Wenn Unternehmen ihre Anwendungen skalieren, um einer wachsenden Benutzerbasis gerecht zu werden, wird die Aufrechterhaltung einer hohen Leistung bei gleichzeitig überschaubaren Kosten zu einem Balanceakt. Ein Begriff, der in diesem Zusammenhang häufig auftaucht, ist Horizontal Pod Autoscaling (HPA) in Kubernetes. Kubernetes hat sich schnell zum De-facto-Standard für die Container-Orchestrierung entwickelt, und HPA ist eine seiner leistungsstärksten Funktionen. Allerdings kann sich das Eintauchen in HPA wie das Betreten eines Labyrinths anfühlen, wenn Sie mit dem Thema nicht vertraut sind.
Ziel dieses Blogbeitrags ist es, die horizontale Pod-Autoskalierung von Kubernetes zu entmystifizieren, indem er fünf Schlüsselaspekte bespricht, die Sie kennen sollten. Anschnallen; Wir sind dabei, dieses komplexe Thema viel zugänglicher zu machen.
1. Was ist horizontales Pod-Autoscaling (HPA)?
HPA ist ein automatisiertes System, das die Anzahl der Pod-Replikate in einem Kubernetes-Deployment oder ReplicaSet anpasst. Vereinfacht ausgedrückt skaliert es die Anzahl der ein- oder ausgehenden Pods basierend auf der beobachteten CPU- oder Speicherauslastung. Auf diese Weise können Anwendungen Serviceanforderungen ohne manuelles Eingreifen erfüllen, sodass Entwicklerteams sich auf andere Aufgaben konzentrieren können.
HPA ist nur ein Teil des umfassenderen Autoscaling-Ökosystems von Kubernetes. Kubernetes bietet außerdem Vertical Pod Autoscaling und Cluster Autoscaling, die sich auf unterschiedliche Skalierungsstrategien konzentrieren. Bei Interesse erfahren Sie hier mehr zum Thema Autoscaling in Kubernetes hier.
Wenn Sie HPA einrichten, definieren Sie Metriken und Schwellenwerte, die bestimmen, wann das System Ihre Anwendung skalieren soll. Sie können beispielsweise festlegen, dass Kubernetes weitere Pod-Replikate hinzufügen soll, um die Last auszugleichen, wenn die CPU-Auslastung für einen bestimmten Zeitraum über 80 % steigt.
2. Unterstützte Metriktypen
HPA kann auf der Grundlage verschiedener Arten von Metriken arbeiten, nicht nur auf Basis von CPU und Arbeitsspeicher. Die unterstützten Metriktypen sind:
- Ressourcenmetriken: Hierbei handelt es sich um Metriken, die sich auf die von Containern verwendeten Ressourcen beziehen, z. B. CPU und Speicher.
- Benutzerdefinierte Metriken: Sie können benutzerdefinierte Metriken speziell für Ihre Anwendung erstellen, z. B. die Anzahl der Anfragen pro Sekunde.
- Externe Metriken: Diese Metriken sind keinem Kubernetes-Objekt zugeordnet und werden aus externen Quellen wie Prometheus abgerufen.
Wenn Sie wissen, welche Metriken für Ihre Anwendung relevant sind, können Sie eine effektivere HPA-Strategie entwickeln.
3. Der Regelkreis
Das Herzstück von HPA ist ein Regelkreis, der regelmäßig prüft, ob Pods vergrößert oder verkleinert werden sollten. Der Regelkreis ruft die relevanten Metriken ab und vergleicht sie mit den von Ihnen definierten Schwellenwerten. Wenn die Metriken diese Schwellenwerte überschreiten, löst der Regelkreis eine Skalierung aus.
Die Häufigkeit dieses Regelkreises kann konfiguriert werden. Bedenken Sie jedoch, dass eine zu aggressive Einstellung zu häufigen Skalierungsereignissen führen kann, die Ihre Anwendung möglicherweise destabilisieren.
4. Die Kubectl-Befehle
Um HPA in Kubernetes zu implementieren, können Sie eine Reihe von verwenden kubectl-Befehle. Um beispielsweise ein HPA-Objekt zu erstellen, könnten Sie Folgendes verwenden:
Kubectl-Autoscale-Bereitstellung –min=2 –max=5 –cpu-percent=80
Dadurch wird die angegebene Bereitstellung automatisch skaliert, sodass mindestens zwei und höchstens fünf Pod-Replikate vorhanden sind. Die Skalierung erfolgt, wenn die CPU-Auslastung über 2 % steigt.
Sie können den HPA-Status auch beschreiben mit:
kubectl beschreibt HPA
Diese Befehle helfen Ihnen bei der direkten Interaktion mit dem HPA-System und erleichtern so die Integration in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe.
5. Einschränkungen und Best Practices
HPA ist kein Allheilmittel, und das Verständnis seiner Grenzen kann Ihnen helfen, es effektiver zu nutzen:
- Abkühlphasen: Implementieren Sie Abkühlphasen, um zu verhindern, dass das System zu schnell skaliert und Instabilität verursacht.
- Minimale und maximale Pod-Anzahl: Definieren Sie immer sinnvolle Mindest- und Höchstwerte, um unerwünschte Skalierung zu verhindern.
- Mehrere Metriken: Die Verwendung mehrerer Metriken kann eine ausgewogenere Skalierungsstrategie bieten, erhöht aber auch die Komplexität. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie dies einrichten.
- Metrikerfassung: Stellen Sie sicher, dass Sie über ein zuverlässiges System zur Metrikerfassung verfügen. Fehlerhafte Metriken können zu einer ineffektiven Skalierung führen.
Zusammenfassung
Horizontal Pod Autoscaling ist eine robuste Funktion von Kubernetes, die die Skalierung Ihrer Anwendungen erheblich vereinfachen kann. Es ist wichtig zu verstehen, was HPA ist, welche Arten von Metriken es unterstützt, wie der Regelkreis funktioniert und welche relevanten kubectl-Befehle Sie benötigen, um das Beste daraus zu machen. Wenn Sie sich seiner Einschränkungen und Best Practices bewusst sind, können Sie HPA auch effektiver implementieren.
Da haben Sie es also – HPA entmystifiziert. Jetzt können Sie beruhigt in die Welt der Kubernetes-Autoskalierung einsteigen und sind besser darauf vorbereitet, Ihre Anwendungen effizient und effektiv zu skalieren.
