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태그: Karpenter

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Karpenter best practices

Use Karpenter for workloads with changing capacity needs Karpenter는 Auto Scaling Groups (ASG)나 Managed Node Groups (MNG)보다 Kubernetes 네이티브 API에 더 가까운 스케일링 관리를 제공한다. ASG와 MNG는 AWS 네이티브 추상화로, EC2 CPU 부하와 같은 AWS 레벨 메트릭을 기반으로 스케일링이 트리거된다. Cluster Autoscaler는 Kubernetes 추상화를 AWS 추상화로 연결하지만, 특정 가용 영역에 대한 스케줄링과 같은 일부 유연성을 잃는다. Karpenter는 AWS 추상화 레이어를 제거하여 유연성을 Kubernetes에 직접 제공한다. Karpenter는 높고 급격한 수요를 겪

Karpenter의 스케줄링 우선순위 Karpenter는 pod를 스케줄링할 때 아래와 같은 순서로 조건을 체크하여 스케줄할 노드를 선택한다: 기존 노드 활용 시도 (addToExistingNode) 이미 존재하는 노드에 추가 가능한지 확인 단, toleration하지 않은 taint가 붙어있으면 불가 (PreferNoSchedule 포함) 생성 중인 노드 활용 (addToInflightNode) 현재 생성 중인 노드에 추가 가능한지 확인 새 노드 생성 (addToNewNodeClaim) 새로운 노드를 추가해서 스케줄링 가능한지 확인 제약 조건 완화 (Relax) Affinity, Topology 무시하고 재시도 PreferNoSchedule 무시하고 재시도 PreferNo

Karpenter best practices

Use Karpenter for workloads with changing capacity needs karpenter brings scailing management closer to Kubernetes native APIs than do Autoscaling Groups (ASGs) and Managed Node Groups (MNGs). ASGs and MNGs are AWS-native abstractions where scaling is triggered based on AWS level metrics, such as EC2 CPU load. Cluster Autoscaler bridges the Kubernetes abstractions into AWS abstractions, but loses