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# Flink 애플리케이션에 대한 Autoscaler 사용
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운영자의 Autoscaler를 사용하면 Flink 작업에서 지표를 수집하고 작업 버텍스 수준에서 병렬 처리를 자동으로 조정하여 역압을 완화할 수 있습니다. 다음은 구성에 대한 예제입니다.

```
apiVersion: flink.apache.org/v1beta1
kind: FlinkDeployment
metadata:
  ...
spec:
  ...
  flinkVersion: v1_18
  flinkConfiguration:
    job.autoscaler.enabled: "true"
    job.autoscaler.stabilization.interval: 1m
    job.autoscaler.metrics.window: 5m
    job.autoscaler.target.utilization: "0.6"
    job.autoscaler.target.utilization.boundary: "0.2"
    job.autoscaler.restart.time: 2m
    job.autoscaler.catch-up.duration: 5m
    pipeline.max-parallelism: "720"
  ...
```

이 구성은 Amazon EMR의 최신 릴리스에 대한 기본값을 사용합니다. 다른 버전을 사용하는 경우 값이 다를 수 있습니다.

**참고**  
Amazon EMR 7.2.0부터는 구성에 `kubernetes.operator` 접두사를 포함하지 않아도 됩니다. 7.1.0 이하를 사용하는 경우 각 구성 전에 접두사를 사용해야 합니다. 예를 들어, `kubernetes.operator.job.autoscaler.scaling.enabled`를 지정해야 합니다.

다음은 Autoscaler의 구성 옵션입니다.
+ `job.autoscaler.scaling.enabled` – 오토스케일러에서 버텍스 조정 실행을 활성화할지 여부를 지정합니다. 기본값은 `true`입니다. 이 구성을 비활성화하면 오토스케일러는 지표만 수집하고 각 버텍스에 대해 제안된 병렬 처리를 평가하지만 작업을 업그레이드하지는 않습니다.
+ `job.autoscaler.stabilization.interval` - 새로운 조정이 실행되지 않는 안정화 기간. 기본값은 5분입니다.
+ `job.autoscaler.metrics.window` - 조정 지표 집계 기간. 기간이 길수록 더 원활하고 안정적이지만 갑작스러운 로드 변경에 대응하는 경우 Autoscaler 속도가 느려질 수 있습니다. 기본값은 15분입니다. 3\~60분의 값을 사용하여 실험해 보는 것이 좋습니다.
+ `job.autoscaler.target.utilization` - 안정적인 작업 성능을 제공하고 로드 변동을 위한 약간의 버퍼를 제공하기 위한 목표 버텍스 사용률. 기본값은 `0.7`로, 작업 버텍스의 사용률/로드를 70%로 설정합니다.
+ `job.autoscaler.target.utilization.boundary` - 로드 변동에서 즉각적인 조정을 피하기 위해 추가 버퍼 역할을 하는 목표 버텍스 사용률 경계. 기본값은 `0.3`이며, 조정 작업을 트리거하기 전에 목표 사용률과 30%의 편차가 허용됨을 의미합니다.
+ `ob.autoscaler.restart.time` - 애플리케이션을 다시 시작하는 데 걸리는 예상 시간. 기본값은 5분입니다.
+ `job.autoscaler.catch-up.duration` - 예상 캐치업 시간으로, 조정 작업이 완료된 후 모든 백로그를 완전히 처리합니다. 기본값은 5분입니다. 캐치업 기간을 줄임으로써 Autoscaler는 조정 작업을 위한 추가 용량을 예약해야 합니다.
+ `pipeline.max-parallelism` - Autoscaler에서 사용할 수 있는 최대 병렬 처리. 이 한도가 Flink 구성 또는 각 운영자에 구성된 최대 병렬 처리보다 더 높은 경우 Autoscaler는 이 한도를 무시합니다. 기본값은 -1입니다. Autoscaler는 최대 병렬 처리의 나눗수로 병렬 처리를 계산하므로, Flink에서 제공하는 기본값을 사용하는 대신, 나눗수가 많은 최대 병렬 처리를 선택하는 것이 좋습니다. 이 구성에서는 120, 180, 240, 360, 720 등과 같이 60의 배수를 사용하는 것이 좋습니다.

구성 참조 페이지에 대한 자세한 내용은 [Autoscaler configuration](https://nightlies.apache.org/flink/flink-kubernetes-operator-docs-main/docs/operations/configuration/#autoscaler-configuration)을 참조하세요.