如何利用kubernetes实现应用的水平扩展(HPA) 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就是实现这种水平伸缩的控制器, 它能在当POD中业务负载上升的时候,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介绍 Horizontal Pod Autoscaling,简称HPA,是Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能.为什么要水平而

前文我们了解了用Prometheus监控k8s上的节点和pod资源,回顾请参考:https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/14287942.html:今天我们来了解下k8s上的HPA资源的使用: HPA的全称是Horizontal Pod Autoscaler,从字面意思理解它就是水平pod自动伸缩器:简单讲HPA的主要作用是根据指定的指标数据,监控对应的pod控制器,一旦对应pod控制器下的pod的对应指标数据达到我们定义的阀值,即HPA就会被触发,它会根据对

经典案例复盘——运维专家讲述如何实现K8S落地 背景介绍 运满满自开始微服务改造以来,线上线下已有数千个微服务的 Java 实例在运行中.这些 Java 实例部署在数百台云服务器或虚机上,除少数访问量较高的关键应用外,大部分实例均混合部署. 这些实例的管理,采用自研平台结合开源软件的方式,已实现通过平台页面按钮菜单执行打包.部署.启动.停止以及回滚指定的版本等基本功能,取得了不错的效果.但仍然存在如下几个痛点: 实例间资源隔离,尤其在高峰期或故障期间,单服务器上不同实例间 CPU 和内存资源的争

以下是运满满K8s容器化进程记录,摘抄一下,方便以后查阅. 背景介绍 运满满自开始微服务改造以来,线上线下已有数千个微服务的 Java 实例在运行中.这些 Java 实例部署在数百台云服务器或虚机上,除少数访问量较高的关键应用外,大部分实例均混合部署. 这些实例的管理,采用自研平台结合开源软件的方式,已实现通过平台页面按钮菜单执行打包.部署.启动.停止以及回滚指定的版本等基本功能,取得了不错的效果.但仍然存在如下几个痛点: 实例间资源隔离,尤其在高峰期或故障期间,单服务器上不同实例间 CPU 和

前文我们了解了k8s上的hpa资源的使用,回顾请参考:https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/14293237.html:今天我们来聊一下k8s包管理器helm的相关话题: helm是什么? 如果我们把k8s的资源清单类比成centos上的rpm包,那么helm的作用就如同yum:简单讲helm就是类似yum这样的包管理器,它能够让我们在k8s上部署应用变得简单,我们需要部署某些应用到k8s上,我们直接使用helm就可以完成一键部署:有了helm工具,我们甚至

0x00 k8s 的监控设计 k8s 默认以及推荐的监控体系是它自己的一套东西:Heapster + cAdvisor + Influxdb + Grafana,具体可以看 这里 . 包括 k8s 自身的 HPA (Horizontal Pod Autoscaler),默认从 Heapster 中获取数据进行自动伸缩.(顺便提一句,当你部署完 k8s 集群之后,如果从 Dashboard 中看不到监控数据,往往就是因为你没有部署 Heapster,或者网络层有问题, Dashboard 无法访问

本篇是关于k8s的Pod,主要包括Pod和容器的使用.Pod的控制和调度管理.应用配置管理等内容. Pod的定义 Pod是k8s的核心概念一直,就名字一样,是k8s中一个逻辑概念.Pod是docekr容器的集合,每个Pod中至少有一个Pause容器和业务容器.和docker容器关注单个可用的资源不同,Pod更多在应用层的角度,将多个docker容器组合来实现作为一个应用,它是k8s中最小的资源单位. 结合docker本身容器的特性,Pod中所有容器都是共享资源,如磁盘.网络.CPU.内存等,同时

上一篇我们讲到了dapr提供的bindings,通过绑定可以让我们的程序轻装上阵,在极端情况下几乎不需要集成任何sdk,仅需要通过httpclient+text.json即可完成对外部组件的调用,这样只需要对外暴露一个轻量级的http服务器提供restapi即可作为一个云函数提供对外服务.上一篇我们同时也提到了在serverless框架下的函数还可以按需进行自动扩容缩容的,在极端情况下甚至可以将实例缩容至0,理想情况下serverless在无人访问时不占用系统除磁盘外的任何资源,当有访问时通过自

一.控制器说明 Pod 的分类: 自主式 Pod:该类型的 Pod 无论是异常退出还是正常退出都不会被创建,也就是说没有对应的管理者. 控制器管理的 Pod:该类型 Pod 在控制器的生命周期里,控制器始终要维持 Pod 的副本数,日常中基本都是使用该类型 Pod ,因为自主式 Pod 不能保证稳定性等之类的问题. graph TD A(五种控制器类型) A -->B[Deployment] A -->C[DaemonSet] A -->D[StatefulSet] A -->E[

作者 | 李鹏(元毅) 来源 | Serverless 公众号 一.Knative Knative 提供了基于流量的自动扩缩容能力,可以根据应用的请求量,在高峰时自动扩容实例数:当请求量减少以后,自动缩容实例,做到自动化地节省资源成本.此外,Knative 还提供了基于流量的灰度发布能力,可以将流量的百分比进行灰度发布. 在介绍 Knative 灰度发布和自动弹性之前,先带大家了解一下 ASK Knative 中的流量请求机制. 如上图所示,整体的流量请求机制分为以下部分: 左侧是 Knativ

我们知道,当访问量或资源需求过高时,使用:kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能 但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少,资源需求多少. 这就很麻烦了,总不能为了需求总是把pod设置为最多状态,这样太浪费资源:也不能当请求量上来以后再去伸缩pod,这样会有好多请求不成功. k8s既然是云原生时代的产品,当然得有智能,自动这些特性. 所以现在引入一个新的概念: HPA(Horizontal Pod Autoscaler ) pod的自动水平伸缩 有了HPA,我们就不

centos-master:172.16.100.60 centos-minion:172.16.100.62 k8s,etcd,docker等都是采用yum装的,部署参考的k8s权威指南和一个视频,视频在百度网盘里,忘记具体步骤了,安装不难,关键在于第一次接触,改的文件记不住下次在写个安装的步骤吧 首先安装heapster  我安装的是1.2.0的版本 个人感觉只要几个yaml文件就行了,里面其他东西干嘛用的,没用到嘛 [root@centos-master influxdb]# pwd /u

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 源码版本是1.19 Pod 水平自动扩缩 Pod 水平自动扩缩工作原理 Pod 水平自动扩缩全名是Horizontal Pod Autoscaler简称HPA.它可以基于 CPU 利用率或其他指标自动扩缩 ReplicationController.Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量. Pod 水平自动扩缩器由--horizontal-pod-autos

上一篇简单说了一下使用 kubeadm 安装 k8s.今天说一下 k8s 的一个神奇的功能:HPA (Horizontal Pod Autoscaler). HPA 依赖 metrics-server 获取 pod 的指标.所以我们要先安装 metrics-server 插件. 1. metrics-server 安装 1.1 下载 yaml 文件和 image # 在 k8s master 节点执行 mkdir metrics-server cd metrics-server wget htt

Kubernetes K8S之通过helm部署metrics-server与 Horizontal Pod Autoscaling (HPA)详解 主机配置规划 服务器名称(hostname) 系统版本 配置 内网IP 外网IP(模拟) k8s-master CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.110 10.0.0.110 k8s-node01 CentOS7.7 2C/4G/20G 172.16.1.111 10.0.0.111 k8s-node02 CentOS7.7

K8S(17)二进制部署的K8S(1.15)部署hpa功能 目录 K8S(17)二进制部署的K8S(1.15)部署hpa功能 零.参考文件: 一.生成metrics-proxy证书 二.修改apiserver启动配置 三.kubelet参数修改并重启 四.下载metrics-server镜像及配置清单 A 获取配置清单(6个) B 修改启动参数 C 应用配置清单并验证 五.结果验证 零.参考文件: 参考01:https://www.cnblogs.com/tchua/p/10855001.htm

什么是HPA https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/ 我们前面有通过kubectl scale命令手动扩展我们的服务,生产环境中我们希望k8s能够根据一些指标信息自动扩展服务. 这时我们可以利用k8s的HPA(水平扩展)来根据 CPU利用率等指标自动扩缩Deployment.ReplicaSet 或 StatefulSet 中的 Pod 数量. HPA原理 HPA控制器通过Metr

HPA自动收缩 autoscale 自动调整一个 Deployment, ReplicaSet, 或者 ReplicationController 的副本数量 #创建一个replicaset测试 [root@k8s-m ~]# cat my-replicaset.yaml apiVersion: apps/v1 kind: ReplicaSet metadata: name: myreplicaset namespace: default spec: replicas: 2 selector:

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

资源指标:metrucs-server 自定义指标:prometheus, k8s-prometheus-adapter(转换prometheus数据的格式) 新一代架构: 核心指标流水线:由kubelet.metrics-server以及由API server提供的api组成:CPU累积使用率.内存实时使用率. Pod的资源占用率及容器的磁盘占用率: 监控流水线:用于从系统收集各种指标数据并提供终端用户.存储系统以及HPA,它们包含核心指标及许多非核心指 标.非核心指标本身不能被k8s所解析,