Khi các doanh nghiệp mở rộng quy mô ứng dụng của mình để đáp ứng cơ sở người dùng ngày càng tăng, việc duy trì hiệu suất cao trong khi vẫn quản lý được chi phí sẽ trở thành một hành động cân bằng. Một thuật ngữ thường xuyên xuất hiện trong bối cảnh này là Horizontal Pod Autoscaling (HPA) trong Kubernetes. Kubernetes đã nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn thực tế cho việc điều phối container và HPA là một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của nó. Tuy nhiên, đi sâu vào HPA có thể khiến bạn có cảm giác như đang đi vào mê cung nếu bạn không quen với chủ đề này.
Bài đăng trên blog này nhằm mục đích làm sáng tỏ vấn đề Tự động điều chỉnh quy mô ngang của Kubernetes bằng cách thảo luận về XNUMX khía cạnh chính mà bạn nên biết. Thắt dây an toàn; chúng tôi sắp làm cho chủ đề phức tạp này trở nên dễ tiếp cận hơn rất nhiều.
1. Tự động chia tỷ lệ nhóm ngang (HPA) là gì?
HPA là một hệ thống tự động điều chỉnh số lượng bản sao nhóm trong Triển khai hoặc Bản sao Kubernetes. Nói một cách đơn giản, nó chia tỷ lệ số lượng nhóm vào hoặc ra, dựa trên mức sử dụng CPU hoặc bộ nhớ được quan sát. Bằng cách đó, nó cho phép các ứng dụng đáp ứng các yêu cầu dịch vụ mà không cần can thiệp thủ công, giải phóng các nhóm phát triển để tập trung vào các nhiệm vụ khác.
HPA chỉ là một phần trong hệ sinh thái tự động mở rộng quy mô rộng hơn của Kubernetes. Kubernetes cũng cung cấp tính năng Tự động chia tỷ lệ theo chiều dọc và Tự động chia tỷ lệ theo cụm, tập trung vào các chiến lược mở rộng quy mô khác nhau. Nếu quan tâm, bạn có thể tìm hiểu thêm về autoscaling trong Kubernetes tại đây.
Khi thiết lập HPA, bạn xác định số liệu và ngưỡng xác định thời điểm hệ thống sẽ mở rộng quy mô ứng dụng của bạn. Ví dụ: bạn có thể chỉ định rằng nếu mức sử dụng CPU vượt quá 80% trong một khoảng thời gian nhất định, Kubernetes nên thêm nhiều bản sao nhóm hơn để cân bằng tải.
2. Các loại số liệu được hỗ trợ
HPA có thể hoạt động dựa trên nhiều loại số liệu khác nhau, không chỉ CPU và bộ nhớ. Các loại số liệu được hỗ trợ là:
- Số liệu tài nguyên: Đây là số liệu liên quan đến tài nguyên được sử dụng bởi các bộ chứa, chẳng hạn như CPU và bộ nhớ.
- Số liệu tùy chỉnh: Bạn có thể tạo số liệu tùy chỉnh cụ thể cho ứng dụng của mình, chẳng hạn như số lượng yêu cầu mỗi giây.
- Số liệu bên ngoài: Các số liệu này không được liên kết với bất kỳ đối tượng Kubernetes nào và được lấy từ các nguồn bên ngoài như Prometheus.
Hiểu loại số liệu liên quan đến ứng dụng của bạn có thể giúp bạn thiết lập chiến lược HPA hiệu quả hơn.
3. Vòng điều khiển
Trọng tâm của HPA là một vòng điều khiển giúp kiểm tra định kỳ xem các nhóm nên được tăng hay giảm quy mô. Vòng điều khiển tìm nạp các số liệu liên quan và so sánh chúng với các ngưỡng bạn đã xác định. Nếu số liệu vi phạm các ngưỡng này, vòng điều khiển sẽ kích hoạt mở rộng quy mô.
Bạn có thể định cấu hình tần suất của vòng điều khiển này nhưng hãy nhớ rằng việc đặt tần số quá mạnh có thể dẫn đến các sự kiện mở rộng quy mô thường xuyên, có thể làm mất ổn định ứng dụng của bạn.
4. Lệnh Kubectl
Để triển khai HPA trong Kubernetes, bạn có thể sử dụng một loạt lệnh kubectl. Ví dụ: để tạo đối tượng HPA, bạn có thể sử dụng:
triển khai quy mô tự động kubectl –min=2 –max=5 –cpu-percent=80
Điều này sẽ tự động điều chỉnh quy mô triển khai đã chỉ định, đảm bảo có tối thiểu 2 và tối đa 5 bản sao nhóm, tăng quy mô khi mức sử dụng CPU vượt quá 80%.
Bạn cũng có thể mô tả trạng thái HPA bằng:
kubectl mô tả hpa
Các lệnh này giúp bạn tương tác trực tiếp với hệ thống HPA, giúp tích hợp vào quy trình làm việc hiện tại của bạn dễ dàng hơn.
5. Hạn chế và cách thực hành tốt nhất
HPA không phải là viên đạn bạc và hiểu được những hạn chế của nó có thể giúp bạn sử dụng nó hiệu quả hơn:
- Giai đoạn hạ nhiệt: Triển khai giai đoạn hạ nhiệt để ngăn hệ thống mở rộng quy mô quá nhanh và gây mất ổn định.
- Số lượng nhóm tối thiểu và tối đa: Luôn xác định các giá trị tối thiểu và tối đa hợp lý để ngăn chặn tỷ lệ mở rộng không mong muốn.
- Nhiều số liệu: Sử dụng nhiều số liệu có thể mang lại chiến lược mở rộng cân bằng hơn nhưng cũng làm tăng thêm độ phức tạp. Hãy thận trọng khi thiết lập điều này.
- Thu thập số liệu: Đảm bảo bạn có sẵn hệ thống thu thập số liệu đáng tin cậy. Số liệu sai có thể dẫn đến việc mở rộng quy mô không hiệu quả.
Kết luận
Horizontal Pod Autoscaling là một tính năng mạnh mẽ của Kubernetes, có thể đơn giản hóa đáng kể nhiệm vụ mở rộng quy mô ứng dụng của bạn. Điều quan trọng là phải hiểu HPA là gì, loại số liệu mà nó hỗ trợ, cách vòng điều khiển hoạt động và các lệnh kubectl có liên quan để tận dụng tối đa nó. Nhận thức được những hạn chế và các phương pháp hay nhất của nó cũng có thể giúp bạn triển khai HPA hiệu quả hơn.
Vậy là bạn đã hiểu rõ rồi—HPA đã được làm sáng tỏ. Giờ đây, bạn có thể tự tin bước vào thế giới tự động thay đổi quy mô của Kubernetes, chuẩn bị tốt hơn để mở rộng quy mô ứng dụng của mình một cách hiệu quả.
