Redis는 Kubernetes 환경에서 수평 스케일링을 어떻게 지원합니까?

수평 스케일링을위한 Redis 클러스터링
Redis 클러스터는 Redis가 수평 스케일링을 지원하는 공식적인 방법입니다. 샤드 접근법을 사용하여 여러 Redis 노드에서 데이터를 분할합니다. 각 노드는 키 공간의 서브 세트를 관리하고 클러스터는 요청을 적절한 노드로 자동으로 라우팅합니다. Kubernetes에서는 Redis 클러스터를 여러 포드에 걸쳐 배치하여로드 및 저장을 분배 할 수 있습니다. 이 클러스터는 고 가용성 및 장애 조치를 제공하여 마스터 및 복제 노드에서 데이터를 복제합니다. 이 설정을 통해 Redis는 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 더 많은 요청과 더 큰 데이터 세트를 처리하도록 확장 할 수 있습니다.

Kubernetes는 안정적인 네트워크 아이덴티티 및 스토리지를위한 상태를 유지합니다
Redis 노드에는 일관된 클러스터 작동을 위해 안정적인 네트워크 아이덴티티와 지속적인 스토리지가 필요합니다. Kubernetes Statefulsets는 일반적으로 Redis 클러스터를 배치하는 데 사용됩니다. Statefulsets는 각 Redis Pod에 고유하고 안정적인 네트워크 ID와 데이터 내구성을위한 지속적인 볼륨을 보장합니다. 이를 통해 Redis 인스턴스는 재시작에 걸쳐 신원과 데이터를 유지하고 다른 노드에서 일정을 변경하여 신뢰할 수있는 수평 스케일링을 용이하게 할 수 있습니다.

Redis 인스턴스의 수평 포드 자동화
Kubernetes는 HPA (Horizontal Pod Autoscalers)를 지원하며 CPU 또는 Custom Metrics와 같은 리소스 사용량을 기반으로 배포 또는 Statefulset의 POD 복제 수를 자동으로 조정합니다. Redis 자체는 상태가 높고 신중한 처리가 필요하지만 Redis 클러스터와 함께 HPA를 사용하면 주문에 따라 Redis 노드의 수를 동적으로 스케일링하여 부하에 대한 응답으로 수평 스케일링을 지원할 수 있습니다.

자동화를위한 Redis 운영자
Kubedb 또는 Redis Enterprise Operator의 Redis 운영자와 같은 Redis 배포를 관리 할 수있는 여러 Kubernetes 운영자가 사용할 수 있습니다. 이 연산자는 노드 스케일링, 장애 조치, 업데이트 및 백업과 같은 작업을 자동화하는 Redis 클러스터에 선언적 관리를 제공합니다. 수평 스케일링의 경우 연산자는 Redis 마스터 및 복제 노드를 자동으로 작성하거나 삭제하도록 구성 할 수 있으며 수동 개입없이 스케일링 작업을 단순화 할 수 있습니다.

복제 및 센티넬
Redis Sentinel이 관리하는 마스터 리플리카 아키텍처를 갖춘 Redis Replication은 Kubernetes에서도 수평 스케일링을 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 마스터의 다중 복제품을 배치하여 판독로드를 전파하고 고 가용성을 제공 할 수 있습니다. 그러나이 접근법은 모든 쓰기가 여전히 한 마스터에게 가서 수평 쓰기 스케일링을 제한하기 때문에 Redis 클러스터에 비해 제한됩니다.

샤딩 및 데이터 파티셔닝
Redis 클러스터는 각 노드가 키 스페이스의 서브 세트를 처리하면서 여러 노드의 데이터를 자동으로 자동으로 제공합니다. 이는 수평 스케일링의 중심이며, 데이터 세트는 단일 인스턴스의 메모리 제한을 넘어 쿼리로드를 분배 할 수있게되므로 이는 수평 스케일링의 중심입니다. kubernetes는 Redis 클러스터의 배포를 통해 각 샤드가 분리 된 자원이있는 별도의 포드에 상주 할 수 있습니다.

구성 고려 사항
Kubernetes에서 Redis를 가로로 확장 할 때는 데이터 내구성에 대한 지속적인 볼륨을 구성하고 각 POD에 대한 리소스 요청 및 제한을 조정하고 노드 간 통신을위한 적절한 네트워크 정책을 설정하는 것이 중요합니다. 또한 클러스터 노드가 서로를 찾을 수 있도록 적절한 서비스 검색 및 DNS 해상도가 필요합니다.

수평 스케일링의 예제 워크 플로
- Statefulset 또는 Statefulsets를 관리하는 운영자를 사용하여 Redis 클러스터를 배포하십시오.
- 시작하는 데 필요한 마스터 및 복제 노드 수를 정의하십시오.
- 클러스터가 자동으로 슬롯을 형성하고 할당 할 수 있도록 Redis Cluster의 자체 구성을 사용하십시오.
- Kubernetes 수평 포드 자동 구속기 또는 운영자 CRD를 사용하여로드가 변경 될 때 복제본 수를 동적으로 조정하십시오.
- 각 포드마다 지속적인 볼륨 및 네트워크 설정이 올바르게 설정되어 있는지 확인하십시오.
- 클러스터 건강 및 성능 지표를 모니터링하여 스케일링 결정을 안내합니다.

분산 된 캐시 접근
Kubernetes에서, 상태 부족 응용 프로그램 포드의 수평 스케일링은 종종 복제본의 데이터 일관성을 유지하기 위해 분산 캐시가 필요합니다. 수평 스케일 클러스터로 배포 된 Redis는 공유 된 메모리 캐시 레이어 역할을합니다. 이를 통해 애플리케이션 포드는 로컬 캐시 상태를 잃지 않고 확장하거나 확장 할 수 있으며, 분산 된 Redis 캐시에 의존하여 일관성과 빠른 데이터 액세스를 위해.

도전과 한계
- Redis 단일 스레드 자연은 단일 노드의 성능을 제한하여 높은 처리량에 수평 스케일링이 필수적입니다.
- 모든 Redis 명령 및 데이터 구조가 클러스터 모드에서 완전히 호환되거나 효율적이지 않으므로 응용 프로그램 인식이 필요합니다.
- Kubernetes 클러스터의 지속적인 스토리지 및 장애 조치를 관리하면 작동 복잡성이 추가됩니다.
- 데이터 손실없이 Redis 노드를 축소하려면 신중한 재 보충 및 클러스터 관리가 필요합니다.
- Redis와 같은 상태의 응용 프로그램은 무국적 포드에 비해 자동 규모가 더 어렵습니다.

요약
Redis는 안정적인 네트워크 ID와 지속적인 볼륨을 갖춘 여러 StateFulset POD에 Redis 클러스터를 배포하여 Kubernetes의 수평 스케일링을 지원합니다. Kubernetes 운영자는 이러한 클러스터의 관리 및 스케일링을 자동화합니다. 수평 POD Autoscaling은 부하에 따라 Redis 노드 수를 조정할 수 있습니다. Redis Cluster의 Sharding 기능과 Kubernetes Orchestration의 조합을 통해 Redis는 많은 노드에 대한 데이터 및 요청을 전파하여 대형 데이터 세트 및 높은 요청 볼륨을 처리 할 수 ​​있으며 연산자 및 자동화기는 스케일링 라이프 사이클을 효율적으로 관리하는 데 도움이됩니다.

이 접근법을 통해 Redis는 Cloud-Native Kubernetes 환경에서 확장 가능한 고성능 인 메모리 데이터 저장소 또는 캐시 역할을 할 수 있습니다.