HPA 는 2가지의 Metric 수집을 통해 Scaling 을 실행 한다.
- Resources Metrics
- Custom Metrics
Metric Server 장단점
- k8s 에 친화적 이며 kubelet 의 cAdvisor 에서 metric을 가져오는 구조이기 때문에 가벼움
- 안정성은 높고 다른 package 등 의존성이 낮음
- HPA 사용 시 Resource Metrics만 사용 가능
Prometheus Adapter 장단점
- Prometheus에서 제공되는 모든 Metric을 기반으로 PodAutoScaling 가능
- 특히 application metric을 활용 할 수 있음.
- prometheus가 data source이기 때문에 안정성이 떨어짐.
- custom metrics resource를 개별 관리해줘야 함.
CPU 및 Memory base HPA 만 필요 할 시 Metric Server로 충분
만약 다양한 Metric 기반으로 Scaling 하고자 한다면 Prometherus Adapter를 사용
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