Поскольку компании масштабируют свои приложения для удовлетворения растущей базы пользователей, поддержание высокой производительности при сохранении управляемости затрат становится балансирующим действием. В этом контексте часто встречается термин «Горизонтальное автомасштабирование модулей» (HPA) в Kubernetes. Kubernetes быстро стал стандартом де-факто для оркестровки контейнеров, а HPA — одна из его самых мощных функций. Однако погружение в HPA может показаться вам походом в лабиринт, если вы не знакомы с предметом.
Цель этого поста в блоге — развеять миф о горизонтальном автомасштабировании модулей Kubernetes, обсудив пять ключевых аспектов, которые вам следует знать. Пристегнитесь; мы собираемся сделать эту сложную тему намного более доступной.
1. Что такое горизонтальное автомасштабирование модулей (HPA)?
HPA — это автоматизированная система, которая регулирует количество реплик модулей в развертывании Kubernetes или наборе реплик. Проще говоря, он масштабирует количество входящих или выходящих модулей в зависимости от наблюдаемого использования ЦП или памяти. Таким образом, это позволяет приложениям удовлетворять требования к обслуживанию без ручного вмешательства, позволяя командам разработчиков сосредоточиться на других задачах.
HPA — это лишь одна часть более широкой экосистемы автомасштабирования Kubernetes. Kubernetes также предлагает вертикальное автомасштабирование подов и кластерное автомасштабирование, которые ориентированы на различные стратегии масштабирования. Если вам интересно, вы можете узнать больше об автомасштабировании в Kubernetes. здесь.
При настройке HPA вы определяете метрики и пороговые значения, которые определяют, когда системе следует масштабировать ваше приложение. Например, вы можете указать, что если загрузка ЦП превышает 80% в течение определенного периода, Kubernetes должен добавить больше реплик модулей для балансировки нагрузки.
2. Поддерживаемые типы метрик
HPA может работать на основе различных типов показателей, а не только ЦП и памяти. Поддерживаемые типы метрик:
- Метрики ресурсов: это метрики, связанные с ресурсами, используемыми контейнерами, такими как ЦП и память.
- Пользовательские метрики. Вы можете создавать собственные метрики, специфичные для вашего приложения, например количество запросов в секунду.
- Внешние метрики. Эти метрики не связаны ни с каким объектом Kubernetes и извлекаются из внешних источников, таких как Prometheus.
Понимание того, какие показатели имеют отношение к вашему приложению, может помочь вам разработать более эффективную стратегию HPA.
3. Контур управления
В основе HPA лежит цикл управления, который периодически проверяет, следует ли увеличивать или уменьшать масштаб модулей. Цикл управления извлекает соответствующие показатели и сравнивает их с заданными вами пороговыми значениями. Если метрики нарушают эти пороговые значения, контур управления запускает масштабирование.
Частоту этого цикла управления можно настроить, но помните, что слишком агрессивная настройка может привести к частым событиям масштабирования, которые могут дестабилизировать ваше приложение.
4. Команды Kubectl
Чтобы реализовать HPA в Kubernetes, вы можете использовать ряд kubectl-команды. Например, чтобы создать объект HPA, вы можете использовать:
развертывание автомасштабирования kubectl –min=2 –max=5 –cpu-percent=80
Это приведет к автоматическому масштабированию указанного развертывания, обеспечивая минимум 2 и максимум 5 реплик модулей, а также масштабирование, когда загрузка ЦП превысит 80%.
Вы также можете описать статус HPA с помощью:
kubectl описывает hpa
Эти команды помогают вам напрямую взаимодействовать с системой HPA, что упрощает интеграцию в существующие рабочие процессы.
5. Ограничения и лучшие практики
HPA не является панацеей, и понимание его ограничений может помочь вам использовать его более эффективно:
- Периоды охлаждения. Внедряйте периоды охлаждения, чтобы предотвратить слишком быстрое масштабирование системы и возникновение нестабильности.
- Минимальное и максимальное количество модулей: всегда определяйте разумные минимальные и максимальные значения, чтобы предотвратить нежелательное масштабирование.
- Несколько метрик. Использование нескольких метрик может предложить более сбалансированную стратегию масштабирования, но это также усложняет задачу. Будьте осторожны при настройке.
- Сбор метрик: убедитесь, что у вас есть надежная система сбора метрик. Ошибочные метрики могут привести к неэффективному масштабированию.
Заключение
Горизонтальное автомасштабирование модулей — это надежная функция Kubernetes, которая может значительно упростить задачу масштабирования ваших приложений. Чтобы максимально эффективно использовать его, важно понимать, что такое HPA, типы метрик, которые он поддерживает, как работает цикл управления и соответствующие команды kubectl. Знание его ограничений и лучших практик также может помочь вам более эффективно внедрить HPA.
Итак, вот и все — миф о HPA раскрыт. Теперь вы можете с уверенностью войти в мир автомасштабирования Kubernetes и лучше подготовиться к эффективному и результативному масштабированию своих приложений.
