Naarmate bedrijven hun applicaties opschalen om tegemoet te komen aan een groeiend gebruikersbestand, wordt het handhaven van hoge prestaties en het beheersbaar houden van de kosten een evenwichtsoefening. Een term die in deze context vaak opduikt is Horizontal Pod Autoscaling (HPA) in Kubernetes. Kubernetes is snel de de facto standaard geworden voor containerorkestratie, en HPA is een van de krachtigste functies ervan. Als u echter niet bekend bent met het onderwerp, kan een duik in HPA het gevoel geven dat u in een doolhof terechtkomt.
Deze blogpost heeft tot doel Kubernetes Horizontal Pod Autoscaling te demystificeren door vijf belangrijke aspecten te bespreken die u moet weten. Riemen vast; we staan op het punt dit complexe onderwerp een stuk toegankelijker te maken.
1. Wat is Horizontal Pod Autoscaling (HPA)?
HPA is een geautomatiseerd systeem dat het aantal podreplica's in een Kubernetes-implementatie of ReplicaSet aanpast. In eenvoudige bewoordingen schaalt het het aantal pods in of uit, op basis van waargenomen CPU- of geheugengebruik. Hierdoor kunnen applicaties zonder handmatige tussenkomst aan de servicevereisten voldoen, waardoor devops-teams zich op andere taken kunnen concentreren.
HPA is slechts een onderdeel van het bredere autoscaling-ecosysteem van Kubernetes. Kubernetes biedt ook Vertical Pod Autoscaling en Cluster Autoscaling, die zich richten op verschillende schaalstrategieën. Als u geïnteresseerd bent, kunt u meer informatie vinden over automatisch schalen in Kubernetes hier.
Wanneer u HPA instelt, definieert u statistieken en drempelwaarden die bepalen wanneer het systeem uw applicatie moet schalen. U kunt bijvoorbeeld opgeven dat als het CPU-gebruik gedurende een bepaalde periode boven de 80% uitkomt, Kubernetes meer podreplica's moet toevoegen om de belasting te verdelen.
2. Ondersteunde typen statistieken
HPA kan werken op basis van verschillende soorten statistieken, niet alleen op CPU en geheugen. De ondersteunde typen statistieken zijn:
- Resourcestatistieken: dit zijn statistieken die verband houden met bronnen die door containers worden gebruikt, zoals CPU en geheugen.
- Aangepaste statistieken: u kunt aangepaste statistieken maken die specifiek zijn voor uw toepassing, zoals het aantal verzoeken per seconde.
- Externe statistieken: deze statistieken zijn niet aan enig Kubernetes-object gekoppeld en worden opgehaald uit externe bronnen zoals Prometheus.
Als u begrijpt welk soort statistieken relevant zijn voor uw toepassing, kunt u een effectievere HPA-strategie opzetten.
3. De controlelus
De kern van HPA is een controlelus die periodiek controleert of pods moeten worden opgeschaald of verkleind. De controlelus haalt de relevante statistieken op en vergelijkt deze met de drempelwaarden die u heeft gedefinieerd. Als de statistieken deze drempelwaarden overschrijden, activeert de regellus schaling.
De frequentie van deze regellus kan worden geconfigureerd, maar houd er rekening mee dat een te agressieve instelling ervan kan resulteren in frequente schaalgebeurtenissen, waardoor uw applicatie kan worden gedestabiliseerd.
4. De Kubectl-opdrachten
Om HPA in Kubernetes te implementeren, kunt u een reeks gebruiken kubectl-opdrachten. Als u bijvoorbeeld een HPA-object wilt maken, kunt u het volgende gebruiken:
kubectl automatische schaalimplementatie –min=2 –max=5 –cpu-percentage=80
Hierdoor wordt de opgegeven implementatie automatisch geschaald, waardoor minimaal twee en maximaal vijf podreplica's worden gegarandeerd, en wordt opgeschaald wanneer het CPU-gebruik boven de 2% komt.
U kunt de HPA-status ook beschrijven met:
kubectl beschrijft hpa
Met deze opdrachten kunt u rechtstreeks met het HPA-systeem communiceren, waardoor u gemakkelijker in uw bestaande workflows kunt integreren.
5. Beperkingen en beste praktijken
HPA is geen wondermiddel, en als u de beperkingen ervan begrijpt, kunt u het effectiever gebruiken:
- Afkoelperiodes: Implementeer afkoelperiodes om te voorkomen dat het systeem te snel opschaalt en instabiliteit veroorzaakt.
- Minimum- en maximumaantal pods: Definieer altijd verstandige min- en max-waarden om ongewenste schaling te voorkomen.
- Meerdere statistieken: het gebruik van meerdere statistieken kan een evenwichtiger schaalstrategie bieden, maar het voegt ook complexiteit toe. Wees voorzichtig bij het instellen hiervan.
- Verzameling van meetgegevens: Zorg ervoor dat u beschikt over een betrouwbaar systeem voor het verzamelen van meetgegevens. Foutieve statistieken kunnen leiden tot ineffectieve schaling.
Conclusie
Horizontal Pod Autoscaling is een robuuste functie van Kubernetes die de taak van het schalen van uw applicaties aanzienlijk kan vereenvoudigen. Het is belangrijk om te begrijpen wat HPA is, de soorten statistieken die het ondersteunt, hoe de controlelus werkt en de relevante kubectl-opdrachten om er het beste van te maken. Als u zich bewust bent van de beperkingen en best practices ervan, kunt u HPA ook effectiever implementeren.
Dus daar heb je het: HPA gedemystificeerd. Nu kunt u met vertrouwen de wereld van Kubernetes autoscaling betreden, beter voorbereid om uw applicaties efficiënt en effectief te schalen.
