背景 ​ 自Kubernetes 1.11版本起,K8s资源采集指标由Resource Metrics API(Metrics Server 实现)和Custom metrics api(Prometheus实现)两种API实现,传统Heapster监控被废弃.前者主要负责采集Node.Pod的核心资源数据,如内存.CPU等:而后者则主要负责自定义指标数据采集,如网卡流量,磁盘IOPS.HTTP请求数.数据库连接数等. ​ heapster被废弃以后,所有的指标数据都从API接口中获取,kube…

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…

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…

弹性伸缩布局-flex 引言:本文主要参照阮一峰的网络日志 .郭锦荣的博客总结完成. 正文: 布局的传统解决方案,基于盒状模型,依赖 display 属性 + position属性 + float属性.它对于那些特殊布局非常不方便. 2009年,W3C 提出了一种新的方案----Flex 布局,可以简便.完整.响应式地实现各种页面布局.目前,它已经得到了所有浏览器的支持. 一.Flex 布局是什么 Flex 是 Flexible Box 的缩写,意为"弹性布局",用来为盒状模型提供最大…

上一篇博客<CSS3弹性伸缩布局(一)——box布局>介绍了旧版本的box布局,而这篇博客将主要介绍最新版本的flex布局的基础知识. 新版本简介 新版本的Flexbox模型是2012年9月提出的工作草案,这个草案是由W3C 推出的最新语法.这个版本立志于指定标准,让新式的浏览器全面兼容,在未来浏览器的更新换代中实现统一. 这里我们还是继续上一篇博客中的例子,使用最新版本的flex布局来实现相同的效果. html代码: <div> <p>发生过的空间还是看价格哈健康啊水…

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…

HPA简介 HAP,全称 Horizontal Pod Autoscaler, 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController.Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量. 除了 CPU 利用率,也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩. Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象,比如 DaemonSet. Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现.资源决定了控制器的行为. 控制器会周期性的调整副…

作者| 阿里云容器技术专家刘中巍(莫源) 导读:Kubernetes弹性伸缩系列文章为读者一一解析了各个弹性伸缩组件的相关原理和用法.本篇文章中,阿里云容器技术专家莫源将为你带来定时伸缩组件  kubernetes-cronhpa-controller  的相关介绍与具体操作,目前该组件已经正式开源,欢迎大家一起交流探讨. 前言 容器技术的发展让软件交付和运维变得更加标准化.轻量化.自动化.这使得动态调整负载的容量变成一件非常简单的事情.在 Kubernetes 中,通常只需要修改对应的 rep…

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…

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…

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…

一.前言 前两章有的介绍docker与Kubernetes.docker是项目运行的容器,Kubernetes则是随着微服务架构的演变docker容器增多而进行其编排的重要工具.Kubernetes不仅可以对容器进行检测状态,还能对其自动扩容缩容.下面就来介绍介绍Kubernetes是如何自动的扩容缩容的. 二.Kubernetes弹性伸缩简介 手动的扩缩容是通过kubectl scale命令或者修改deployment的replicas数量来控制Pod的扩缩容.当然前一章有说过可以自己开发客户…

前言 从上一篇看来,我们已经对于Kubernetes ,通过minikube 建立集群,而后使用kubectl 进行交互,对Deployment 部署以及服务的暴露等.这节,将学习弹性的将服务部署到多个节点上. 检查 检查部署情况 kubectl get deployments $ kubectl get deployments NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE mynode 1/1 1 1 10m READY 显示当前/所需副本的比率 UP-TO-DATE…

YAML语法规范:在kubernetes k8s中如何通过yaml文件创建pod,以及pod常用字段详解 YAML 语法规范 K8S 里所有的资源或者配置都可以用 yaml 或 Json 定义.YAML 是一个 JSON 的超集,任何有效的 JSON 文件也都是一个有效的YAML文件. 具体参见:「YAML 语言教程与使用案例」 通过yaml创建nginx pod对象 yaml文件 在Kubernetes的 yaml文件中,最好不要出现下划线,可以有中横线. [root@k8s-master t…

节点污点可以用来让pod远离特定的节点,尽量在不修改已有pod信息的前提,通过在节点添加污点信息,来拒绝pod在某些节点上的部署. 而现在介绍一种叫做节点亲缘性,通过明确的在pod中添加的信息,来决定一个pod可以或者不可以被调度到哪些节点上. 对比节点亲缘性和节点选择器 在早期版本的Kubernetes中,初始的节点亲缘性机制,就是pod描述中的nodeSelector字段.节点必须包含所有pod对应字段中的指定label,才能成为pod调度的目标节点. 节点选择器实现简单,但是它不能满足你的…

先来简单回顾上一篇博客<kubernetes/k8s CRI 分析-容器运行时接口分析>的内容. 上篇博文先对 CRI 做了介绍,然后对 kubelet CRI 相关源码包括 kubelet 组件 CRI 相关启动参数分析.CRI 相关 interface/struct 分析.CRI 相关初始化分析 3 个部分进行了分析,没有看的小伙伴,可以点击上面的链接去看一下. 把上一篇博客分析到的CRI架构图再贴出来一遍. 本篇博文将对kubelet调用CRI创建pod做分析. kubelet中CRI相…

关联博客<kubernetes/k8s CRI 分析-容器运行时接口分析> <kubernetes/k8s CRI分析-kubelet创建pod分析> 之前的博文先对 CRI 做了介绍,然后对 kubelet CRI 相关源码包括 kubelet 组件 CRI 相关启动参数分析.CRI 相关 interface/struct 分析.CRI 相关初始化分析.kubelet调用CRI创建pod分析 4 个部分进行了分析,没有看的小伙伴,可以点击上面的链接去看一下. 把之前博客分析到的…

基于Raft构建弹性伸缩的存储系统的一些实践 原创 2016-07-18 黄东旭 聊聊架构 最近几年来,越来越多的文章介绍了 Raft 或者 Paxos 这样的分布式一致性算法,但主要集中在算法细节和日志同步方面的应用,但是呢,这些算法的潜力并不仅限于此,基于这样的分布式一致性算法构建一个完整的可弹性伸缩的高可用的大规模存储系统,是一个很新的课题,我结合我们这一年多以来在 TiKV 这样一个大规模分布式数据库的实践上谈谈其中的一些设计和挑战. 本次分享的主要内容是如何使用 Raft 来构建一个可…

简介 现在有很多客户很关心应用的自动弹性伸缩,有些客户也有自己的监控框架,并希望能跟阿里云容器服务进行集成.阿里云容器服务提供了服务弹性伸缩触发器,并能够跟监控框架集成来实现自定义的服务自动弹性伸缩.阿里云容器服务会自动采集容器的监控数据,并可以通过集成将监控数据发送到三方的监控框架中.有了监控数据,我们可以在监控框架中定义自己的报警规则,当指标发生报警的时候调用阿里云容器服务提供的触发器来进行容器的扩容或者缩容. 下面用Influxdb,Kapacitor来介绍怎样通过触发器跟监控框架集成实现…

系列目录 问题描述:周五写字楼整体停电,周一再来的时候发现很多pod的状态都是Terminating,经排查是因为测试环境kubernetes集群中的有些节点是PC机,停电后需要手动开机才能起来.起来以后节点恢复正常,但是通过journalctl -fu kubelet查看日志不断有以下错误 [root@k8s-node4 pods]# journalctl -fu kubelet -- Logs begin at 二 2019-05-21 08:52:08 CST. -- 5月 21 14:4…

原文链接:https://fuckcloudnative.io/posts/find-kubernetes-pod-info-from-process-id/ 在管理 Kubernetes 集群的过程中,我们经常会遇到这样一种情况:在某台节点上发现某个进程资源占用量很高,却又不知道是哪个容器里的进程.有没有办法可以根据 PID 快速找到 Pod 名称呢? 假设现在有一个 prometheus 进程的 PID 是 14338: 为了进一步挖掘信息,有两种思路,一种是挖掘 PID 对应的容器的信息,…

一  为啥需要为命名空间里面添加pod添加默认的requests和limits? 通过前面的学习我们已经知道,如果节点上面的pod没有设置requests和limits,这些容器就会受那些设置了的控制,一旦出现节点内存资源超卖,这些未被设置的pod则会优先被kubernetes清除,所以对于每个pod而言,都应当给设定requests和limits值是个不错的选择. 1.1 介绍limitRange资源 limitRange不仅支持用户给命名空间里面的pod每种资源配置最大最小值,甚至还会在没有…

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…

k8s弹性伸缩概念以及测试用例 本文原文出处:https://juejin.im/post/5c82367ff265da2d85330d4f 弹性伸缩式k8s中的一大亮点功能,当负载大的时候,你可以对应用进行扩容,提升pod的副本数来应对大量的流量,当负载小的时候可以对应用进行缩容,以避免资源浪费.也可以让应用自动的进行扩容和缩容,这一功能有用.例如当微博出现了一个话题时,这个时候人们都去访问,此时他的服务器将无法处理大量的流量访问,这个时候就需要扩容,而当这个话题不在新鲜时,人们的访问流量也就…

前言 云原生应用的设计理念已经被越来越多的开发者接受与认可,而Kubernetes做为云原生的标准接口实现,已经成为了整个stack的中心,云服务的能力可以通过Cloud Provider.CRD Controller.Operator等等的方式从Kubernetes的标准接口向业务层透出.开发者可以基于Kubernetes来构建自己的云原生应用与平台,Kubernetes成为了构建平台的平台.今天我们会向大家介绍一个云原生应用该如何在Kubernetes中无缝集成监控和弹性能力. 本文整理自由…

Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下.为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator,将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU.这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式以及工作原理. Jupyter Notebooks 是目前应用最为广泛的交互式开发环境,它很好地满足了数据科学.深度学习模型构建等场景的代…

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…

监控的选型 我们的DCOS 主要是面向2种业务形态:互联网应用,NFV组件和相关的数据库.2种不同的业务虽然说都是跑在容器内部,但是其实需要监控的信息和指标都是各不相同.因此在选择监控方案的时候我们更多的考虑了多样性和可定制化方案,同时最重要的是反应速度和自动化的因素 我们的方案需要有告警和自动的弹性伸缩功能来保证业务的可靠性和健壮性. 去年有幸听取了Brian Christner对于容器监控的讲解,所以对他当时提出的cAdvisor+Prometheus+InfluxDB+Grafana 的方…

作者 | 阿里云容器技术专家 莫源  本文整理自莫源于 8 月 31 日 K8s & cloudnative meetup 深圳场的演讲内容.****关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词****"资料",即可获得 2019 全年 meetup 活动 PPT 合集及 K8s 最全知识图谱. 导读:Serverless 和 Autoscaling 是近些年来广大开发者非常关心的内容.有人说 Serverless 是容器 2.0,终有一天容器会和 Server…