# KIND-AUTOSCALING

## Kind 환경에서 Cluster Autoscaler 시뮬레이션

### 문제점
- Kind는 Docker 컨테이너 기반이라 실제 클라우드 리소스가 없음
- 진짜 Cluster Autoscaler는 AWS/GCP/Azure API가 필요

### 해결책

#### 1. **수동 노드 스케일링 스크립트** (실용적)
```bash
# 스크립트 실행
chmod +x kind-autoscaler.sh
./kind-autoscaler.sh

# 기능:
- CPU 사용률 모니터링
- Pending Pod 감지
- 자동 노드 추가/제거
- Min: 3, Max: 10 노드
```

#### 2. **Kwok (Kubernetes WithOut Kubelet)** - 가상 노드
```bash
# Kwok 설치
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/kwok/releases/download/v0.4.0/kwok.yaml

# 가상 노드 생성
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  name: fake-node-1
  annotations:
    kwok.x-k8s.io/node: fake
  labels:
    type: virtual
    node.kubernetes.io/instance-type: m5.large
spec:
  taints:
  - key: kwok.x-k8s.io/node
    effect: NoSchedule
EOF
```

#### 3. **Cluster API + Docker (CAPD)**
```bash
# Cluster API 설치
clusterctl init --infrastructure docker

# MachineDeployment로 노드 관리
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: cluster.x-k8s.io/v1beta1
kind: MachineDeployment
metadata:
  name: worker-md
spec:
  replicas: 3  # 동적 조정 가능
  selector:
    matchLabels:
      cluster.x-k8s.io/deployment-name: worker-md
  template:
    spec:
      clusterName: docker-desktop
      version: v1.27.3
EOF
```

### 실습: Kind 노드 수동 추가/제거

#### 노드 추가
```bash
# 새 워커 노드 추가
docker run -d \
  --name desktop-worker7 \
  --network kind \
  --label io.x-k8s.kind.cluster=docker-desktop \
  --label io.x-k8s.kind.role=worker \
  --privileged \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  --security-opt apparmor=unconfined \
  --tmpfs /tmp \
  --tmpfs /run \
  --volume /var \
  --volume /lib/modules:/lib/modules:ro \
  kindest/node:v1.27.3

# 노드 합류 대기
sleep 20

# 노드 확인
kubectl get nodes
```

#### 노드 제거
```bash
# 노드 드레인
kubectl drain desktop-worker7 --ignore-daemonsets --force

# 노드 삭제
kubectl delete node desktop-worker7

# 컨테이너 정지 및 제거
docker stop desktop-worker7
docker rm desktop-worker7
```

### HPA와 함께 사용

#### 1. Metrics Server 확인
```bash
kubectl -n kube-system get deployment metrics-server
```

#### 2. 부하 생성 및 Pod 스케일링
```bash
# 부하 생성
kubectl run -it --rm load-generator --image=busybox -- /bin/sh
# 내부에서: while true; do wget -q -O- http://console-backend.site11-pipeline:8000; done

# HPA 모니터링
kubectl -n site11-pipeline get hpa -w
```

#### 3. 노드 부족 시뮬레이션
```bash
# 많은 Pod 생성
kubectl -n site11-pipeline scale deployment pipeline-translator --replicas=20

# Pending Pod 확인
kubectl get pods --all-namespaces --field-selector=status.phase=Pending

# 수동으로 노드 추가 (위 스크립트 사용)
./kind-autoscaler.sh
```

### 프로덕션 마이그레이션 준비

#### AWS EKS에서 실제 Cluster Autoscaler
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: cluster-autoscaler
  namespace: kube-system
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - image: registry.k8s.io/autoscaling/cluster-autoscaler:v1.27.0
        name: cluster-autoscaler
        command:
        - ./cluster-autoscaler
        - --v=4
        - --cloud-provider=aws
        - --skip-nodes-with-local-storage=false
        - --expander=least-waste
        - --node-group-auto-discovery=asg:tag=k8s.io/cluster-autoscaler/enabled
        env:
        - name: AWS_REGION
          value: us-west-2
```

### 권장사항

1. **로컬 테스트**:
   - HPA로 Pod 자동 스케일링 ✅
   - 수동 스크립트로 노드 추가/제거 시뮬레이션 ✅

2. **스테이징 환경**:
   - 실제 클라우드에 작은 클러스터
   - 진짜 Cluster Autoscaler 테스트

3. **프로덕션**:
   - AWS EKS + Cluster Autoscaler
   - 또는 Karpenter (더 빠름)

### 모니터링 대시보드

```bash
# K9s 설치 (TUI 대시보드)
brew install k9s
k9s

# 또는 Lens 사용 (GUI)
# https://k8slens.dev/
```