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:

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

现如今,Kubernetes已经完全改变了软件开发方式.Kubernetes作为一个管理容器化工作负载及服务的开源平台,其拥有可移植.可扩展的特性,并促进了声明式配置和自动化,同时它还证明了自己是管理复杂微服务的主要参与者.而Kubernetes之所以能够在业界被广泛采用,究其原因是Kubernetes迎合了以下需求: 企业想要在不断地增长的同时维持低成本 DevOps想要一个可以大规模运行应用程序的稳定平台 开发人员希望有一个可靠并且可复制的流程来编写.测试和debug代码 但是,你是否考虑过

背景 Serverless 架构的出现让开发者不用过多地考虑传统的服务器采购.硬件运维.网络拓扑.资源扩容等问题,可以将更多的精力放在业务的拓展和创新上. 随着 serverless 概念的深入人心,各大云计算厂商纷纷推出了各自的 serverless 产品,其中比较有代表性的有 AWS lambda.Azure Function.Google Cloud Functions.阿里云函数计算等. 另外,CNCF 也于 2016 年创立了 Serverless Working Group,它致力于

Knative Serving 默认情况下,提供了开箱即用的快速.基于请求的自动扩缩容功能 - Knative Pod Autoscaler(KPA).下面带你体验如何在 Knative 中玩转 Autoscaler. Autoscaler 机制 Knative Serving 为每个 POD 注入 QUEUE 代理容器 (queue-proxy),该容器负责向 Autoscaler 报告用户容器并发指标.Autoscaler 接收到这些指标之后,会根据并发请求数及相应的算法,调整 Deploy

作者 刘如梦,腾竞体育研发工程师,擅长高并发.微服务治理.DevOps,主要负责电竞服务平台架构设计和基础设施建设. 詹雪娇,腾讯云弹性容器服务EKS产品经理,主要负责 EKS 虚拟节点.容器实例相关的产品策划. 业务介绍 自 2019 年,腾竞整个电竞赛事数据服务完全由腾讯云 TKE 容器服务承载.腾竞赛事数据开放平台目前主要提供职业赛事数据的授权与查询,随着斗鱼.虎牙.企鹅.掌盟.微信直播.微博等平台的相继接入,平台整体流量有了爆发式的增长. 此前 2021英雄联盟全球总决赛(以下简称 S1

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

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

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

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

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

title: Kubernetes之初探 subtitle: K8s的工作原理 date: 2018-09-18 18:26:37 --- K8s概述 我清晰地记得曾经读到过的一篇博文,上面是这样写的, "云端教父AWS云端架构策略副总裁Adrian Cockcroft曾指出,两者虽然都是运用容器技术,但最大的差异是,Docker是要解决应用程序开发(Developing)问题,而Kubernetes是要解决更上层的应用程序运维问题(Operation).开发问题是早期的痛点,但随着企业越来越依

1. K8s概述 2. K8s的工作原理 什么是K8s 用法: 核心概念             集群 Kubernetes Master Node Pod Lable Replication Controller Service 3. 版本问题 1. K8s概述 概述 我清晰地记得曾经读到过的一篇博文,上面是这样写的,“云端教父AWS云端架构策略副总裁Adrian Cockcroft曾指出,两者虽然都是运用容器技术,但最大的差异是,Docker是要解决应用程序开发(Developing)问题,

现在大部分中小企业或团队都是使用云平台来部署自己的服务,如阿里云,亚马逊云等.一般来说,业务的负载都具备一定的规律,比如每天集中在某几个小时,或呈现时间段周期性波峰.波谷交替的现象,如下图 如果使用ECS来部署服务,则可能大部分时间ECS的资源没有得到充分利用,造成成本浪费,尤其对于像GPU之类成本较高的资源就更加了.这个时候,我们可以考虑使用云集群的混搭模式来节约成本. 业务场景 假设有一个这样的业务场景,包括如下特点及要求: 整个系统包括业务服务与两层视觉服务 各层服务之间调用需做负载均衡

摘录自k8s中文社区https://www.kubernetes.org.cn/course kubernetes 源自希腊文,意为舵手,k与s之间是8个字母,所以也叫k8s, docker就像一个个的集装箱,容器本身仅提供了托管运行应用的底层逻辑,而容器编排 Orchestration才是真正产生价值所在, 而k8s就是负责运送doker的舵手,负责容器编排 容器编排是指容器应用的自动布局,协同,管理, 主要负责以下任务 Service Discovery Load Balancing Sec

Docker+K8s基础篇(三) kubernetes上的资源 A:k8s上的常用资源 Pod的配置清单 A:Pod上的清单定义 B:Pod创建资源的方法 C:spec下其它字段的介绍 Pod的生命周期 A:Pod的生命周期阶段 B:容器的两种探测(探针) C:容器启动后和终止前钩子 ♣一:kubernetes的资源 A:k8s上的常用资源: 1:workload(工作负载型对象): pod,Replicaset,Deployment,statefulSet,DaemonSet,Job,Cron

k8s常可能问的问题 1.为什么要用k8s 自我修复.pod水平自动伸缩.密钥和配置管理动态对应用进行扩容.缩容 服务发现.负载均衡 1.1.自我修复 比如误删pod后会自动创建,用 kind: ReplicationController 1.2.pod水平自动伸缩 这个功能就是根据CPU的使用情况周期性的调整Pod的副本数量 解释:首先创建HPA kind: HorizontalPodAutoscaler 设定目标CPU使用率限额,比如限定一个pod的cpu使用率50%,当超过50%时候,自动