Kubernetest4

# Ingress

* 앞서 실습한 Loadbalancer는 NLB

- Ingress는 L7의 Loadbalancer 역할을 할 수 있다.

- Ingress가 들어온 경로를 인지하고 service로 트래픽을 라우팅한다.

 

# git clone https://github.com/hali-linux/_Book_k8sInfra.git
# kubectl apply -f /root/_Book_k8sInfra/ch3/3.3.2/ingress-nginx.yaml
# kubectl get pods -n ingress-nginx
# mkdir ingress && cd $_

- yum install git으로 git 설치 후 ingress 야믈 파일 어플라이

- ingress 설치

 

## Ingress 아키텍처

 

- clusterIP

- Deployment pod

 

##  Docker VM에서 사설 레지스트리로 이미지 빌드 후 푸시

- vi /etc/docker/daemon.json 경로에 사설 레지스트리 주소 넣어주기

- test-home 경로에 images 폴더와 index.html 위치시키기

 

*** FOOD

# tar cvf food.tar images index.html 
# vi Dockerfile
FROM nginx:latest
ADD food.tar /usr/share/nginx/html
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

- tar 파일로 images와 index.html을 묶기

*** index.html

- background: blue

- food

- Dockerfile을 수정

docker build -t 192.168.1.148:5000/test-home:v1.0 .
docker push 192.168.1.148:5000/test-home:v1.0

- 이미지 빌드 후 push

 

*** SALES

# tar cvf sale.tar images index.html 
# vi Dockerfile
FROM nginx:latest
ADD sale.tar /usr/share/nginx/html
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

*** index.html

- background: green

- sales

- Dockerfile을 수정

docker build -t 192.168.1.148:5000/test-home:v2.0 .
docker push 192.168.1.148:5000/test-home:v2.0

- 이미지 빌드 후 push

 

*** HOME

# tar cvf home.tar images index.html 
# vi Dockerfile
FROM nginx:latest
ADD home.tar /usr/share/nginx/html
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

*** index.html

- backgorund: pink

- home

- Dockerfile 수정

docker build -t 192.168.1.148:5000/test-home:v0.0 .
docker push 192.168.1.148:5000/test-home:v0.0

- 이미지 빌드 후 push

 

##  Deployment

- master1으로 이동 후 진행

# vi ingress-deploy.yaml
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: foods-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: foods-deploy
  template:
    metadata:
      labels:
        app: foods-deploy
    spec:
      containers:
      - name: foods-deploy
        image: 192.168.1.148:5000/test-home:v1.0
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: foods-svc
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: foods-deploy
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sales-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: sales-deploy
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sales-deploy
    spec:
      containers:
      - name: sales-deploy
        image: 192.168.1.148:5000/test-home:v2.0
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: sales-svc
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: sales-deploy
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: home-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: home-deploy
  template:
    metadata:
      labels:
        app: home-deploy
    spec:
      containers:
      - name: home-deploy
        image: 192.168.1.148:5000/test-home:v0.0
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: home-svc
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: home-deploy
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80

kubectl apply -f ingress-deploy.yaml

- apply

- pod와 clusterip 서비스가 생성된다

 

- 지금까지 Deployment와 총 3개 (food, sale, home) clusterIP 서비스와 파드를 만들었다.

 

##  Ingress - config

- Ingress 생성

# vi ingress-config.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
  name: ingress-nginx
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /foods
        backend:
          serviceName: foods-svc
          servicePort: 80
      - path: /sales
        backend:
          serviceName: sales-svc
          servicePort: 80
      - path:
        backend:
          serviceName: home-svc
          servicePort: 80

kubectl apply -f ingress-config.yaml
get ingress ingress-nginx
kubectl describe ingress ingress-nginx

- rules에 경로 기반 라우팅 생성

 

## Ingress - service(Controller)

# vi ingress-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-ingress-controller # controller 자체가 pod고 이 pod는 Ingress의 rule을 보고 있다.
  namespace: ingress-nginx
spec:
  ports:
  - name: http
    protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80
  - name: https
    protocol: TCP
    port: 443
    targetPort: 443
  selector:
    app.kubernetes.io/name: ingress-nginx # annotation지정으로 만들어진 컨트롤러 역할을하는 nginx pod에 연결
  type: LoadBalancer
  externalIPs:
  - 192.168.2.105

kubectl apply -f ingress-service.yaml

- 지금까지의 작업

- 경로 기반 라우팅 확인

 

## Metallb(dhcp의 기능)

# kubectl apply -f /root/_Book_k8sInfra/ch3/3.3.4/metallb.yaml
# kubectl get pods -n metallb-system -o wide

- Metallb 설치

 

# vi metallb-l2config.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap # 환경설정과 같은 외부의 변수들을 정해 놓고 참조하는 자원
metadata:
  namespace: metallb-system
  name: config
data:
  config: |
    address-pools:
    - name: nginx-ip-range
      protocol: layer2
      addresses:
      - 192.168.2.96-192.168.2.97

# kubectl apply -f metallb-l2config.yaml
# kubectl describe configmaps -n metallb-system

- ConfigMap 생성

# vi metallb-test.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-pod
  labels:
    app: nginx-pod
spec:
  containers:
  - name: nginx-pod-container
    image: 192.168.1.148:5000/nginx:latest
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: loadbalancer-service-pod
spec:
  type: LoadBalancer
#  externalIPs: # 외부 아이피 자동 할당
#  -
  selector:
    app: nginx-pod
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80

# kubectl apply -f metallb-test.yaml

- Pod 생성

kubectl delete -f /root/_Book_k8sInfra/ch3/3.3.4/metallb.yaml

- metallb 지우기

 

## metlalb 수정

- 할당할 수 있는 외부 IP를 고정한다

- vi metallb-l2config.yaml

# vi metallb-test.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-pod
  labels:
    app: nginx-pod
spec:
  containers:
  - name: nginx-pod-container
    image: 192.168.1.148:5000/nginx:latest
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: loadbalancer-service-pod
spec:
  type: LoadBalancer
#  externalIPs: # 외부 아이피 자동 할당
#  -
  selector:
    app: nginx-pod
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80

- 서비스와 pod 생성

cp metallb-test.yaml metallb-test1.yaml

- metallb-test1.yaml 파일 생성 후 수정

# kubectl apply -f metallb-test.yaml
# kubectl apply -f metallb-test1.yaml

- apply

-  get service에서 외부 IP 할당 확인

# Volume

- Pod가 지워져도 볼륨은 지워지지 않도록 Persistent Volume 생성

* PV: pod 바깥에 있는 저장 공간

* PVC : PV에 얼만큼의 공간을 이용할 것인지 요청

* PV의 공간은 로컬의 공간일 수도 있고, 네트워크 공간(nfs)일 수도 있다.

* 컨테이너 외부(local)에 있는 볼륨에 PV공간을 생성 후 PVC로 공간 할당 요청

* worker노드에 pv가 생성

 

## yaml파일 생성

# vi pv-pvc-pod.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: task-pv-volume	
  labels:
    type: local
spec:
  storageClassName: manual
  capacity:
    storage: 10Mi # 가상 실습환경에서는 큰 의미가 없다. 퍼블릭클라우드에서는 의미 O
  accessModes:
    - ReadWriteOnce # ReadWriteMany, ReadOnlyMany(접근 보안)
  hostPath:
    path: "/mnt/data" # worker노드의 경로. worker노드에 자동으로 생성됨.(1 or 2)
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: task-pv-claim
spec:
  storageClassName: manual
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Mi
  selector:
    matchLabels:
      type: local
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: task-pv-pod
  labels:
    app: task-pv-pod
spec:
  volumes:
    - name: task-pv-storage # 볼륨의 이름(pv)
      persistentVolumeClaim:
        claimName: task-pv-claim # PVC의 이름
  containers:
    - name: task-pv-container
      image: 192.168.1.148:5000/nginx:latest
      ports:
        - containerPort: 80
          name: "http-server"
      volumeMounts:
        - mountPath: "/usr/share/nginx/html" # 마운트 경로
          name: task-pv-storage # 마운트할 볼륨

# rm -rf /mnt/data:
# kubectl apply -f pv-pvc-pod.yaml
# mkdir /mnt/data
# vi /mnt/data/index.html # 경로 생성
# echo "HELLO" > /mnt/data/index.html
# kubectl delete pod task-pv-pod # pod 삭제
# kubectl delete pvc task-pv-claim # pvc 삭제; pod와 pvc를 지워도 pv는 남아있다.(persistent)
# Retain 동일한 스토리지 자산을 재사용하려는 경우, 동일한 스토리지 자산 정의로 새 퍼시스턴트볼륨을 생성한다.

- pod 생성 확인

- pod의 라벨 확인

 

- loadbalancer 서비스가 pv 파드를 가리키도록 만든다.

 

- 서비스 확인

- mnt/data/index.html 경로를 생성하지 않으면 403 Forbidden 페이지가 나온다.

- 마운트가 잘되어 있음을 반증

- 마운트가 되면 /mnt/data 폴더 안에 아무 것도 없기 때문에 403 오류가 발생한다

 

 

- 볼륨이 위치한 worker1에 tar 파일 풀기

 

- pv 파드가 Retain 상태인걸 확인한다.

 

kubectl patch pvc task-pv-claim -p '{"metadata":{"finalizers":null}}'
kubectl patch pv task-pv-volume -p '{"metadata":{"finalizers":null}}'

- patch 명령어를 활용하여 pvc,pvc 지우기

- patch 명령어 먼저 수행 후 delete

# nfs

# yum install -y nfs-utils.x86_64
# mkdir /nfs_shared
# chmod 777 /nfs_shared/ # 누구나 접속 가능하도록
# echo '/nfs_shared 192.168.0.0/21(rw,sync,no_root_squash)' > /etc/exports # 강의실 IP 대역대로 설정
# systemctl enable --now nfs
# systemctl status firewlld
# systemctl stop firewalld # 방화벽 멈추기
# vi nfs-pv.yaml

- Docker 서버에서 nfs inatsall 진행 후 방화벽 열어주기

 

# vi nfs-pv.yaml
----
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: nfs-pv
spec:
  capacity:
    storage: 100Mi
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  persistentVolumeReclaimPolicy: Retain # Pod나 PVC가 지워져도 PV 유지
  nfs:
    server: 192.168.1.148 # nfs를 설치한 서버(docker 서버)
    path: /nfs_shared # host path가 아니라 nfs라는 공간에 IP를 따로 부여하여 PV로 사용

# kubectl apply -f nfs-pv.yaml
# kubectl get pv

- nfs-pv 생성 yaml파일

# vi nfs-pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: nfs-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany # 읽고 쓰는 권한을 주면서 접근하는 클라이언트가 다수일때 쓰는 접근 모드
  resources:
    requests:
      storage: 10Mi

# kubectl apply -f nfs-pvc.yaml
# kubectl get pvc
# kubectl get pv

- nfs-pvc yaml 파일 생성

 

## pod대신 deployment에서 진행

# vi nfs-pvc-deploy.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nfs-pvc-deploy
spec:
  replicas: 4 # 4개의 pod를 생성
  selector:
    matchLabels:
      app: nfs-pvc-deploy

  template:
    metadata:
      labels:
        app: nfs-pvc-deploy
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: 192.168.1.148:5000/nginx:latest
        volumeMounts:
        - name: nfs-vol # volume 이름
          mountPath: /usr/share/nginx/html # 볼륨이 위치할 container안 경로
      volumes:
      - name: nfs-vol
        persistentVolumeClaim:
          claimName: nfs-pvc

- deploy용 yaml 파일 생성

# kubectl delete svc --all
# kubectl apply -f nfs-pvc-deploy.yaml
# kubectl get pod
# kubectl exec -it nfs-pvc-deploy-76bf944dd5-6j9gf -- /bin/bash
# kubectl expose deployment nfs-pvc-deploy --type=LoadBalancer --name=nfs-pvc-deploy-svc1 --port=80

- 마운트 경로가 위치할 worker1과 worker2가 nfs 시스템을 마운트하는 방법을 모르기 때문에 발생하는 에러

- worker1과 worker2에 nfs-utils 설치

- yum install -y nfs-utils.x86_64

- worker1, worker2 df -h

 

 

# ConfigMap

- 평범한 config 설정

- password나 외부에 노출이 꺼려지는 정보를 담지 않는다.

* 컨피그맵은 키-값 쌍으로 기밀이 아닌 데이터를 저장하는 데 사용하는 API 오브젝트입니다. 파드는 볼륨에서 환경 변수, 커맨드-라인 인수 또는 구성 파일로 컨피그맵을 사용할 수 있다. 컨피그맵을 사용하면 컨테이너 이미지에서 환경별 구성을 분리하여, 애플리케이션을 쉽게 이식할 수 있다.

 

# vi configmap-dev.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: config-dev
  namespace: default
data:
  DB_URL: localhost
  DB_USER: myuser
  DB_PASS: mypass
  DEBUG_INFO: debug

# kubectl apply -f configmap-dev.yaml
# kubectl describe configmaps config-dev

- configMap 만들기

# vi deployment-config01.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: configapp
  labels:
    app: configapp
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: configapp

  template:
    metadata:
      labels:
        app: configapp
    spec:
      containers:
      - name: testapp
        image: nginx
        ports:
        - containerPort: 8080
        env: # 환경 변수 선언
        - name: DEBUG_LEVEL
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: config-dev
              key: DEBUG_INFO
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: configapp
  name: configapp-svc
  namespace: default
spec:
  type: NodePort
  ports:
  - nodePort: 30800
    port: 8080
    protocol: TCP
    targetPort: 80 # containerport를 반드시 설정
  selector:
    app: configapp

# kubectl apply -f deployment-config01.yaml # deploy가 진행
# kubectl exec -it configapp-64d4554b68-v55g5 -- bash # pod 내부로 들어가기

- Deployment & configapp 서비스 생성

 

- 환경 변수를 이용한 검색

# vi configmap-wordpress.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: config-wordpress
  namespace: default
data:
  MYSQL_ROOT_HOST: '%'
  MYSQL_ROOT_PASSWORD: mode1752
  MYSQL_DATABASE: wordpress
  MYSQL_USER: wpuser
  MYSQL_PASSWORD: wppass

# kubectl apply -f configmap-wordpress.yaml
# kubectl describe configmaps config-wordpress

- ConfigMap으로 워드프레스 만들기

 

# vi mysql-pod-svc.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mysql-pod
  labels:
    app: mysql-pod
spec:
  containers:
  - name: mysql-container
    image: mysql:5.7
    envFrom:
    - configMapRef:
        name: config-wordpress
    ports:
    - containerPort: 3306
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql-svc
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: mysql-pod
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 3306
    targetPort: 3306

kubectl apply -f mysql-pod-svc.yaml

- mysql pod 만들기

 

# vi wordpress-pod-svc.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: wordpress-pod
  labels:
    app: wordpress-pod
spec:
  containers:
  - name: wordpress-container
    image: wordpress
    env: # 환경 변수
    - name: WORDPRESS_DB_HOST
      value: mysql-svc:3306 # DB의 서비스명을 DNS처럼 사용(위에서 만들었던 mysql 서비스)
    - name: WORDPRESS_DB_USER
      valueFrom:
        configMapKeyRef:
          name: config-wordpress
          key: MYSQL_USER
    - name: WORDPRESS_DB_PASSWORD
      valueFrom:
        configMapKeyRef:
          name: config-wordpress
          key: MYSQL_PASSWORD
    - name: WORDPRESS_DB_NAME
      valueFrom:
        configMapKeyRef:
          name: config-wordpress
          key: MYSQL_DATABASE
    ports:
    - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: wordpress-svc
spec:
  type: LoadBalancer
#  externalIPs:
#  - 192.168.56.103
  selector:
    app: wordpress-pod
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80

 

# kubectl apply -f wordpress-pod-svc.yaml

- wordpress-pod 생성

 

# vi mysql-deploy-svc.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mysql-deploy
  labels:
    app: mysql-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql-deploy
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql-deploy
    spec:
      containers:
      - name: mysql-container
        image: mysql:5.7
        envFrom:
        - configMapRef:
            name: config-wordpress
        ports:
        - containerPort: 3306
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql-svc
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: mysql-deploy
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 3306
    targetPort: 3306

# vi wordpress-deploy-svc.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: wordpress-deploy
  labels:
    app: wordpress-deploy
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: wordpress-deploy
  template:
    metadata:
      labels:
        app: wordpress-deploy
    spec:
      containers:
      - name: wordpress-container
        image: wordpress
        env:
        - name: WORDPRESS_DB_HOST
          value: mysql-svc:3306
        - name: WORDPRESS_DB_USER
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: config-wordpress
              key: MYSQL_USER
        - name: WORDPRESS_DB_PASSWORD
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: config-wordpress
              key: MYSQL_PASSWORD
        - name: WORDPRESS_DB_NAME
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: config-wordpress
              key: MYSQL_DATABASE
        ports:
        - containerPort: 80
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: wordpress-svc
spec:
  type: LoadBalancer
#  externalIPs:
#  - 192.168.1.102
  selector:
    app: wordpress-deploy
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80

- pod를 배포하는 것이 아니라 deployment로 작업; 확장성이 더 좋아진다.

 

# namespace 관리

kubectl get namespaces
kubectl config get-contexts kubernetes-admin@kubernetes
kubectl config set-context kubernetes-admin@kubernetes --namespace=kube-system
kubectl config get-contexts kubernetes-admin@kubernetes
kubectl config set-context kubernetes-admin@kubernetes --namespace=default
kubectl create namespace test-namespace
kubectl get namespace
kubectl config set-context kubernetes-admin@kubernetes --namespace=test-namespace
kubectl config set-context kubernetes-admin@kubernetes --namespace=default

 

# ResourceQuota

- namespace안에서 리소스 사용량 제한

# vi sample-resourcequota.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: sample-resourcequota
  namespace: default
spec:
  hard:
    count/pods: 5

# kubectl describe resourcequotas sample-resourcequota
# kubectl api-resources | grep resourcequotas
# kubectl run pod new-nginx --image=nginx

- 최대 다섯개만 생성이 가능하다

 

- kubectl run new-nginx[n] -n test-namespace --image=192.168.1.148:5000/nginx:latest

- 위의 명령어를 활용하여 pod를 하나씩 생성해 본다.

 

## 다양한 제한사항

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: sample-resourcequota-usable
  namespace: hyeongyun
spec:
  hard:
    requests.cpu: 1 # 1000m / 4(pod의 수) = 250ml (milli core); 코어를 쪼갤 수 있다
    requests.memory: 1Gi # 1Gi / 4 = 250Mi
    requests.ephemeral-storage: 5Gi# 스토리지 용량 제한
    requests.nvidia.com/gpu: 2
    limits.cpu: 4
    limits.memory: 2Gi
    limits.ephemeral-storage: 10Gi
    limits.nvidia.com/gpu: 4

 

 

## pod생성

# vi sample-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: sample-pod
  namespace: hyeongyun
spec:
  containers:
  - name: nginx-container
    image: 192.168.1.148:5000/nginx:latest

- CPU와 메모리 정도는 명확하게 제한사항을 설정해야한다

 

** sample-resource.yaml 파일 추가

# vi sample-resource.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sample-resource
  namespace: hyeongyun
spec:
  replicas: 4 # 하나의 CPU를 4등분해서 사용한다.
  selector:
    matchLabels:
      app: sample-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample-app
    spec:
      containers:
      - name: nginx-container
        image: 192.168.1.148:5000/nginx:latest
        resources:
          requests: # 최소
            memory: "250Mi"
            cpu: "250m"
          limits: # 최대
            memory: "500Mi"
            cpu: "1000m"
            
# kubectl apply -f sample-resource.yaml

- kubectl -n hyeongyun describe resourcequotas sample-resourcequota-usable # sample-resourcequota-usable 세부 확인

- kubectl delete -f sample-resource.yaml : 파일 삭제

 

## LimitRange

** 위의 sample에서 정의한 CPU와 Memory를 바탕으로 제한 사항 설정

# vi sample-limitrange-container.yaml
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: sample-limitrange-container
  namespace: hyeongyun
spec:
  limits:
  - type: Container
    default: # limit
      memory: 500Mi
      cpu: 1000m
    defaultRequest: # request
      memory: 250Mi
      cpu: 250m
    max:
      memory: 500Mi
      cpu: 1000m
    min:
      memory: 250Mi
      cpu: 250m
    maxLimitRequestRatio: # 최소/최대 요청 비율
      memory: 2
      cpu: 4

- kubectl -n hyeongyun describe limitranges sample-limitrange-container : Limitrange 확인

 

** pod 생성

# vi sample-pod.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: sample-pod
spec:
  containers:
  - name: nginx-container
    image: 192.168.1.148:5000/nginx:latest

- kubectl -n hyeongyun get pod