昨天晚上通过压测验证了 HPA 部署成功了. 所使用的 HPA 配置文件如下: apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: blog-web spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: blog-web minReplicas: 2 maxReplicas: 8 metrics: - type: Po

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,

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

 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.

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

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

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

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:

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

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

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 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

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

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

 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

感谢大家跟 Corey Sanders 和 Stephen Siciliano 一起参加本次 #AzureChat.我们很高兴能借这次在线讨论的机会,倾听各位社区成员对我们最受欢迎的两个主题的意见 - 虚拟机和自动伸缩.如果您错过了讨论或者想要深入了解有关所讨论主题的更多内容,请查看以下盘点. Q1: 只有开发人员才能使用 Windows AzureVM 吗? A1:不是.我们的功能范围广泛,开发人员.开发运营人员和 IT 专业人员都可以使用.- @CoreySandersWA Q2: 如何开始

上一篇博文介绍了如何连接Windows Azure: http://www.cnblogs.com/teld/p/5113063.html 本篇我们继续上次的示例代码,获取虚拟机的监控定义和监控数据. 有人会问,Azure Portal上已经有了监控数据,通过代码获取有意思吗?我们计划基于性能计数器的监控数据来实现应用的自动伸缩,因此可以获取到监控指标定义和监控数据应该是第一步. 在Azure的管理Portal中我们可以看到虚拟机的监控数据,目前,提供的主要有以下监控指标: CPU Percen

最近准备基于Microsoft Azure Management Libraries 实现虚拟机的监控.主要的需求就是获取虚拟机内置的性能计数器数据,基于性能计数器实现后续的监控和自动伸缩. 作为这一票研究的第一篇,我们以连接中国区的Azure作为起步吧. 通过Azure的订阅(Subscription)建立Azure的连接 首先要有连接的凭据,通过代码验证,这里主要有两种连接凭据:令牌凭据(TokenCloudCredentials)和证书凭据(CertificateCloudCredenti

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