À mesure que les entreprises font évoluer leurs applications pour s'adapter à une base d'utilisateurs croissante, maintenir des performances élevées tout en gardant les coûts gérables devient un exercice d'équilibre. Un terme qui revient fréquemment dans ce contexte est l’autoscaling horizontal des pods (HPA) dans Kubernetes. Kubernetes est rapidement devenu le standard de facto pour l'orchestration de conteneurs, et HPA est l'une de ses fonctionnalités les plus puissantes. Cependant, plonger dans l'HPA peut donner l'impression d'entrer dans un labyrinthe si vous n'êtes pas familier avec le sujet.
Cet article de blog vise à démystifier la mise à l'échelle horizontale des pods Kubernetes en abordant cinq aspects clés que vous devez connaître. Attachez votre ceinture ; nous sommes sur le point de rendre ce sujet complexe beaucoup plus accessible.
1. Qu'est-ce que la mise à l'échelle automatique des pods horizontaux (HPA) ?
HPA est un système automatisé qui ajuste le nombre de répliques de pods dans un déploiement Kubernetes ou un ReplicaSet. En termes simples, il augmente le nombre de pods entrants ou sortants, en fonction de l'utilisation observée du processeur ou de la mémoire. Ce faisant, il permet aux applications de répondre aux exigences de service sans intervention manuelle, permettant ainsi aux équipes de développement de se concentrer sur d'autres tâches.
HPA n'est qu'une partie de l'écosystème d'autoscaling plus large de Kubernetes. Kubernetes propose également l'autoscaling vertical des pods et l'autoscaling des clusters, qui se concentrent sur différentes stratégies de mise à l'échelle. Si vous êtes intéressé, vous pouvez en savoir plus sur l'autoscaling dans Kubernetes. ici.
Lorsque vous configurez HPA, vous définissez des métriques et des seuils qui déterminent quand le système doit faire évoluer votre application. Par exemple, vous pouvez spécifier que si l'utilisation du processeur dépasse 80 % pendant une certaine période, Kubernetes doit ajouter davantage de réplicas de pods pour équilibrer la charge.
2. Types de métriques pris en charge
HPA peut fonctionner sur la base de différents types de métriques, pas seulement du processeur et de la mémoire. Les types de métriques pris en charge sont :
- Métriques de ressources : il s'agit de métriques liées aux ressources utilisées par les conteneurs, telles que le processeur et la mémoire.
- Métriques personnalisées : vous pouvez créer des métriques personnalisées spécifiques à votre application, telles que le nombre de requêtes par seconde.
- Métriques externes : ces métriques ne sont associées à aucun objet Kubernetes et sont extraites de sources externes comme Prometheus.
Comprendre le type de métriques pertinentes pour votre application peut vous aider à mettre en place une stratégie HPA plus efficace.
3. La boucle de contrôle
Au cœur de HPA se trouve une boucle de contrôle qui vérifie périodiquement si les pods doivent être augmentés ou réduits. La boucle de contrôle récupère les métriques pertinentes et les compare aux seuils que vous avez définis. Si les métriques dépassent ces seuils, la boucle de contrôle déclenche la mise à l'échelle.
La fréquence de cette boucle de contrôle peut être configurée, mais n'oubliez pas qu'une configuration trop agressive peut entraîner des événements de mise à l'échelle fréquents, susceptibles de déstabiliser votre application.
4. Les commandes Kubectl
Pour implémenter HPA dans Kubernetes, vous pouvez utiliser une série de commandes kubectl. Par exemple, pour créer un objet HPA, vous pouvez utiliser :
déploiement de mise à l'échelle automatique de Kubectl –min=2 –max=5 –cpu-percent=80
Cela mettra automatiquement à l'échelle le déploiement spécifié, garantissant un minimum de 2 et un maximum de 5 répliques de pods, avec une mise à l'échelle lorsque l'utilisation du processeur dépasse 80 %.
Vous pouvez également décrire le statut HPA avec :
kubectl décrit hpa
Ces commandes vous aident à interagir directement avec le système HPA, ce qui facilite son intégration dans vos flux de travail existants.
5. Limites et meilleures pratiques
HPA n'est pas une solution miracle, et comprendre ses limites peut vous aider à l'utiliser plus efficacement :
- Périodes de refroidissement : mettez en œuvre des périodes de refroidissement pour éviter que le système évolue trop rapidement et provoque une instabilité.
- Nombre de pods minimum et maximum : définissez toujours des valeurs minimales et maximales raisonnables pour éviter une mise à l'échelle indésirable.
- Métriques multiples : l'utilisation de plusieurs métriques peut offrir une stratégie de mise à l'échelle plus équilibrée, mais elle ajoute également de la complexité. Soyez prudent lors de la configuration de cela.
- Collecte de métriques : assurez-vous de disposer d'un système de collecte de métriques fiable. Des mesures erronées peuvent conduire à une mise à l’échelle inefficace.
Conclusion
La mise à l'échelle horizontale des pods est une fonctionnalité robuste de Kubernetes qui peut grandement simplifier la tâche de mise à l'échelle de vos applications. Il est important de comprendre ce qu'est HPA, les types de métriques qu'il prend en charge, le fonctionnement de la boucle de contrôle et les commandes kubectl pertinentes pour en tirer le meilleur parti. Être conscient de ses limites et de ses meilleures pratiques peut également vous aider à mettre en œuvre HPA plus efficacement.
Alors voilà : l’HPA démystifiée. Vous pouvez désormais entrer dans le monde de la mise à l’échelle automatique Kubernetes en toute confiance, mieux préparé à faire évoluer vos applications de manière efficace et efficiente.
