Man mano che le aziende adattano le proprie applicazioni per soddisfare una base di utenti in crescita, mantenere prestazioni elevate mantenendo i costi gestibili diventa un atto di bilanciamento. Un termine che emerge spesso in questo contesto è orizzontale pod autoscaling (HPA) in Kubernetes. Kubernetes è rapidamente diventato lo standard de facto per l'orchestrazione dei container e HPA è una delle sue funzionalità più potenti. Tuttavia, immergersi nell'HPA può sembrare come entrare in un labirinto se non si ha familiarità con l'argomento.
Questo post del blog mira a demistificare la scalabilità automatica dei pod orizzontali di Kubernetes discutendo cinque aspetti chiave che dovresti conoscere. Allacciate le cinture; stiamo per rendere questo argomento complesso molto più accessibile.
1. Che cos'è la scalabilità automatica dei pod orizzontali (HPA)?
HPA è un sistema automatizzato che regola il numero di repliche di pod in una distribuzione o ReplicaSet Kubernetes. In termini semplici, ridimensiona il numero di pod inseriti o rimossi, in base all'utilizzo osservato della CPU o della memoria. In questo modo, consente alle applicazioni di soddisfare i requisiti di servizio senza intervento manuale, consentendo ai team devops di concentrarsi su altre attività.
HPA è solo una parte del più ampio ecosistema di scalabilità automatica di Kubernetes. Kubernetes offre anche la scalabilità automatica dei pod verticali e la scalabilità automatica dei cluster, che si concentrano su diverse strategie di scalabilità. Se sei interessato, puoi scoprire di più sulla scalabilità automatica in Kubernetes qui.
Quando configuri HPA, definisci parametri e soglie che determinano quando il sistema deve ridimensionare la tua applicazione. Ad esempio, potresti specificare che se l'utilizzo della CPU supera l'80% per un determinato periodo, Kubernetes dovrebbe aggiungere più repliche di pod per bilanciare il carico.
2. Tipi di metriche supportati
L'HPA può funzionare in base a vari tipi di parametri, non solo a CPU e memoria. I tipi di parametri supportati sono:
- Metriche delle risorse: si tratta di metriche relative alle risorse utilizzate dai contenitori, come CPU e memoria.
- Metriche personalizzate: puoi creare metriche personalizzate specifiche per la tua applicazione, come il numero di richieste al secondo.
- Parametri esterni: questi parametri non sono associati ad alcun oggetto Kubernetes e vengono estratti da fonti esterne come Prometheus.
Comprendere il tipo di metriche rilevanti per la tua applicazione può aiutarti a impostare una strategia HPA più efficace.
3. Il circuito di controllo
Il cuore dell'HPA è un circuito di controllo che verifica periodicamente se i pod devono essere aumentati o ridotti. Il ciclo di controllo recupera le metriche rilevanti e le confronta con le soglie che hai definito. Se i parametri superano queste soglie, il ciclo di controllo attiva il ridimensionamento.
La frequenza di questo ciclo di controllo può essere configurata, ma ricorda che impostarla in modo troppo aggressivo può provocare frequenti eventi di ridimensionamento, che potrebbero destabilizzare la tua applicazione.
4. I comandi Kubectl
Per implementare HPA in Kubernetes, puoi utilizzare una serie di comandi kubectl. Ad esempio, per creare un oggetto HPA, potresti utilizzare:
Distribuzione con scalabilità automatica di kubectl –min=2 –max=5 –percentuale CPU=80
Ciò ridimensionerà automaticamente la distribuzione specificata, garantendo un minimo di 2 e un massimo di 5 repliche di pod, aumentando la scalabilità quando l'utilizzo della CPU supera l'80%.
Puoi anche descrivere lo stato HPA con:
kubectl descrive hpa
Questi comandi ti aiutano a interagire direttamente con il sistema HPA, facilitandone l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti.
5. Limitazioni e migliori pratiche
L'HPA non è una soluzione miracolosa e comprenderne i limiti può aiutarti a utilizzarlo in modo più efficace:
- Periodi di raffreddamento: implementare periodi di raffreddamento per evitare che il sistema si ridimensioni troppo rapidamente e causi instabilità.
- Conteggi minimi e massimi dei pod: definisci sempre valori minimi e massimi ragionevoli per evitare un ridimensionamento indesiderato.
- Metriche multiple: l’utilizzo di metriche multiple può offrire una strategia di scalabilità più equilibrata, ma aggiunge anche complessità. Sii cauto quando lo imposti.
- Raccolta delle metriche: assicurati di disporre di un sistema affidabile di raccolta delle metriche. Metriche errate possono portare a un ridimensionamento inefficace.
Conclusione
La scalabilità automatica orizzontale dei pod è una funzionalità affidabile di Kubernetes che può semplificare notevolmente l'attività di scalabilità delle tue applicazioni. È importante capire cos'è l'HPA, i tipi di parametri che supporta, come funziona il ciclo di controllo e i comandi kubectl pertinenti per sfruttarlo al meglio. Essere consapevoli dei suoi limiti e delle migliori pratiche può anche aiutarti a implementare l’HPA in modo più efficace.
Quindi, ecco qua: HPA demistificato. Ora puoi entrare nel mondo della scalabilità automatica di Kubernetes in tutta sicurezza, meglio preparato a scalare le tue applicazioni in modo efficiente ed efficace.
