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데몬셋(DaemonSet)에서 롤링 업데이트 수행

이 페이지는 데몬셋에서 롤링 업데이트를 수행하는 방법을 보여준다.

시작하기 전에

쿠버네티스 클러스터가 필요하고, kubectl 커맨드-라인 툴이 클러스터와 통신할 수 있도록 설정되어 있어야 한다. 이 튜토리얼은 컨트롤 플레인 호스트가 아닌 노드가 적어도 2개 포함된 클러스터에서 실행하는 것을 추천한다. 만약, 아직 클러스터를 가지고 있지 않다면, minikube를 사용해서 생성하거나 다음 쿠버네티스 플레이그라운드 중 하나를 사용할 수 있다.

데몬셋 업데이트 전략

데몬셋에는 두 가지 업데이트 전략 유형이 있다.

  • OnDelete: OnDelete 업데이트 전략을 사용하여, 데몬셋 템플릿을 업데이트한 후, 이전 데몬셋 파드를 수동으로 삭제할 때 만 새 데몬셋 파드가 생성된다. 이것은 쿠버네티스 버전 1.5 이하에서의 데몬셋의 동작과 동일하다.
  • RollingUpdate: 기본 업데이트 전략이다. RollingUpdate 업데이트 전략을 사용하여, 데몬셋 템플릿을 업데이트한 후, 오래된 데몬셋 파드가 종료되고, 새로운 데몬셋 파드는 제어 방식으로 자동 생성된다. 전체 업데이트 프로세스 동안 데몬셋의 최대 하나의 파드가 각 노드에서 실행된다.

롤링 업데이트 수행

데몬셋의 롤링 업데이트 기능을 사용하려면, .spec.updateStrategy.type 에 RollingUpdate 를 설정해야 한다.

.spec.updateStrategy.rollingUpdate.maxUnavailable (기본값은 1), .spec.minReadySeconds (기본값은 0), .spec.updateStrategy.rollingUpdate.maxSurge (기본값은 0)를 설정할 수도 있다.

RollingUpdate 업데이트 전략으로 데몬셋 생성

이 YAML 파일은 'RollingUpdate'를 업데이트 전략으로 사용하여 데몬셋을 명시한다.

controllers/fluentd-daemonset.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-elasticsearch
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: fluentd-logging
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: fluentd-elasticsearch
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        name: fluentd-elasticsearch
    spec:
      tolerations:
      # 이 톨러레이션(toleration)은 데몬셋이 컨트롤 플레인 노드에서 실행될 수 있도록 만든다.
      # 컨트롤 플레인 노드가 이 파드를 실행해서는 안 되는 경우, 이 톨러레이션을 제거한다.
      - key: node-role.kubernetes.io/control-plane
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: fluentd-elasticsearch
        image: quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentd:v2.5.2
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers

데몬셋 매니페스트의 업데이트 전략을 확인한 후, 데몬셋을 생성한다.

kubectl create -f https://k8s.io/examples/controllers/fluentd-daemonset.yaml

또는, kubectl apply 로 데몬셋을 업데이트하려는 경우, 동일한 데몬셋을 생성하는 데 kubectl apply 를 사용한다.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/fluentd-daemonset.yaml

데몬셋 RollingUpdate 업데이트 전략 확인

데몬셋의 업데이트 전략을 확인하고, RollingUpdate 로 설정되어 있는지 확인한다.

kubectl get ds/fluentd-elasticsearch -o go-template='{{.spec.updateStrategy.type}}{{"\n"}}' -n kube-system

시스템에서 데몬셋을 생성하지 않은 경우, 대신 다음의 명령으로 데몬셋 매니페스트를 확인한다.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/fluentd-daemonset.yaml --dry-run=client -o go-template='{{.spec.updateStrategy.type}}{{"\n"}}'

두 명령의 출력 결과는 다음과 같아야 한다.

RollingUpdate

출력 결과가 RollingUpdate 가 아닌 경우, 이전 단계로 돌아가서 데몬셋 오브젝트나 매니페스트를 적절히 수정한다.

데몬셋 템플릿 업데이트

RollingUpdate 데몬셋 .spec.template 에 대한 업데이트는 롤링 업데이트를 트리거한다. 새 YAML 파일을 적용하여 데몬셋을 업데이트한다. 이것은 여러 가지 다른 kubectl 명령으로 수행할 수 있다.

controllers/fluentd-daemonset-update.yaml 
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd-elasticsearch
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: fluentd-logging
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: fluentd-elasticsearch
  updateStrategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxUnavailable: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        name: fluentd-elasticsearch
    spec:
      tolerations:
      # 이 톨러레이션(toleration)은 데몬셋이 컨트롤 플레인 노드에서 실행될 수 있도록 만든다.
      # 컨트롤 플레인 노드가 이 파드를 실행해서는 안 되는 경우, 이 톨러레이션을 제거한다.
      - key: node-role.kubernetes.io/control-plane
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        operator: Exists
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: fluentd-elasticsearch
        image: quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentd:v2.5.2
        resources:
          limits:
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers

선언적 커맨드

구성 파일을 사용하여 데몬셋을 업데이트하는 경우, kubectl apply 를 사용한다.

kubectl apply -f https://k8s.io/examples/controllers/fluentd-daemonset-update.yaml

명령형 커맨드

명령형 커맨드를 사용하여 데몬셋을 업데이트하는 경우, kubectl edit 를 사용한다.

kubectl edit ds/fluentd-elasticsearch -n kube-system
컨테이너 이미지만 업데이트

데몬셋 템플릿(예: .spec.template.spec.containers[*].image)에 의해 정의된 컨테이너 이미지만 업데이트하려면, kubectl set image 를 사용한다.

kubectl set image ds/fluentd-elasticsearch fluentd-elasticsearch=quay.io/fluentd_elasticsearch/fluentd:v2.6.0 -n kube-system

롤링 업데이트 상태 관찰

마지막으로, 최신 데몬셋 롤링 업데이트의 롤아웃 상태를 관찰한다.

kubectl rollout status ds/fluentd-elasticsearch -n kube-system

롤아웃이 완료되면, 출력 결과는 다음과 비슷하다.

daemonset "fluentd-elasticsearch" successfully rolled out

문제 해결

데몬셋 롤링 업데이트가 더 이상 진행되지 않는다(stuck)

가끔씩, 데몬셋 롤링 업데이트가 더 이상 진행되지 않을 수 있다. 이와 같은 상황이 발생할 수 있는 원인은 다음과 같다.

일부 노드에 리소스가 부족하다

적어도 하나의 노드에서 새 데몬셋 파드를 스케줄링할 수 없어서 롤아웃이 중단되었다. 노드에 리소스가 부족할 때 발생할 수 있다.

이 경우, kubectl get nodes 의 출력 결과와 다음의 출력 결과를 비교하여 데몬셋 파드가 스케줄링되지 않은 노드를 찾는다.

kubectl get pods -l name=fluentd-elasticsearch -o wide -n kube-system

해당 노드를 찾으면, 데몬셋이 아닌 파드를 노드에서 삭제하여 새 데몬셋 파드를 위한 공간을 생성한다.

롤아웃 실패

최근 데몬셋 템플릿 업데이트가 중단된 경우(예를 들어, 컨테이너가 계속 크래시되거나, 컨테이너 이미지가 존재하지 않는 경우(종종 오타로 인해)), 데몬셋 롤아웃이 진행되지 않는다.

이 문제를 해결하려면, 데몬셋 템플릿을 다시 업데이트한다. 이전의 비정상 롤아웃으로 인해 새로운 롤아웃이 차단되지는 않는다.

클럭 차이(skew)

데몬셋에 .spec.minReadySeconds 가 명시된 경우, 마스터와 노드 사이의 클럭 차이로 인해 데몬셋이 올바른 롤아웃 진행 상황을 감지할 수 없다.

정리

네임스페이스에서 데몬셋을 삭제한다.

kubectl delete ds fluentd-elasticsearch -n kube-system

다음 내용

최종 수정 September 20, 2022 at 9:39 PM PST: [ko] Update outdated files dev-1.25-ko.1 (M90-M126) (7aef2a2e8d)