À medida que as empresas dimensionam seus aplicativos para acomodar uma base crescente de usuários, manter o alto desempenho e, ao mesmo tempo, manter os custos gerenciáveis torna-se um ato de equilíbrio. Um termo que surge frequentemente neste contexto é escalonamento automático horizontal de pods (HPA) no Kubernetes. O Kubernetes rapidamente se tornou o padrão de fato para orquestração de contêineres, e o HPA é um de seus recursos mais poderosos. No entanto, mergulhar no HPA pode ser como entrar em um labirinto se você não estiver familiarizado com o assunto.
Esta postagem do blog tem como objetivo desmistificar o escalonamento automático de pod horizontal do Kubernetes, discutindo cinco aspectos principais que você deve saber. Preparar-se; estamos prestes a tornar esse tópico complexo muito mais acessível.
1. O que é escalonamento automático horizontal de pods (HPA)?
HPA é um sistema automatizado que ajusta o número de réplicas de pod em uma implantação ou ReplicaSet do Kubernetes. Em termos simples, ele aumenta ou diminui o número de pods, com base no uso observado de CPU ou memória. Ao fazer isso, permite que os aplicativos atendam aos requisitos de serviço sem intervenção manual, liberando as equipes Devops para se concentrarem em outras tarefas.
HPA é apenas uma parte do ecossistema mais amplo de escalonamento automático do Kubernetes. O Kubernetes também oferece escalonamento automático vertical de pod e escalonamento automático de cluster, que se concentram em diferentes estratégias de escalonamento. Se estiver interessado, você pode descobrir mais sobre escalonamento automático no Kubernetes SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.
Ao configurar o HPA, você define métricas e limites que determinam quando o sistema deve dimensionar seu aplicativo. Por exemplo, você pode especificar que se o uso da CPU ultrapassar 80% por um determinado período, o Kubernetes deverá adicionar mais réplicas de pod para equilibrar a carga.
2. Tipos de métricas suportados
O HPA pode operar com base em vários tipos de métricas, não apenas em CPU e memória. Os tipos de métricas suportados são:
- Métricas de Recursos: São métricas relacionadas aos recursos usados pelos contêineres, como CPU e memória.
- Métricas personalizadas: você pode criar métricas personalizadas específicas para seu aplicativo, como o número de solicitações por segundo.
- Métricas externas: essas métricas não estão associadas a nenhum objeto Kubernetes e são extraídas de fontes externas como o Prometheus.
Compreender o tipo de métricas relevantes para a sua aplicação pode ajudá-lo a configurar uma estratégia de HPA mais eficaz.
3. O circuito de controle
No centro do HPA está um loop de controle que verifica periodicamente se os pods devem ser aumentados ou reduzidos. O loop de controle busca as métricas relevantes e as compara com os limites que você definiu. Se as métricas violarem esses limites, o circuito de controle acionará o escalonamento.
A frequência desse loop de controle pode ser configurada, mas lembre-se de que defini-la de forma muito agressiva pode resultar em eventos de escalabilidade frequentes, que podem desestabilizar seu aplicativo.
4. Os comandos Kubectl
Para implementar HPA no Kubernetes, você pode usar uma série de comandos kubectl. Por exemplo, para criar um objeto HPA, você pode usar:
implantação de escalonamento automático kubectl –min=2 –máx=5 –porcentagem de CPU=80
Isso escalonará automaticamente a implantação especificada, garantindo um mínimo de 2 e um máximo de 5 réplicas de pod, aumentando a escala quando o uso da CPU ultrapassar 80%.
Você também pode descrever o status do HPA com:
kubectl descreve hpa
Esses comandos ajudam você a interagir diretamente com o sistema HPA, facilitando a integração aos fluxos de trabalho existentes.
5. Limitações e melhores práticas
O HPA não é uma solução mágica e compreender suas limitações pode ajudá-lo a usá-lo de maneira mais eficaz:
- Períodos de resfriamento: implemente períodos de resfriamento para evitar que o sistema seja dimensionado muito rapidamente e cause instabilidade.
- Contagens mínimas e máximas de pods: sempre defina valores mínimos e máximos razoáveis para evitar escalonamento indesejado.
- Múltiplas Métricas: O uso de múltiplas métricas pode oferecer uma estratégia de escalabilidade mais equilibrada, mas também adiciona complexidade. Tenha cuidado ao configurar isso.
- Coleta de métricas: certifique-se de ter um sistema confiável de coleta de métricas em funcionamento. Métricas erradas podem levar a um dimensionamento ineficaz.
Conclusão
O escalonamento automático horizontal de pods é um recurso robusto do Kubernetes que pode simplificar bastante a tarefa de dimensionar seus aplicativos. É importante entender o que é HPA, os tipos de métricas que ele suporta, como funciona o loop de controle e os comandos kubectl relevantes para aproveitá-lo ao máximo. Estar ciente de suas limitações e práticas recomendadas também pode ajudá-lo a implementar o HPA de maneira mais eficaz.
Então, aí está: HPA desmistificado. Agora, você pode entrar no mundo do escalonamento automático do Kubernetes com confiança, mais bem preparado para dimensionar seus aplicativos de maneira eficiente e eficaz.
