1. HELM_UPGRADE_VALUES_FILE로 hpa가 추가되지 않는 원인

🚨 문제

• HELM_UPGRADE_VALUES_FILE: .gitlab/auto-deploy-values.yaml 이렇게 프로젝트별로 values를 설정하는 파일에 hpa 관련 된 값들을 정의하고 배포한다

• 배포된 이후에 k get hpa -n {namespace} 를 했을 때 hpa 리소스가 나와야하는데 나오지 않는 문제

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🧨 원인

1. helm values에 hpa만 명시되어있고 Values.resources.requests 관련 값이 정의되어 있지 않았다

• resources가 명시된 helm values

resources:
  requests:
    cpu: 1
    memory: 512Mi

• resources가 명시된 ns에 배포되어있는 deployment의 상세

  k get deployments production -o yaml
  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  
          resources:
            requests:
              cpu: "1"
              memory: 512Mi

• resources가 명시되지 않은 ns에 배포되어있는 deployment 의 상세

k get deployments staging -o yaml
                                                 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment

  resources: {}
 

1. Values.resources.requests 란

   1. 파드가 요청하는 최소 리소스의 양을 나타낸다

   2. 일반적으로 CPU와 메모리의 requests 및 limits로 구성

   3. HPA는 CPU 사용률 또는 메모리 사용률을 기준으로 자동으로 스케일링하므로, requests 값이 있어야 HPA가 올바르게 작동할 수 있다

      1. HorizontalPodAutoscaler(HPA)는 워크로드 리소스(예: 디플로이먼트 또는 스테이트풀셋)를 자동으로 업데이트하며, 워크로드의 크기를 수요에 맞게 자동으로 스케일링하는 것을 목표로 한다.
      2. 수평 스케일링은 부하 증가에 대해 파드를 더 배치
   4. Kubernetes 공식 문서에서도 HPA가 작동하기 위해서는 CPU 또는 메모리의 requests 설정이 필요함을 강조한다

2. 리소스 요청 추가 후 정상 작동한 이유:

   1. HPA는 targetCPUUtilizationPercentage와 같은 목표를 설정할 때 requests의 값을 기반으로 목표를 계산한다.

   2. resources.requests가 정의되어 있지 않으면 HPA는 CPU나 메모리 사용량을 계산할 기준이 없으므로 작동하지 않는다.

   3. requests에 CPU 요청 값을 추가하면 HPA가 정상적으로 CPU 사용량을 기준으로 스케일링을 수행할 수 있게 된다.

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🔨 해결

1. auto-deploy-app/templates/db-migrate-hook.yaml

   1. 위에서 했던 것 처럼 custom auto deploy 에 resource를 생성하는 yaml이 있을거라고 판단

2. auto-deploy-app/templates/hpa.yaml

   1. {{- if and .Values.hpa.enabled .Values.resources.requests -}} 이 조건을 충족시켜야 함

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🌠 결과

• hpa 뿐만 아니라 resource.requests.cpu가 명시 되어 있어야 hpa 리소스가 배포된다

이 문제가 해결되고 나니 왜 필요한 지 알아야 했다