내 클러스터 마스터 상태가 리소스 한계에 근접하고 있다고 표시되는 이유는 무엇입니까?

클러스터 마스터 리소스 한도에 도달했을 때 발생하는 문제를 해결합니다.

가상 사설 클라우드 전통적인 인프라

다음 예와 유사한 마스터 상태가 표시됩니다.

The master is approaching its allotted memory resource limit (93%).  Please consider reducing load on your master.  Exceeding the defined resource limit could cause reduced performance for your cluster's master control plane.

관리 대상 고객 마스터에는 이용할 수 있는 메모리 및 CPU의 양을 제한하는 리소스 상한이 있습니다.

마스터 상태에 이전 메시지가 표시되면 마스터가 지정된 한계에 도달하기에 충분한 리소스를 이용 중인 것입니다. 이 시점에서 이 메시지는 경고 메시지입니다. 마스터 제어 플레인은 여전히 정상적으로 작동하고 있습니다. 하지만 조치를 취하지 않으면 마스터가 용량 한계에 도달하여 성능 및 기능상의 문제가 발생할 수 있습니다.

이 문제를 처리하는 데는 몇 가지 옵션이 있습니다.

• 리소스 사용량이 높은 원인을 파악하고, 사용량을 줄이기 위한 조치를 취하십시오.

  • 마스터에 높은 부하를 유발할 가능성이 있는 애플리케이션을 찾아보세요. Kubernetes API 서버 감사 로그를 사용하여 높은 리소스 부하를 유발하는 애플리케이션을 식별할 수 있습니다.
  • 시크릿, configmap 및 복제 세트와 같은 리소스의 수를 줄이십시오. 클러스터에 많은 수의 리소스가 포함되어 있는 경우 조회로 인해 마스터가 과부하될 수 있습니다. kubectl get raw 명령을 사용하여 개수별 상위 리소스를 찾으십시오. 예를 들어, 다음을 실행하십시오.

      kubectl get --raw /metrics | grep ^apiserver_storage_objects | sort -n -k2
      ```
  

• 목록에 있는 각 자원에 대해 노드당 250개를 초과하지 않는 것이 좋습니다. 예를 들어, 표준 3노드 클러스터는 리소스당 750을 초과해서는 안 됩니다.

• 마스터에 대해 더 높은 리소스 한계를 요청하십시오. 더 높은 한계를 요청하려면 이유와 함께 지원 티켓을 여십시오. 클러스터별로 요청이 검토되고 클러스터에 권한이 부여됩니다.

• 아무 작업도 수행하지 않고 마스터 제어 플레인의 향후 성능 및 기능 문제의 위험을 감수하십시오.