İşletmeler, uygulamalarını büyüyen bir kullanıcı tabanına uyum sağlayacak şekilde ölçeklendirirken, maliyetleri yönetilebilir tutarken yüksek performansı sürdürmek bir denge unsuru haline gelir. Bu bağlamda sıklıkla ortaya çıkan bir terim Kubernetes'teki Yatay Kapsül Otomatik Ölçeklendirme'dir (HPA). Kubernetes, konteyner orkestrasyonu için hızla fiili standart haline geldi ve HPA, onun en güçlü özelliklerinden biridir. Ancak konuya aşina değilseniz, HPA'ya dalmak bir labirente girmiş gibi hissedebilirsiniz.
Bu blog yazısı, bilmeniz gereken beş temel hususu tartışarak Kubernetes Yatay Kapsül Otomatik Ölçeklendirmenin gizemini açığa çıkarmayı amaçlamaktadır. Kemer bağlamak; Bu karmaşık konuyu çok daha ulaşılabilir hale getirmek üzereyiz.
1. Yatay Kapsül Otomatik Ölçeklendirme (HPA) Nedir?
HPA, Kubernetes Deployment veya ReplicaSet'teki pod replikalarının sayısını ayarlayan otomatik bir sistemdir. Basit bir ifadeyle, gözlemlenen CPU veya bellek kullanımına bağlı olarak içeri veya dışarı pod sayısını ölçeklendirir. Bunu yaparak, uygulamaların manuel müdahale olmadan hizmet gereksinimlerini karşılamasına olanak tanıyarak devops ekiplerinin diğer görevlere odaklanmasına olanak tanır.
HPA, Kubernetes'in daha geniş otomatik ölçeklendirme ekosisteminin yalnızca bir parçasıdır. Kubernetes ayrıca farklı ölçeklendirme stratejilerine odaklanan Dikey Kapsül Otomatik Ölçeklendirme ve Küme Otomatik Ölçeklendirme'yi de sunar. İlgileniyorsanız Kubernetes'te otomatik ölçeklendirme hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz okuyun.
HPA'yı kurduğunuzda sistemin uygulamanızı ne zaman ölçeklendirmesi gerektiğini belirleyen ölçümleri ve eşikleri tanımlarsınız. Örneğin, belirli bir süre boyunca CPU kullanımı %80'in üzerine çıkarsa Kubernetes'in yükü dengelemek için daha fazla pod replikası eklemesi gerektiğini belirtebilirsiniz.
2. Desteklenen Metrik Türleri
HPA yalnızca CPU ve belleğe değil, çeşitli ölçüm türlerine göre de çalışabilir. Desteklenen metrik türleri şunlardır:
- Kaynak Metrikleri: Bunlar, CPU ve bellek gibi konteynerler tarafından kullanılan kaynaklarla ilgili metriklerdir.
- Özel Metrikler: Saniyedeki istek sayısı gibi uygulamanıza özel özel metrikler oluşturabilirsiniz.
- Harici Metrikler: Bu metrikler herhangi bir Kubernetes nesnesiyle ilişkili değildir ve Prometheus gibi harici kaynaklardan alınır.
Uygulamanızla ilgili metrik türlerini anlamak, daha etkili bir HPA stratejisi oluşturmanıza yardımcı olabilir.
3. Kontrol Döngüsü
HPA'nın kalbinde, bölmelerin ölçeğinin büyütülmesi mi yoksa küçültülmesi mi gerektiğini periyodik olarak kontrol eden bir kontrol döngüsü bulunur. Kontrol döngüsü ilgili ölçümleri getirir ve bunları tanımladığınız eşik değerleriyle karşılaştırır. Metriklerin bu eşikleri aşması durumunda kontrol döngüsü ölçeklendirmeyi tetikler.
Bu kontrol döngüsünün sıklığı yapılandırılabilir, ancak bunu çok agresif bir şekilde ayarlamanın sık sık ölçeklendirme olaylarına neden olabileceğini ve bunun da uygulamanızın istikrarını bozabileceğini unutmayın.
4. Kubectl Komutları
HPA'yı Kubernetes'te uygulamak için bir dizi kullanabilirsiniz. kubectl komutları. Örneğin, bir HPA nesnesi oluşturmak için şunları kullanabilirsiniz:
kubectl otomatik ölçeklendirme dağıtımı –min=2 –maks=5 –cpu yüzdesi=80
Bu, belirtilen dağıtımı otomatik olarak ölçeklendirerek minimum 2 ve maksimum 5 kapsül kopyası olmasını sağlar ve CPU kullanımı %80'in üzerine çıktığında ölçek artar.
HPA durumunu şu şekilde de tanımlayabilirsiniz:
kubectl hpa'yı tanımlıyor
Bu komutlar, HPA sistemiyle doğrudan etkileşimde bulunmanıza yardımcı olarak mevcut iş akışlarınıza entegrasyonu kolaylaştırır.
5. Sınırlamalar ve En İyi Uygulamalar
HPA sihirli bir değnek değildir ve sınırlamalarını anlamak, onu daha etkili bir şekilde kullanmanıza yardımcı olabilir:
- Bekleme süreleri: Sistemin çok hızlı ölçeklenmesini ve kararsızlığa neden olmasını önlemek için bekleme süreleri uygulayın.
- Minimum ve Maksimum Pod Sayıları: İstenmeyen ölçeklendirmeyi önlemek için her zaman makul minimum ve maksimum değerleri tanımlayın.
- Çoklu Metrik: Birden fazla ölçümün kullanılması daha dengeli bir ölçeklendirme stratejisi sunabilir, ancak aynı zamanda karmaşıklığı da artırır. Bunu ayarlarken dikkatli olun.
- Metrik Toplama: Güvenilir bir metrik toplama sisteminizin olduğundan emin olun. Hatalı ölçümler etkisiz ölçeklendirmeye yol açabilir.
Sonuç
Yatay Kapsül Otomatik Ölçeklendirme, Kubernetes'in uygulamalarınızı ölçeklendirme görevini büyük ölçüde basitleştirebilecek güçlü bir özelliğidir. HPA'nın ne olduğunu, desteklediği metrik türlerini, kontrol döngüsünün nasıl çalıştığını ve bundan en iyi şekilde yararlanmak için ilgili kubectl komutlarını anlamak önemlidir. Sınırlamalarının ve en iyi uygulamalarının farkında olmak, HPA'yı daha etkili bir şekilde uygulamanıza da yardımcı olabilir.
İşte, HPA'nın gizemi çözüldü. Artık uygulamalarınızı verimli ve etkili bir şekilde ölçeklendirmeye daha hazırlıklı olarak Kubernetes otomatik ölçeklendirme dünyasına güvenle adım atabilirsiniz.
