaleDownParallelism: 비어 있거나 비워야 하는 노드를 동시에 삭제할 수 있는 최대 노드 수입니다. 기본값은 10입니다.
maxTotalUnreadyPercentage: 클러스터에서 준비되지 않은 노드의 최대 백분율입니다. 이 값을 초과하면 오토스케일러가 조작을 중지합니다. 기본값은 45입니다.
memoryTotal: 클러스터의 최소 및 최대 메모리 양 (GB) 입니다. 클러스터 오토스케일러는 이러한 수를 초과하여 클러스터를 스케일링하지 않습니다. 기본값은 0:6400000입니다.
minReplicaCount: replicaSet 또는 복제 컨트롤러가 스케일 다운 중에 삭제할 수 있도록 허용해야 하는 최소 복제본 수입니다. 기본값은 0입니다.
newPodScaleUpDelay: 이 값 (초) 보다 최신인 팟 (Pod) 은 스케일링 업에 고려되지 않습니다. cluster-autoscaler.kubernetes.io/pod-scale-up-delay 어노테이션을 통해 개별 팟 (Pod) 에 대해 늘릴 수 있습니다. 기본값은 0s입니다.
nodeDeleteDelayAfterTaint: 노드를 감염시킨 후 노드를 삭제하기 전에 대기하는 시간 (초) 입니다. 기본값은 5s입니다.
nodeDeletionBatcherInterval: 오토스케일러가 일괄처리로 노드를 삭제하기 위해 노드를 수집할 수 있는 시간 (분) 입니다. 기본값은 0m입니다.
nodeRemovalLatencyTrackingEnabled: 버전 1.35 이상: 노드 스케일다운 지연 시간과 관련된 히스토그램 메트릭을 활성화합니다. 이러한 메트릭은 클러스터 오토스케일러가 노드를 제거하거나 노드가 다시 필요할 때 제거를 취소하는 데 걸리는 시간에 대한 가시성을 제공합니다. 기본값은 false입니다.; 활성화하면 클러스터 오토스케일러는 스케일다운 동작을 모니터링하기 위해 CA 포드에서 cluster_autoscaler_node_removal_latency_seconds_bucket 프로메테우스 히스토그램 메트릭을 노출합니다.
okTotalUnreadyCount: maxTotalUnreadyPercentage 값에 관계없이 허용되는 준비되지 않은 노드의 수입니다. 기본값은 3입니다.
OSReservedCPUMili: MiliCPU 에서 예약된 CPU의 양입니다. 기본값은 30입니다.
OSReservedMemoryGi: GiB 에 할당된 메모리 양. 기본값은 0.3입니다.
parallelDrain: 노드의 병렬 드레인을 허용하려면 true 로 설정하십시오. 기본값은 false입니다.
prometheusScrape: Prometheus 메트릭을 전송하려면 true 로 설정하십시오. 메트릭 전송을 중지하려면 false 로 설정하십시오.
resourcesLimitsCPU: ibm-iks-cluster-autoscaler 포드가 사용할 수 있는 워커 노드 CPU의 최대량입니다. 기본값은 600m입니다.
resourcesLimitsMemory: ibm-iks-cluster-autoscaler 포드가 사용할 수 있는 워커 노드 메모리의 최대 용량입니다. 기본값은 600Mi입니다.
resourcesRequestsCPU: ibm-iks-cluster-autoscaler 포드가 시작될 때 할당되는 워커 노드 CPU의 최소 양입니다. 기본값은 200m입니다.
resourcesRequestsMemory: ibm-iks-cluster-autoscaler 포드가 시작될 때 할당받는 워커 노드 메모리의 최소 용량입니다. 기본값은 200Mi입니다.
retryAttempts: 서비스 API에 연결에 실패한 후 재시도할 수 있는 최대 횟수입니다. 이 매개변수와 maxRetryGap 매개변수를 사용하여 클러스터 오토스케일러의 재시도 기간을 조정할 수 있습니다. | 기본값은 64``입니다.
scaleDownCandidatesPoolMinCount: 이전 반복의 일부 후보가 더 이상 유효하지 않은 경우 축소를 위해 비어 있지 않은 추가 후보로 간주되는 최소 노드 수입니다. 기본값은 50입니다.
scaleDownCandidatesPoolRatio: 이전 반복의 일부 후보가 더 이상 유효하지 않은 경우 축소를 위해 비어 있지 않은 추가 후보로 간주되는 노드의 비율입니다. 기본값은 0.1입니다.
scaleDownDelayAfterAdd: 확대 후 축소 평가가 재개되기까지 걸리는 시간. 기본값은 10m입니다.

scaleDownDelayAfterDelete | 노드 삭제 후 스케일 다운 평가가 재개되기까지 걸리는 시간. 기본값은 scan-interval 과 동일하며, 1m 입니다.

scaleDownDelayAfterFailure: 자동 스케일러가 실패 후 대기해야 하는 시간 (분) 입니다. 기본값은 3m입니다.
scaleDownEnabled: false 로 설정되면 오토스케일러가 축소를 수행하지 않습니다. 기본값은 true입니다.
scaleDownGPUUtilizationThreshold: 노드에서 실행 중인 모든 파드의 GPU 요청의 합을 노드의 할당 가능한 리소스로 나눈 값입니다. 리소스 요청이 이 임계값보다 작으면 노드 축소를 고려할 수 있습니다. 사용률 계산은 GPU 리소스만 고려합니다. CPU 및 메모리 사용률은 무시됩니다. 기본값은 0.5입니다.
scaleDownNonEmptyCandidatesCount: 한 번의 반복에서 드레인을 사용한 스케일 다운 후보로 고려되는 비어 있지 않은 노드의 최대 수입니다. | 기본값은 30 입니다.
scaleDownUnneededTime: 워커 노드가 축소되기 전에 비활성 상태로 유지되어야 하는 시간(분 단위). 기본값은 10m입니다.
scaleDownUnreadyEnabled: true 로 설정되면 준비되지 않은 노드가 스케일링 다운에 대해 스케줄됩니다. 기본값은 true입니다.
scaleDownUnreadyTime: 스케일링 다운을 위해 준비되지 않은 노드를 고려하기 전에 오토스케일러가 대기해야 하는 시간 (분) 입니다. 기본값은 20m입니다.
scaleDownUtilizationThreshold: 워커 노드 사용률 임계값. 워커 노드의 사용률이 임계값보다 낮을 경우, 해당 워커 노드는 축소된 것으로 간주됩니다. 워커 노드 활용도는 해당 워커 노드에서 실행되는 모든 포드가 요청한 CPU 및 메모리 리소스의 합계를 워커 노드의 리소스 용량으로 나눈 값으로 계산됩니다. | 기본값은 0.5 입니다.
scanInterval: 클러스터 오토스케일러가 스케일링 업 또는 다운을 트리거하는 워크로드 사용량을 스캔하는 빈도를 분 단위로 설정합니다. 기본값은 1m입니다.
skipNodesWithLocalStorage: true로 설정하면 로컬 스토리지에 데이터를 저장하고 있는 팟(Pod)이 있는 작업자 노드는 스케일링 다운되지 않습니다. 기본값은 true입니다.
skipNodesWithSystemPods: true로 설정하면 kube-system 팟(Pod)이 있는 작업자 노드는 스케일링 다운되지 않습니다. false 팟(Pod)을 스케일링 다운하면 예기치 않은 결과가 발생하므로 이 값을 kube-system로 설정하지 마십시오. 기본값은 true입니다.
unremovableNodeRecheckTimeout: 오토스케일러가 이전 시도에서 제거할 수 없는 노드를 다시 확인하기 전의 제한시간 (분) 입니다. 기본값은 5m입니다.
workerPoolsConfig.json: 자동 확장하려는 워커 풀(영역당 최소 및 최대 워커 노드 수 포함)을 {"name": "<pool_name>","minSize": 1,"maxSize": 2,"enabled":false} 형식으로 입력합니다.; POOL_NAME: 자동 스케일링을 위해 사용 또는 사용 안함으로 설정하려는 작업자 풀의 이름 또는 ID입니다. 사용 가능한 작업자 풀을 나열하려면 ibmcloud oc worker-pool ls --cluster CLUSTER_NAME_OR_ID를 실행하십시오.; maxSize: <number_of_workers>: 클러스터 자동 확장기가 구역당 확장할 수 있는 워커 노드의 최대 수입니다. 값은 minSize: <number_of_workers> 크기에 대해 설정한 값보다 크거나 같아야 합니다.; min=<number_of_workers>: 클러스터 자동 확장 기능이 각 구역당 작업자 노드 수를 축소할 수 있는 최소 수입니다. 고가용성을 위해 ALB 파드를 분산해야 하는 경우 이 값을 2 이상으로 설정해야 합니다. 표준 클러스터의 각 존에 있는 모든 공용 ALB를 비활성화한 경우, 이 값을 0``로 설정할 수 있습니다. min 크기 설정이 스케일링 업을 자동으로 트리거하지 않음을 유념하십시오. min 의 크기는 클러스터 자동 확장기가 존당 이 최소 워커 노드 수보다 적게 확장되지 않도록 하는 임계값입니다. 클러스터에 아직 구역당 작업자 노드 수가 없는 경우, 클러스터 오토스케일러는 추가 리소스를 필요로 하는 워크로드 리소스가 생길 때까지 스케일링 업을 수행하지 않습니다.; enabled=: true, 클러스터 자동 스케일러가 워커 풀을 확장할 수 있습니다. false 이면 클러스터 자동 스케일러가 워커 풀을 스케일링하지 않습니다. 나중에 클러스터 오토스케일러를 제거하려면, 먼저 ConfigMap 에서 각 워커 풀을 비활성화해야 합니다. 오토스케일링을 위해 워커 풀을 활성화한 후 나중에 이 워커 풀에 존을 추가하는 경우, 클러스터 오토스케일러 포드를 재시작하여 해당 변경 사항을 반영해야 합니다: oc delete pod -n kube-system <cluster_autoscaler_pod>.; 기본적으로 default 작업자 풀은 사용으로 설정되지 않으며, max 값은 2이며 min 값은 1입니다.