Упражнение. Создание HorizontalPodAutoscaler

15 мин

Упражнение. Масштабирование приложения

Создание кластера AKS

Прежде чем начать масштабирование приложения, необходимо создать кластер AKS с необходимыми ресурсами.

Войдите в Azure Cloud Shell с учетной записью, в которую вы хотите развернуть ресурсы, и выберите Bash в качестве запущенной оболочки.
Создайте группу ресурсов с помощью az group create команды. В следующем примере создается группа ресурсов с именем myResourceGroup в расположении eastus:
```
az group create --name myResourceGroup --location eastus
```
Создайте кластер AKS с помощью az aks create команды. В следующем примере создается кластер с именем myAKSCluster в myResourceGroup группе ресурсов. Кластер имеет один узел и использует размер виртуальной Standard_DS2_v2 машины.
```
az aks create --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster --node-count 1 --node-vm-size Standard_DS2_v2 --enable-app-routing --generate-ssh-keys
```
Выполнение команды занимает несколько минут.
Получите учетные данные для кластера с помощью az aks get-credentials команды.
```
az aks get-credentials --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster
```
Убедитесь, что кластер запущен и к нему можно подключиться с помощью kubectl get nodes команды.
```
kubectl get nodes
```
Команда должна возвращать один узел с состоянием Ready.

Развертывание ресурсов приложения

Теперь, когда у вас есть кластер, вы можете развернуть приложение в нем.

Развертывание приложения

Создайте пространство имен приложения с помощью kubectl create namespace команды.
```
kubectl create namespace hpa-contoso
```

Создайте файл с именем deployment.yml в редакторе Cloud Shell и вставьте в него следующий код YAML:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: contoso-website
  namespace: hpa-contoso
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: contoso-website
  template:
    metadata:
      labels:
        app: contoso-website
    spec:
      containers:
        - name: contoso-website
          image: mcr.microsoft.com/mslearn/samples/contoso-website
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 128Mi
            limits:
              cpu: 250m
              memory: 256Mi
          ports:
            - containerPort: 80

Сохраните файл.
Разверните приложение в кластере kubectl apply с помощью команды.
```
kubectl apply -f deployment.yml
```
Выходные данные должны выглядеть примерно так:
```
deployment.apps/contoso-website created
```

Создание зоны DNS и развертывание ресурса входящего трафика

Создайте зону Azure DNS с помощью az network dns zone create команды. В следующем примере создается зона DNS с именем contoso-website.com:
```
az network dns zone create --resource-group myResourceGroup --name contoso-website.com
```
Получите идентификатор ресурса для зоны DNS с помощью az network dns zone show команды и сохраните выходные данные в переменную с именем DNS_ZONE_ID.
```
DNS_ZONE_ID=$(az network dns zone show --resource-group myResourceGroup --name contoso-website.com --query id --output tsv)
```
Обновите надстройку кластера маршрутизации приложений, чтобы включить интеграцию Azure DNS с помощью az aks approuting zone команды.
```
az aks approuting zone add --resource-group myResourceGroup --name myAKSCluster --ids=${DNS_ZONE_ID} --attach-zones
```

Создайте файл с именем ingress.yml в редакторе Cloud Shell и вставьте в него следующий код YAML. Обязательно замените <dns-zone-name> заполнитель именем зоны DNS.

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: contoso-website
  namespace: hpa-contoso
  annotations:
spec:
  ingressClassName: webapprouting.kubernetes.azure.com
  rules:
  - host: <dns-zone-name>
    http:
      paths:
      - backend:
          service:
            name: contoso-website
            port:
              number: 80
        path: /
        pathType: Prefix

Сохраните файл.
Разверните ресурс входящего трафика в кластер с помощью kubectl apply команды.
```
kubectl apply -f ingress.yml
```
Выходные данные должны выглядеть примерно так:
```
ingress.networking.k8s.io/contoso-website created
```

Создание ресурса службы

Создайте файл с именем service.yml в редакторе Cloud Shell и вставьте в него следующий код YAML:

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: contoso-website
  namespace: hpa-contoso
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 80
  selector:
    app: contoso-website

Сохраните файл.
Разверните ресурс службы в кластере с помощью kubectl apply команды.
```
kubectl apply -f service.yml
```
Выходные данные должны выглядеть примерно так:
```
service/contoso-website created
```

Создание горизонтального устройстваPodAutoscaler

Создайте файл с именем hpa.yml в редакторе Cloud Shell и вставьте в него следующий код YAML:
```
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: contoso-website
  namespace: hpa-contoso
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: contoso-website
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 20
    - type: Resource
      resource:
        name: memory
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 50
```
Важно учитывать, что ключи scaleTargetRef должны совпадать с созданным ресурсом развертывания. В вашем случае созданное развертывание имеет apiVersion как apps/v1 и вызывается contoso-website. Эта hpA настроена для запроса собственной метрики ЦП. Если эта метрика превышает среднее значение 20 % в течение указанного времени, она масштабирует развертывание в единице. Алгоритм, используемый для вычисления этой метрики, основан на этом математическом уравнении:
```
desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )]
```
maxReplicas Ключи minReplicas определяют минимальное и максимальное количество реплика может иметь развертывание. Ключ metrics определяет метрики запросов HPA для масштабирования развертывания. В этом случае HPA запрашивает метрики ЦП и памяти. Если метрика ЦП превышает 20 %, или метрика памяти превышает 50%, hpA масштабирует развертывание.
Сохраните файл.
Создайте HPA с помощью kubectl apply команды.
```
kubectl apply -f hpa.yml
```
Выходные данные должны выглядеть примерно так:
```
horizontalpodautoscaler.autoscaling/contoso-website created
```

Проверка результатов

Запросите метрики и использование HPA с помощью kubectl get hpa команды.
```
kubectl get hpa --namespace hpa-contoso
```
Выходные данные должны выглядеть примерно так:
```
NAME              REFERENCE                    TARGETS          MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
contoso-website   Deployment/contoso-website   0%/20%, 0%/50%   1         10        1          83s
```
Обратите внимание на TARGETS столбец. В нем показано текущее использование метрик, определенных в HPA. В этом случае загрузка ЦП составляет 0%, а использование памяти — 0%. Это связано с тем, что приложение не получает никакого трафика.

Примечание.

Возможно, ресурс HPA покажет метрики unknown в течение первых нескольких секунд, так как он пытается связаться с API метрик для получения данных с сервера.