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

前言 python3.5.6版本,django1.1.12版本 最近要调用k8s接口,k8s接口的使用方法请参考官网的说明:戳我 调用k8s接口时,遇到 CERTIFICATE_VERIFY_FAILED的问题,参试了网上千篇一律的文章说在 请求接口的那个py文件里面写上下面几行就能搞定, import ssl context = ssl._create_unverified_context() 或者选择它 ssl._create_default_https_context = ssl._cre

delete_old_images() { #删除以前的镜像,节省本地空间 if docker images | grep $javaname ; then docker rmi -f `docker images | grep $javaname | awk '{print $3}'` fi } #镜像打包上传 image_push() { #处理-问题 docker build -t 192.168.200.10/$namespace_name/$javaname:${BUILD_NUMBE

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

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

一.核心概念 Horizontal Pod Autoscaling,简称HPA,是Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能.云计算具有水平弹性的特性,这个是云计算区别于传统IT技术架构的主要特性.对于Kubernetes中的POD集群来说,HPA可以实现很多自动化功能,比如当POD中业务负载上升的时候,可以创建新的POD来保证业务系统稳定运行,当POD中业务负载下降的时候,可以销毁POD来提高资源利用率. HPA控制器默认每隔30秒就会运行一次,如果要修改间隔时间,可以设置horizo

云计算平台中允许客户依据应用的负载进行云计算资源的弹性动态伸缩(理想的情况是实现一个用多少付费多少的模型,最大限度地降低用户的运营成本) 在进行讨论之前,先对几个名词进行定义 1)客户:使用云服务的人,在云上部署他的应用 2)用户: 使用部署在云上的应用的人 Auto-scaling的基础 云计算的一个关键特点是弹性伸缩,但它是一把双刃剑,因为它允许应用依据负载动态地申请和释放资源,但是确定一个合适的资源量并不容器,那么需要一个系统自动地依据负载来调整资源量(尽可能得减少人工的干预). 资源的伸

1.背景介绍 随着实时计算技术在之家内部的逐步推广,Flink 任务数及计算量都在持续增长,集群规模的也在逐步增大,本着降本提效的理念,我们研发了 Flink 任务伸缩容功能: 提供自动伸缩容功能,可自动调节 Flink 任务占用的资源,让计算资源分配趋于合理化.一方面避免用户为任务配置过多资源,造成资源浪费:另一方面,降低用户在调节资源方面的运维成本. 提供手动伸缩容功能,降低调节资源过程对业务的影响.伸缩容操作本质是先申请资源,待资源准备就绪后,才执行 Recover 操作,和重启任务相比,

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

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

一.自动伸缩 1.启动 [root@k8s-master ~]# kubectl autoscale deployment nginx-deployment --max=8 --min=2 --cpu-percent=80 deployment "nginx-deployment" autoscaled 2.查看创建 [root@k8s-master ~]# kubectl get all NAME DESIRED CURRENT UP-TO-DATE AVAILABLE AGE de

原文链接:https://blog.csdn.net/Donjuan/article/details/3865026在网上看到很多网友在.NET程序中调用Win32 API,或者调用自己的VC DLL里面提供的函数的时候,总是被生成正确的C函数在C#中的正确声明而困扰,而生成C++中结构体在C#中的声明 - 天,没有什么比这个更让人恶心的事情了.因为: 1.         如果你的结构体里面包含 TCHAR字符串成员的话,需要考虑ANSI和Unicode DLL的情形. 2.        

在网上看到很多网友在.NET程序中调用Win32 API,或者调用自己的VC DLL里面提供的函数的时候,总是被生成正确的C函数在C#中的正确声明而困扰,而生成C++中结构体在C#中的声明 - 天,没有什么比这个更让人恶心的事情了.因为: 1.         如果你的结构体里面包含 TCHAR字符串成员的话,需要考虑ANSI和Unicode DLL的情形. 2.         如果你的结构体里面包含数组成员,需要考虑定长的数组,而不是对应C#数据类型. 3.         如果你的结构体里

Pod 是在 Kubernetes 体系中,承载用户业务负载的一种资源.Pod 们运行的好坏,是用户们最为关心的事情.在业务流量高峰时,手动快速扩展 Pod 的实例数量,算是玩转 Kubernetes 的基本操作.实际上这个操作还可以更加自动化,运维人员可以事先设置好规则,让 Pod 实例的数量,在指定情况下自动的调整实例的数量,这一操作依靠 Horizontal Pod Autoscaler 来实现. 场景描述 如果企业应用的最终用户是人,那么它的访问压力情况,都会有潮汐特征.好比一款供企业内

前言: 小程序开发中诸如获取用户手机号码.调起微信支付.领取卡券等api都是会有一定的延迟的.也就是说通过点击按钮调用这些api的时候,从点击按钮调用api,到支付页面或者领取卡券界面展示出来是需要一定时间的,连续点击按钮,还是有可能会重复调用的. 虽然这种情况有点极端,正常用户是不会这么连续快速的点击按钮的,但是也不能排除有用户手抖,连续点了两下.如果重复调用的话,不仅体验不好,单击事件中涉及到后端接口操作的也可能引起其他异常.所以这个问题还是要处理下的. 刚开始想到的是使用loading开启

作者 | 孙健波(天元)  阿里巴巴技术专家本文整理自 11 月 21 日社群分享,每月 2 场高质量分享,点击加入社群. 早在 2011 年,阿里巴巴内部便开始了应用容器化,当时最开始是基于 LXC 技术构建容器,然后逐渐切换到 Docker,自研了大规模编排调度系统.到了 2018 年,我们团队依托 K8s 体系开始推进"轻量级容器化",同时投入了工程力量跟开源社区一起解决了诸多规模与性能问题,从而逐步将过去"类虚拟机"的运维链路和阿里巴巴整体应用基础设施架构升

目录: Pod配置管理:ConfigMap 容器内获取Pod信息:Downward API Pod生命周期和重启策略 Pod健康检查 一.ConfigMap 将应用所需的配置信息与程序进行分离,可以使应用程序更好的被复用,通过不同的配置实现更灵活的功能.如果将应用打包成镜像,再用环境变量或者外挂文件的方式挂载配置,在大型容器集群中会变得异常繁琐,所以出现了统一的配置管理:ConfigMap (1)ConfigMap:容器应用的配置管理 典型用法如下: 1.生成为容器内的环境变量 2.设置容器启动

前言 TKEx-CSIG 是基于腾讯公有云 TKE 和 EKS 容器服务开发的内部上云容器服务平台,为解决公司内部容器上云提供云原生平台,以兼容云原生.适配自研业务.开源协同为最大特点. 业务容器上云过程中,会遇到一些问题,有的需要业务进行容器化改造,有的需要平台赋能.平台赋能的部分,有一类问题是 CVM 场景下已经有解决方案的,而因运维方式不同在 Kubernetes 平台上不兼容的,比如 Pod 预授权的问题.我们希望用云原生的方式解决这一类问题并提供平台化的能力,让每一位用户都能够在平台上

目录 1. k8s核心资源之Pod 1.1 什么是Pod? 1.2 Pod如何管理多个容器? 1.3 Pod网络 1.4 Pod存储 1.5 Pod工作方式 1.5.1 自主式Pod 1.5.2 控制器管理的Pod 1.6 创建Pod流程 2.如何编写资源清单YAML文件? 1. k8s核心资源之Pod 1.1 什么是Pod? 官方文档:https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/pods/ Pod是Kubernetes中的最小调度单元,k8s是通

原文链接:https://dzone.com/articles/spring-boot-autoscaler 作者:Piotr Mińkowski 译者:helloworldtang 自动伸缩是每个人都想要的,尤其是在微服务领域.让我们看看如何在基于Spring Boot的应用程序中实现. 我们决定使用 Kubernetes. PivotalCloudFoundry或 HashiCorp's Nomad等工具的一个更重要的原因是为了让系统可以自动伸缩.当然,这些工具也提供了许多其他有用的功能,在