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…

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…

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…

Horizontal Pod Autoscaler 根据观察到的CPU利用率(或在支持自定义指标的情况下,根据其他一些应用程序提供的指标)自动伸缩 replication controller, deployment, replica set, stateful set 中的pod数量.注意,Horizontal Pod Autoscaling不适用于无法伸缩的对象,例如DaemonSets. Horizontal Pod Autoscaler 被实现作为Kubernetes API资源和控制器…

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…

非常牛逼的技术,目前最新的版本支持众多的Feature HPA功能需要Heapster收集的CPU.内存等数据作为支撑 配置示例: apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: php-apache namespace: default spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: php-apache…

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replicas数目即可完成.当负载的容量调整变得如此简单后,我们再回过头来看下应用的资源画像.对于大部分互联网的在线应用而言,负载的峰谷分布是存在一定规律的.例如下图是一个典型web应用的负载曲线.从每天早上8点开始,负载开始飙高,在中午12点到14点之间,负载会回落:14点到18点会迎来第二个高峰:在18点之后负载会逐渐回落到最低点…

@ 目录 概述/理解 使用场景 创建vmis 扩缩容 弹性伸缩 方法1 方法2 概述/理解 VirtualMachineInstanceReplicaSet(vmis)确保指定数量的 VirtualMachineInstance(vmi) 副本在任何时候都在运行. 我们可以这样理解,vmis就是kubernetes(k8s)里面的控制器(DeployMent,ReplicaSet)管理我们pod的副本数,实现扩缩容.回滚等.也可以借助HorizontalPodAutoscaler(hpa)实现弹…

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…

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 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…

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…

https://k8smeetup.github.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/ Horizontal Pod Autoscaling可以根据CPU利用率自动伸缩一个Replication Controller.Deployment 或者Replica Set中的Pod数量. Horizontal Pod Autoscaler需要使用Heapster所收集到的 度量数据,请确保Heapster…

Windows Azure功能又更新了.此次更新包括1项重要更新和两个功能更新: 重要更新:云服务.网站支持按策略进行弹性伸缩 功能更新:两个预览版的服务(网站和移动)进入商用,虚拟机服务支持SQL 2014和Win 2012 R2 具体情况可见http://weblogs.asp.net/scottgu/archive/2013/06/27/windows-azure-general-availability-release-of-web-sites-mobile-services-new-a…

使用 Kubernetes 的客户能够迅速响应终端用户的请求,交付软件也比以往更快.但是,当你的服务增长速度比预期更快时,计算资源不够时,该怎么处理呢? 此时可以很自豪地说: Kubernetes 1.3 提供了一个解决方案:自动伸缩( auto-scaling ).搭建在 Google 计算引擎( GCE )和 Google 容器引擎( GKE )(以及即将用于 AWS )上, Kubernetes 会在必要时自动扩容你的集群,并在不需要时缩容,以便为你省下一笔费用. Part 1 :自动伸缩…

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…

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…

一.简介 1.Kubernetes 是什么 Kubernetes 是一个全新的基于容器技术的分布式架构解决方案,是 Google 开源的一个容器集群管理系统,Kubernetes 简称 K8S. Kubernetes 是一个一站式的完备的分布式系统开发和支撑平台,更是一个开放平台,对现有的编程语言.编程框架.中间件没有任何侵入性. Kubernetes 提供了完善的管理工具,这些工具涵盖了开发.部署测试.运维监控在内的各个环节. Kubernetes 具有完备的集群管理能力,包括多层次的安全防护…

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…

概念 HPA全称Horizontal Pod Autoscaling,即pod的水平自动扩展.自动扩展主要分为两种,其一为水平扩展,针对于实例数目的增减:其二为垂直扩展,即单个实例可以使用的资源的增减.HPA属于前者. HPA的操作对象是RC.RS或Deployment对应的Pod,根据观察到的CPU实际使用量与用户的期望值进行比对,做出是否需要增减实例数量的决策. 原理 它根据Pod当前系统的负载来自动水平扩容,如果系统负载超过预定值,就开始增加Pod的个数,如果低于某个值,就自动减少Pod的…

上一篇文章 在Kubernetes上运行SAP UI5应用(上),我介绍了如何在Docker里运行一个简单的SAP UI5应用,并且已经成功地将一个包含了这个UI5应用的docker镜像上传到Docker hub上. 这篇文章作为这个主题的下半部分,将会介绍如何在Kubernetes里运行这个docker镜像. 文章目录 Kubernetes里的两个重要概念:pod和deployment Kubernetes保证应用程序高可用性和伸缩性的一些体验 Kubernetes滚动升级(Rolling U…

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…

在运维中,虽然能预先知道负载何时会飙升,或者如果负载的变化是较长时间内逐渐发生的,手动扩容也是可以接受的,但指望靠人工干预来处理突发而不可预测的流量增长,仍然不够理想. 幸运的是,Kubernetes可以监控pod,并在检测到CPU使用率或其他度量增长时自动对它们扩容.如果Kubernetes运行在云端基础架构之上,它甚至能在现有节点无法承载更多pod之时自动新建更多节点.本章将会解释如何让Kubernetes进行pod与节点级别的自动伸缩. Kubernetes的自动伸缩特性在1.6与1.7版…

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…

到目前为止Kubernetes对基于cpu使用率的水平pod自动伸缩支持比较良好,但根据自定义metrics的HPA支持并不完善,并且使用起来也不方便. 下面介绍一个基于Prometheus和Alertmanager实现Kubernetes Pod 自动伸缩的方案,该方案支持任意自定义metrics.思路比较简单:由Prometheus负责收集需要的性能指标(如:当前链接的并发数,当前cpu的使用率等),根据定义好的告警规则生成告警事件,然后将告警事件传递给Alertmanager,由alert…

HPA介绍 Horizo​​ntal Pod Autoscaler基于观察到的CPU利用率(或借助自定义指标 支持,基于其他一些应用程序提供的指标)自动缩放复制控制器,部署或副本集中的Pod数量 .请注意,自动伸缩不适用于无法缩放的对象,例如DaemonSets. Horizo​​ntal Pod Autoscaler被实现为Kubernetes API资源和控制器.该资源确定控制器的行为.控制器会定期调整复制控制器或部署中副本的数量,以使观察到的平均CPU利用率与用户指定的目标相匹配. 简单的…

MWeb 比较有特色的是一键生成静态博客功能,然后从 MWeb 最开始规划要做静态博客生成功能时,我就希望 MWeb 的静态博客生成功能在易用的同时,还要有很强大的扩展性. 比如说能自己增加网站公告,这个公告可以随时更换和取消.再比如说能自己为网站增加广告,而且可以增加多个广告位,google 的或者自定的广告都可以.这些之前都可以通过修改模板解决,但是有些是解决不了的:比如说把文章列表做成像 theverge http://www.theverge.com/reviews 的页的效果,就是列表…