监控架构概述 kubernetes监控指标大体可以分为两类:核心监控指标和自定义指标,核心监控指标是kubernetes内置稳定可靠监控指标,早期由heapster完成,现由metric-server实现:自定义指标用于实现核心指标的扩展,能够提供更丰富的指标支持,如应用状态指标,自定义指标需要通过Aggregator和k8s api集成,当前主流通过promethues实现. 监控指标用途: kubectl top 查看node和pod的cpu+内存使用情况 kubernetes-dashba…

在 Kubernetes 中可以手动通过 kubectl scale 命令或通过修改 replicas 数量,可以实现 Pod 的扩容或缩容.Kubernetes 中还提供了 HPA(Horizontal Pod Autoscaling) 功能,可以根据当前负载的变化情况自动触发水平扩展或缩容的行为,从而合理的使用资源.从 Kubernetes  v1.8 开始,资源使用情况的度量(如容器的 CPU 和内存使用)可以通过 Metrics API 获取,HPA 使用这些 metics 信息来实现动…

作者 胡启明,腾讯云专家工程师,专注 Kubernetes.降本增效等云原生领域,Crane 核心开发工程师,现负责成本优化开源项目 Crane 开源治理和弹性能力落地工作. 余宇飞,腾讯云专家工程师,专注云原生可观测性.成本优化等领域,Crane 核心开发者,现负责 Crane 资源预测.推荐落地.运营平台建设等相关工作. 田奇,腾讯高级工程师,专注分布式资源管理和调度,弹性,混部,Kubernetes Contributor,现负责 Crane 相关研发工作. 引言 业务的稳定性和成本之间的…

传统弹性伸缩的困境 弹性伸缩是Kubernetes中被大家关注的一大亮点,在讨论相关的组件和实现方案之前.首先想先给大家扩充下弹性伸缩的边界与定义,传统意义上来讲,弹性伸缩主要解决的问题是容量规划与实际负载的矛盾. 如上图所示,蓝色的水位线表示集群的容量随着负载的提高不断的增长,红色的曲线表示集群的实际的负载真实的变化.而弹性伸缩要解决的就是当实际负载出现激增,而容量规划没有来得及反应的场景. 常规的弹性伸缩是基于阈值的,通过设置一个资源缓冲水位来保障资源的充盈,通常15%-30%左右的资源预留…

传统弹性伸缩的困境 弹性伸缩是 Kubernetes 中被大家关注的一大亮点,在讨论相关的组件和实现方案之前.首先想先给大家扩充下弹性伸缩的边界与定义,传统意义上来讲,弹性伸缩主要解决的问题是容量规划与实际负载的矛盾. 如上图所示,蓝色的水位线表示集群的容量随着负载的提高不断的增长,红色的曲线表示集群的实际的负载真实的变化.而弹性伸缩要解决的就是当实际负载出现激增,而容量规划没有来得及反应的场景. 常规的弹性伸缩是基于阈值的,通过设置一个资源缓冲水位来保障资源的充盈,通常 15%-30% 左右的…

前言 在上一篇文章 Kubernetes 弹性伸缩全场景解析 (一):概念延伸与组件布局中,我们介绍了在 Kubernetes 在处理弹性伸缩时的设计理念以及相关组件的布局,在今天这篇文章中,会为大家介绍在 Kubernetes 中弹性伸缩最常用的组件 HPA(Horizontal Pod Autoscaler).HPA 是通过计算 Pod 的实际工作负载进行重新容量规划的组件,在资源池符合满足条件的前提下,HPA 可以很好的实现弹性伸缩的模型.HPA 到目前为止,已经演进了三个大版本,本文将会…

在上一篇文章中,给大家介绍和剖析了 HPA 的实现原理以及演进的思路与历程.本文我们将会为大家讲解如何使用 HPA 以及一些需要注意的细节. autoscaling/v1 实践 v1 的模板可能是大家平时见到最多的也是最简单的,v1 版本的 HPA 只支持一种指标 ——  CPU.传统意义上,弹性伸缩最少也会支持 CPU 与 Memory 两种指标,为什么在 Kubernetes 中只放开了 CPU 呢?其实最早的 HPA 是计划同时支持这两种指标的,但是实际的开发测试中发现:内存不是一个非常好…

背景 WHAT(做什么) Advanced Horizontal Pod Autoscaler(简称:AHPA)是kubernetes中HPA的功能增强. 在兼容原生HPA功能基础上,增加预测.执行模式配置.缩容控制等功能.用户可以使用AdvancedHorizontalPodAutoscaler对支持scale功能的对象(例如Deployment等)进行弹性伸缩. WHY(为什么做) HPA在使用方面存在不便之处: 扩缩模式不灵活:创建HPA后,资源真实扩缩后方可验证可用性 扩缩控制存在一定风…

在 TKE 上利用 HPA 实现业务的弹性伸缩 概述 Kubernetes Pod 水平自动扩缩(Horizontal Pod Autoscaler,以下简称 HPA)可以基于 CPU 利用率.内存利用率和其他自定义的度量指标自动扩缩 Pod 的副本数量,以使得工作负载服务的整体度量水平与用户所设定的目标值匹配.本文将介绍和使用腾讯云容器服务 TKE 的 HPA 功能实现 Pod 自动水平扩缩容. 使用场景 HPA 自动伸缩特性使容器服务具有非常灵活的自适应能力,能够在用户设定内快速扩容多个 P…

前言 在本系列的前三篇中,我们介绍了弹性伸缩的整体布局以及HPA的一些原理,HPA的部分还遗留了一些内容需要进行详细解析.在准备这部分内容的期间,会穿插几篇弹性伸缩组件的最佳实践.今天我们要讲解的是 cluster-proportional-autoscaler .cluster-proportional-autoscaler是根据集群中节点的数目进行Pod副本数水平伸缩的组件,这个组件的产生主要是为了解决集群的核心组件负载弹性的问题.在一个Kubernetes集群中,除了APIServer等耳…