taeil7100071

아~ 그러니까 로드밸런서의 트래픽 분산의 역할은 서비스가 배분되어있는 워커 노드들에 대한 트래픽 분산이군요..&nbsp;
제가 착각을 했었습니다. 서비스에 대한 트래픽을 위쪽 단에서 처리하는게 아니라 쿠버네티스 노드와 포드로 처리하는 건데 제가 단일노드에서 테스트하다보니 기본적인 원칙을 잊고있었네요.

덕분에 이해가 너무 쉬웠습니다. 항상 감사합니다 선생님 ^^!

안녕하세요 로드밸런서에 대해 궁금한게 있어서 질문드립니다.

위에 그림이 현재 제 상황입니다. 125.x.x.x:60000&nbsp; >>>&nbsp; 192.168.0.20:8080&nbsp; >>>&nbsp; nginx:80 으로 접속 가능합니다.

ㅠㅠ 너무 아쉽네요
좋은강의 감사합니다!

추가 강의개설의향이 있으신가요??

감사합니다! 무슨원리인지는 모르겠지만 말씀하신대로 했더니 해결했습니다!&nbsp;
print에 flush하나만 적용했을 뿐인데 참 신기하네요...
쿠버네티스에 대한 문제가 아니었네요...&nbsp;
너무너무 감사합니다!&nbsp;

질문입니다.

네 맞습니다!&nbsp; ㅠㅠ

문제는 로컬에서 했을 때는 잘 되는데 쿠버네티스상에 올리니까 안되는게 문제입니다 ㅠㅠ

우선 코드에서 extraction1 으로 request를 보내셨는데 1과 2 는 예전에 실험한 get method할 때 쓰던 url입니다.
extraction3가 post url입니다.
리퀘스트 데이터는 다소 복잡합니다.&nbsp;
총 세 개의 데이터를 보내는데

&nbsp; &nbsp; carlist = json.dumps(carList, cls=NumpyEncoder)
&nbsp; &nbsp; cardataframe = df_service.to_json()
&nbsp; &nbsp; cardict = json.dumps(col_dict)

&nbsp; &nbsp; data = {'carlist':carlist, 'cardataframe':cardataframe, 'cardict':cardict}
&nbsp; &nbsp; res = requests.post('http://extraction-svc:3000/extraction3', data=data)
&nbsp; &nbsp; #res = requests.post('http://127.0.0.1:3000/extraction3', data=data)
이런식으로 보냅니다. carllist는 list형식이구요 cardataframe은 dataframe형식 cardict은 딕셔너리 형식입니다.
외부의 DB에서 쿼리해 온 데이터를 전송하고 있습니다.

이런식으로 파일을 실행하면 올바르게 실행이 되었다면 웹서버 쪽에서는 제가 전송된 데이터를 확인할 수 있는 print문을 넣어놨기 때문에
<__main__.Influx_Request3 object at 0x7fa13893fb70>
["01225797283", "01225797281", "01225797051", "01225797289", "01225797226", "01225797182", "01225797272", "01225797057", "01225797282", "01225797121", "01225797185", "01225797047", "01225797285", "01225797009", "01225797044", "01225797038", "01225797032", "01225797251", "01225797239"]
args
=========== 1 / 19 calc_01225797283 ===========
=========== 2 / 19 calc_01225797281 ===========
=========== 3 / 19 calc_01225797051 ===========
=========== 4 / 19 calc_01225797289 ===========
=========== 5 / 19 calc_01225797226 ===========
=========== 6 / 19 calc_01225797182 ===========
=========== 7 / 19 calc_01225797272 ===========
=========== 8 / 19 calc_01225797057 ===========
=========== 9 / 19 calc_01225797282 ===========
=========== 10 / 19 calc_01225797121 ===========
=========== 11 / 19 calc_01225797185 ===========
=========== 12 / 19 calc_01225797047 ===========
=========== 13 / 19 calc_01225797285 ===========
=========== 14 / 19 calc_01225797009 ===========
=========== 15 / 19 calc_01225797044 ===========
=========== 16 / 19 calc_01225797038 ===========
=========== 17 / 19 calc_01225797032 ===========
=========== 18 / 19 calc_01225797251 ===========
=========== 19 / 19 calc_01225797239 ===========
이런 식으로 메시지가 출력되어야합니다.

실행시키는 쪽에서는&nbsp;

query time:&nbsp; 132.73867535591125 sec
request success
이런식으로 메시지가 출력이 됩니다.


친절한 답변 너무 감사합니다. 막막하던 와중에 큰 도움이 되주셔서 감사합니다.&nbsp;

친절한 답변감사합니다. 송구스럽습니다만 yaml 파일을 한 번 첨부해봅니다.
이건 data를 전송하는 python파일을 실행시키는 pod를 실행시키는 job에 관한 yaml파일입니다.

```
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
&nbsp; name: analysis-mongo
spec:
&nbsp; template:
&nbsp; &nbsp; metadata:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; labels:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; app: analysis-mongo
&nbsp; &nbsp; spec:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; containers:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; - name: analysis
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; image: (이미지는 개인적인 이유로 삭제하겠습니다.)
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; ports:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; - containerPort: 80
&nbsp; &nbsp; &nbsp; restartPolicy: Never
```


밑에 해당 yaml파일은 flask웹서버를 실행시키는 Deployment에 관한 yaml파일입니다.
서비스에 관한 것도 같이 적혀있구요 서비스에대한 port를 3000으로 열었고 타겟 port도 pod의 port번호인 3000으로 연결해주었습니다.
```
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
&nbsp; name: analysis-extraction
spec:
&nbsp; selector:
&nbsp; &nbsp; matchLabels:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; app: analysis-extraction
&nbsp; replicas: 1&nbsp;
&nbsp; template:
&nbsp; &nbsp; metadata:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; labels:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; app: analysis-extraction
&nbsp; &nbsp; spec:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; containers:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; - name: analysis
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; image: (이미지는 개인적인 이유로 삭제하겠습니다.)
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; ports:
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; - containerPort: 3000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
&nbsp; name: extraction-svc
spec:
&nbsp; type: ClusterIP
&nbsp; selector:
&nbsp; &nbsp; app: analysis-extraction
&nbsp; ports:
&nbsp; - port: 3000
&nbsp; &nbsp; targetPort: 3000
```


dockerfile에 port expose한 부분에 문제가 있을까 싶어 확인해봤지만 알맞게 expose 3000으로 되어있었습니다.
로컬에서 127.0.0.1:3000으로 요청을 보내면 post메소드를 처리하는 과정이 올바르게 수행되는데
쿠버네티스 상에서 서비스 명으로 요청을 보내면 post메소드를 받는다는 응답코드 200은 return이 되지만 안에 내용이 실행되지가 않습니다.&nbsp;

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

좋은 답변 감사합니다!
결론적으로 강의에서 설명해주신 예제는 설명을 위해를 적어두신거군요
항상 좋은 강의 감사합니다.

Replica Set에서 matchLabels와 matchExpressions을 사용할 때

저도 저 에러로 한참 고생한 적이 있는데요.
여러가지 방법이 있겠지만&nbsp; 쿠버네티스가 옳바르게 설치되어있다는 가정하에 제가 사용한 방법은

1)
<pre style="box-sizing: border-box; margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding: 16px; -webkit-font-smoothing: auto; font-family: SFMono-Regular, Consolas, 'Liberation Mono', Menlo, monospace; background-color: #f6f8fa; color: #24292e; font-size: 13.6px; overflow: auto; overflow-wrap: normal; position: relative; line-height: 1.45; border-radius: 3px; word-break: normal;">mkdir -p&nbsp;$HOME/.kube sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config </pre>
일반 사용자 권한에 추가 하는 방법

2)
&nbsp; export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf
root권한에서 환경변수 등록

3)
docker rm $(docker ps -a -q)&nbsp;
를 사용하여 컨테이너를 다 지우거나
systemctl restart kubelet 이라던가 각종 구글링해서 나온결과를 적용해봤었습니다.

taeil7100071

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