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

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

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

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

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.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

k8s集群StatefulSets的Pod调度查询丢失问题? 考点之简单介绍下StatefulSets 和 Deployment 之间有什么本质区别?特定场景该如何做出选择呢? 考点之你能辩证的说说看StatefulSets 和 Deployment具体有哪些区别嘛? 考点之你了解k8s集群StatefulSets的Pod调度查询丢失问题吗?k8s集群中StatefulSet管理的Pod已经完成调度并启动,为什么还是无法查询Pod 的 DNS 命名? 囧么肥事-胡说八道 简单介绍下Statefu

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

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

Kubernetes 是来自 Google 云平台的开源容器集群管理系统.基于 Docker 构建一个容器的调度服务.该系统可以自动在一个容器集群中选择一个工作容器供使用.其核心概念是 Container Pod. 首先,为什么要用Kubernetes? 使用一个工具先要梳理下使用这个工具的目标,我们不是为了工具而用工具.   Kubernetes的目标用一张被很多人引用过的图来说明最好: Kubernetes 的目标是让你可以像管理牲畜一样管理你的服务,而不是像宠物一样,同时提高资源的利用率,

k8s集群StatefulSets的Pod优雅调度问题思考 考点之你能解释一下为什么k8s的 StatefulSets 需要VolumeClaimTemplate嘛? 考点之简单描述一下StatefulSets 对Pod的编排调度过程? 考点之针对线上StatefulSet 的Pod缩容故障无法正常缩容的情况,你能灰度分析一下嘛? 考点之聊聊什么是StatefulSet的分区滚动更新吧?什么场景需要使用分区更新? 考点之StatefulSet提供优雅稳定的存储,但是线上告警StatefulSet

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CSS3给我们带来一个非常实用的新属性:border-image,利用这个属性我们可以做出随着内容的增减自动伸缩的背景.废话不多说,看代码!HTML:<ol> <li>第一条列表内容</li> <li>第二条列表内容</li> <li>第三条列表内容</li> <li>第四条列表内容</li> <li>第五条列表内容</li> </ol>CSS:border: 2

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转载文章:Windows Azure 七月份更新:SQL 数据库.流量管理器.自动伸缩.虚拟机 今天上午,我们发布了一些重大的 Windows Azure 更新.这些新的增强功能包括: · SQL 数据库:支持自动化 SQL 导出和新的高级版 SQL 数据库选项 · 流量管理器:新增在 HTML 门户中管理 Windows Azure 流量管理器的支持 · 自动伸缩:支持 Windows Azure 移动服务.Service Bus 队列深度的自动伸缩规则和自动伸缩操作警报 · 虚拟机:更新了管

 WindowsAzure平台提供的主要优点之一是能够在有需要时快速缩放云中的应用程序以响应波动.去年7月以前,您必须编写自定义脚本或使用其他工具(如Wasabi或MetricsHub)来启用自动伸缩.去年6月底//Build期间,ScottGuthrie宣布自动伸缩功能可在本地平台上使用(也在此文章中进行了总结).这意味着在最常见的方案中,您不再需要亲自托管 Wasabi.从那时起,直接在 Windows Azure门户中通过配置规则来缩放应用程序变得更加简单.只需转到适用于云服务或 VM

 去年10月,我们发布了若干针对 WindowsAzure平台的更新,其中一项更新是添加了基于日期的自动伸缩调度支持(在不同的日期设置不同的规则). 在这篇博客文章中,我们将了解自动伸缩的概念,并了解如何为您的网站配置自动伸缩功能以节省您的运营成本. 注意:自动伸缩功能当时处于预览状态,仅可用于测试目的.所有预览版功能均没有 SLA,您可通过论坛获取支持. Windows Azure自动伸缩是什么? 假设您运行的是一个售花网站,那么可以想见,在母亲节和情人节等节日期间您的网站流量将大大增加.