A medida que las empresas escalan sus aplicaciones para adaptarse a una base de usuarios en crecimiento, mantener un alto rendimiento y al mismo tiempo mantener los costos manejables se convierte en un acto de equilibrio. Un término que surge con frecuencia en este contexto es Autoescalado de pod horizontal (HPA) en Kubernetes. Kubernetes se ha convertido rápidamente en el estándar de facto para la orquestación de contenedores y HPA es una de sus funciones más poderosas. Sin embargo, sumergirse en HPA puede parecer como entrar en un laberinto si no estás familiarizado con el tema.
Esta publicación de blog tiene como objetivo desmitificar el escalado automático de pods horizontales de Kubernetes al analizar cinco aspectos clave que debe conocer. Cinturón de seguridad; Estamos a punto de hacer que este tema complejo sea mucho más accesible.
1. ¿Qué es el escalado automático de pods horizontales (HPA)?
HPA es un sistema automatizado que ajusta la cantidad de réplicas de pods en una implementación o ReplicaSet de Kubernetes. En términos simples, aumenta o disminuye la cantidad de pods, según el uso observado de CPU o memoria. Al hacerlo, permite que las aplicaciones cumplan con los requisitos del servicio sin intervención manual, lo que libera a los equipos de desarrollo para concentrarse en otras tareas.
HPA es solo una parte del ecosistema de escalado automático más amplio de Kubernetes. Kubernetes también ofrece escalado automático de pods verticales y escalado automático de clústeres, que se centran en diferentes estrategias de escalado. Si está interesado, puede obtener más información sobre el escalado automático en Kubernetes. esta página.
Cuando configura HPA, define métricas y umbrales que determinan cuándo el sistema debe escalar su aplicación. Por ejemplo, puede especificar que si el uso de la CPU supera el 80 % durante un período determinado, Kubernetes debería agregar más réplicas de pod para equilibrar la carga.
2. Tipos de métricas admitidas
HPA puede funcionar en función de varios tipos de métricas, no solo de CPU y memoria. Los tipos de métricas admitidos son:
- Métricas de recursos: son métricas relacionadas con los recursos utilizados por los contenedores, como la CPU y la memoria.
- Métricas personalizadas: puede crear métricas personalizadas específicas para su aplicación, como la cantidad de solicitudes por segundo.
- Métricas externas: estas métricas no están asociadas con ningún objeto de Kubernetes y se obtienen de fuentes externas como Prometheus.
Comprender el tipo de métricas que son relevantes para su aplicación puede ayudarle a configurar una estrategia HPA más eficaz.
3. El circuito de control
En el corazón de HPA hay un circuito de control que comprueba periódicamente si los pods deben ampliarse o reducirse. El bucle de control recupera las métricas relevantes y las compara con los umbrales que ha definido. Si las métricas superan estos umbrales, el bucle de control activa el escalamiento.
La frecuencia de este bucle de control se puede configurar, pero recuerde que configurarla de manera demasiado agresiva puede provocar eventos de escalado frecuentes, que podrían desestabilizar su aplicación.
4. Los comandos de Kubectl
Para implementar HPA en Kubernetes, puede utilizar una serie de comandos kubectl. Por ejemplo, para crear un objeto HPA, puedes usar:
implementación de escalabilidad automática de kubectl –min=2 –max=5 –cpu-porcentaje=80
Esto escalará automáticamente la implementación especificada, lo que garantizará un mínimo de 2 y un máximo de 5 réplicas de pod, y aumentará cuando el uso de la CPU supere el 80 %.
También puede describir el estado de HPA con:
kubectl describe hpa
Estos comandos lo ayudan a interactuar directamente con el sistema HPA, lo que facilita la integración en sus flujos de trabajo existentes.
5. Limitaciones y mejores prácticas
HPA no es una solución mágica y comprender sus limitaciones puede ayudarlo a utilizarlo de manera más efectiva:
- Períodos de enfriamiento: implemente períodos de enfriamiento para evitar que el sistema escale demasiado rápido y cause inestabilidad.
- Recuentos mínimos y máximos de pods: defina siempre valores mínimos y máximos razonables para evitar escalamientos no deseados.
- Múltiples métricas: el uso de múltiples métricas puede ofrecer una estrategia de escalamiento más equilibrada, pero también agrega complejidad. Tenga cuidado al configurar esto.
- Recopilación de métricas: asegúrese de contar con un sistema de recopilación de métricas confiable. Las métricas erróneas pueden conducir a un escalado ineficaz.
Conclusión
El escalado automático de pod horizontal es una característica sólida de Kubernetes que puede simplificar enormemente la tarea de escalar sus aplicaciones. Es importante comprender qué es HPA, los tipos de métricas que admite, cómo funciona el bucle de control y los comandos kubectl relevantes para aprovecharlo al máximo. Ser consciente de sus limitaciones y mejores prácticas también puede ayudarle a implementar HPA de forma más eficaz.
Ahí lo tienes: HPA desmitificada. Ahora puede ingresar al mundo del escalado automático de Kubernetes con confianza y mejor preparado para escalar sus aplicaciones de manera eficiente y efectiva.
