관찰과 질문, 그리고 데이터

KEDA http-add-on Autoscaling 로직 파악하기작성시간 기준, KEDA add on의 가장 최신버전인 v0.9.0 기준으로 작성.https://github.com/kedacore/http-add-on/blob/v0.9.0/docs/design.mdDesign외부에서 HTTP 요청이 오면, Ingress가 k8s svc로 트래픽을 전달해준다.keda-add-ons-http-interceptor-proxy 라는 k8s svc에서 트래픽을 받아서, interceptor 컴포넌트로 트래픽을 전달한다.interceptor는 scale zero인 deployment의 pod가 올라올 때까지 HTTP request를 pending하고, 트래픽을 전달할 수 있는 상태가 되었을 때 routing하는 역..

https://youtu.be/_5_njiPr5vg?si=W0MJDjYMbLMRYPU5 발표자Jorge Turrado: SCRM에서 SRE 담당. KEDA maintainerZbynek Roubalik: Kedify CTO, Knative TOC, KEDA maintainerEnterprise Autoscaling platform for our customers. Data Processing 관점에서, 한번에 데이터 처리가 많이 필요한 경우 / 그렇지 않은 경우가 있다. 리소스 효율화를 위해서라도, 필요한 순간에만 애플리케이션이 실행되면 좋을 것 같다.HPA: target workload의 CPU / Memory 확인해서 autoscale. 단, 리소스 사용량과 Actual Need이 다른 경우 사용하기..

https://youtu.be/vjKLbfEZ7MU?si=X_RLkD6Ww5ij7MJp   발표자Jeff Hollan: Snowflake Product Director. 그전엔 MS에서 Azure Function Lead로 10년 정도 일했었고, KEDA founding memeber.Zbynek Roubalik: RedHat Engineer. KEDA founding member. Knative maintainer. 예컨대 KubeCon에 참여한 모든 사람들에게 피자를 제공해야 한다고 하자.Strategy 1: 피자가 부족할 때마다 한 판씩 주문한다.Strategy 2: 참여자가 얼마나 있는지 확인해서, 예상되는 양을 미리 주문한다.Strategy 1을 쓰면, KubeCon 참가자가 많을 경우 뒷사람은..

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Knative BackStage - how autoscaler Actually works https://youtu.be/sh9mfUExX9o Paul Morie. Serverless Engineering team at RedHat 일반적으로 Serverless 하면 Function as a Service나 AWS Lambda를 떠올린다. 그 정도 full experience를 다루는 건 아니고 Enabling core technology / concept를 다룬다고 보면 됨. Knative Serving: Scaling Application on-demand. Knative Eventing: working with events that are emitted by different sources. Knat..