Koncepcja — opcje skalowania platformy Kubernetes

  • 5 min

Czasami skalowanie liczby zasobników do obsługi zwiększonego zapotrzebowania nie wystarczy. Aby dostosować się do zmieniających się wymagań aplikacji, takich jak między dniem roboczym a wieczorem lub w weekend, klastry często wymagają sposobu automatycznego skalowania.

Opcje skalowania platformy Kubernetes

Klastry Kubernetes mogą być skalowane przy użyciu jednego z następujących składników:

  • Narzędzie do automatycznego skalowania klastra, które wyszukuje zasobniki, których nie można zaplanować w węzłach z powodu ograniczeń zasobów. Klaster automatycznie zwiększa liczbę węzłów, aby zaspokoić zapotrzebowanie.
  • Narzędzie Horizontal Pod Autoscaler (HPA) korzystające z serwera metryk w klastrze Kubernetes do monitorowania zapotrzebowania zasobników na zasoby. Jeśli aplikacja potrzebuje większej ilości zasobów, liczba zasobników zostanie automatycznie zwiększona, aby zaspokoić zapotrzebowanie.

Zarówno narzędzie HPA, jak i narzędzie do automatycznego skalowania klastra mogą również zmniejszyć liczbę zasobników i węzłów w razie potrzeby. Funkcja skalowania automatycznego klastra zmniejsza liczbę węzłów, gdy występuje okres z nieużywaną pojemnością. Wszystkie zasobniki w węźle, które musi usunąć narzędzie do automatycznego skalowania klastra, są bezpiecznie zaplanowane w innym miejscu w klastrze.

Narzędzie do automatycznego skalowania klastra może nie być w stanie skalować w dół w sytuacjach, w których zasobniki nie mogą się przenosić, na przykład:

  • Zasobnik jest tworzony bezpośrednio i nie jest wspierany przez obiekt kontrolera, taki jak wdrożenie lub zestaw replik.
  • Budżet na zakłócenia zasobnika (PDB) jest zbyt restrykcyjny i nie pozwala na spadek liczby zasobników poniżej określonego progu.
  • Zasobnik używa selektorów węzłów lub anty-koligacji, których nie można przestrzegać, jeśli jest to zaplanowane w innym węźle.

Używanie usługi KEDA z hpa

Usługa KEDA działa jako interfejs API metryk niestandardowych, korzystając ze skalowania w celu uwidaczniania metryk w usłudze HPA, upraszczając proces tworzenia serwera metryk.

Narzędzia skalowania pomagają dostarczać metryki z różnych źródeł do hpa. Usługa KEDA obsługuje szeroką gamę skalowania, w tym:

  • Apache Kafka
  • AWS CloudWatch
  • Strumień kinezy platformy AWS
  • Kolejka PLATFORMY AWS SQS
  • Azure Blob Storage
  • Azure Event Hubs
  • Dziennik analizy Azure
  • Azure Monitor
  • Azure Service Bus
  • Kolejka usługi Azure Storage
  • Google Cloud Platform Pub/Sub
  • IBM MQ
  • InfluxDB
  • Przesyłanie strumieniowe NATS
  • OpenStack Swift
  • PostgreSQL
  • Prometheus
  • Kolejka RabbitMQ
  • Listy usługi Redis

Aby uzyskać pełną listę, zobacz Temat Obecnie dostępne elementy skalowania dla KEDA.

Sprawdź swoją wiedzę

1.

Obciążenie wykonuje transformację zdjęć intensywnie korzystających z procesora CPU. Którą opcję skalowania należy wybrać?

2.

Klaster zbliża się do korzystania ze wszystkich dostępnych zasobów w godzinach szczytu. Której opcji skalowania należy użyć?

3.

Usługa przetwarza komunikaty z kolejki platformy Apache Kafka. Którą opcję skalowania należy wybrać?