首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

水平-Pod-仅当CPU负载在给定(5分钟)持续时间内保持恒定时自动缩放

水平-Pod-仅当CPU负载在给定(5分钟)持续时间内保持恒定时自动缩放是指在云原生环境中,根据应用程序的CPU负载情况自动调整Pod的数量,以实现资源的动态伸缩。

Pod是Kubernetes中最小的可调度单元,它可以包含一个或多个容器。水平Pod自动缩放是指根据应用程序的负载情况,自动增加或减少Pod的数量,以适应负载的变化。

优势:

  1. 节省资源:水平Pod自动缩放可以根据实际负载情况动态调整Pod的数量,避免资源的浪费和闲置。
  2. 提高性能:通过自动缩放,可以根据负载情况增加或减少Pod的数量,从而保证应用程序的性能和可用性。
  3. 简化管理:自动缩放可以减少手动干预的需求,降低管理成本,提高运维效率。

应用场景:

  1. Web应用程序:根据用户访问量的变化,自动调整Pod的数量,以保证应用程序的性能和可用性。
  2. 数据处理任务:根据数据处理任务的负载情况,自动调整Pod的数量,以提高任务的处理速度和效率。
  3. 实时流处理:根据实时数据流的负载情况,自动调整Pod的数量,以保证实时数据的处理能力。

推荐的腾讯云相关产品: 腾讯云容器服务(Tencent Kubernetes Engine,TKE)是腾讯云提供的一种高度可扩展的容器管理服务,支持水平Pod自动缩放功能。通过TKE,您可以轻松部署和管理Kubernetes集群,并使用自动缩放功能来优化资源利用率和应用程序性能。

产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/tke

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

HPA|聊聊K8S的横向扩容能力

100%为1个pod的容量 所有pod的平均CPU使用率% (= CPU总使用率% ÷ pod数量) 在任何给定时间点运行Pod的数量 服务被配置为随HPA自动伸缩。...工作负载一段时间内保持较低的水平CPU使用率< 20% 然后突然出现高峰,CPU使用率>短短几秒内达到80% 预期是,CPU使用率超过80%时,HPA应该启动一个新的pod来处理增加的工作负载...水平上,用HPA自动缩放将经过3个步骤 检测-HPA检测到超过目标阈值 扩容-通过HPA发出扩容请求作出回应 容器就绪-新的副本开始接收流量 虽然这个过程的第3步——容器准备就绪——不是由HPA负责的...解决方案 帮助autoscaler更快的可能解决方案: 保持容器镜像较小。镜像越小,从远程仓库下载的速度就越快 保持时间内完成初始化过程-避免启动时加载大的配置;试着保持快速的热加载。...这里的挑战是估计初始化过程的持续时间。可能很难准确地估计,但是对于自动缩放的目的来说,合理的近似比随机延迟要好得多 最后,增加度量解析或增加HPA轮询频率。

1.1K10

我们为何不使用Kubernetes来扩展我们的GPU工作负载

这包括诸如平均和峰值任务持续时间、队列深度、当前副本数、最大副本数等。 K8s Pod 自动缩放策略 当我们首次设置系统时,我们尝试使用各种 Kubernetes Pod 自动缩放策略。...Pod 自动缩放要求设置节点自动缩放,使用诸如 Karpenter、Keda 或 Cluster Autoscaler 的框架。 Pod 自动缩放可以垂直、水平或基于请求数量的基础上发生。...水平 Pod 自动缩放。其工作方式是您设置 CPU 和内存阈值,然后相应地添加 Pod。它非常简单易用,因为它只是一个 HPA 资源,很容易设置。...这是一种 HPA 的形式,但支持零缩放。它允许您说,好的,这是添加另一个副本之前可以同时进行的请求数量。但这要求您知道每个副本在给定时间内可以处理多少请求。...缩放 GPU 工作负载的挑战 Kubernetes 自动缩放方法的问题在于 CPU 和内存消耗仅是应用程序执行情况的间接度量。

10910
  • Kubernetes Autoscaler解析

    本质也是解决资源与业务负载之间供需平衡的问题。因此,了解Kubernetes自动扩展功能的相关原理,可以帮助我们资源管理层面获得更多的价值,有利于提升运维效能。 伸缩对象?...到目前为止,我们考虑了扩展部分,但是工作负载使用率下降时,应该有一种方法可以适当地进行扩展,而不会引起正在处理的现有请求的中断。我们将在后面的部分中查看这些事情的实现细节。...它会持续监视Pod,如果发现Pod无法安排,则根据Pod Condition,选择扩展。这比查看节点的CPU总百分比要有效得多。...pod自动缩放器的行为进行一些调整: 1、通过使用标志-horizontal-pod-autoscaler-sync-periodon控制管理器,确定hPa监视Pod池上给定指标的频率。...--horizontal-pod-autoscaler-cpu-initialization-period 参数(默认为5分钟) 用于设置 Pod 的初始化时间, 在此时间内的 Pod,CPU 资源度量值将不会被采纳

    94730

    【韧性设计】节流模式

    如果系统必须满足商定的服务水平,则此类故障可能是不可接受的。 有许多策略可用于处理云中的不同负载,具体取决于应用程序的业务目标。一种策略是使用自动缩放在任何给定时间将供应的资源与用户需求相匹配。...自动缩放完成并且额外的资源可用时,可以放松限制。 问题和考虑 决定如何实现此模式时,您应该考虑以下几点: 限制应用程序和使用的策略是影响整个系统设计的架构决策。...系统还必须能够负载减轻后迅速恢复到原始状态。这需要持续捕获和监控适当的性能数据。 如果服务需要暂时拒绝用户请求,它应该返回特定的错误代码,以便客户端应用程序了解拒绝执行操作的原因是由于限制。...如果在系统自动缩放时将节流用作临时措施,并且如果资源需求增长非常快,则系统可能无法继续运行,即使节流模式下运行也是如此。如果这不可接受,请考虑保持更大的容量储备并配置更积极的自动缩放。...自动缩放指导。节流可用作系统自动缩放时的临时措施,或消除系统自动缩放的需要。包含有关自动缩放策略的信息。 相关指导 实现此模式时,以下模式也可能是相关的: 基于队列的负载均衡模式。

    33920

    Kubernetes 垂直自动伸缩走向何方?

    对于CPU, 目标是保证容器使用的CPU超过容器请求的 CPU 资源的高百分比(如95%)时间低于某个特定的阈值(如保证只有1%的时间内容器的CPU使用高于请求的 CPU 资源的95%)在此模型中,“CPU...对于内存,目标是保证定时间窗口内容器使用的内存超过容器请求的内存资源的概率低于某个阈值(例如, 24 小时内低于 1%)。...结合垂直和水平缩放 原则上,只要两个机制不同的资源上运行,就可以对单个工作负载(Pod 组)使用垂直和水平缩放。正确的方法是让 HPA 基于瓶颈资源扩展组。VPA 可以控制其他资源。...例子: CPU绑定的工作负载可以根据 CPU 利用率水平伸缩,同时使用垂直伸缩来调整内存。 IO绑定工作负载可以基于 IO 吞吐量水平伸缩,同时使用垂直伸缩来调整内存和 CPU。...汇总历史资源利用率和生成建议时,必须扩展 VPA 模型从而能够将组的大小考虑在内,以便将其与HPA相结合。 批量工作负载 批处理工作负载具有与延迟敏感工作负载有不同的 CPU 要求。

    1.8K40

    挖掘Kubernetes 弹性伸缩:水平 Pod 自动扩展的全部潜力

    本文中,我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。...Horizontal Pod Autoscaling(简称 HPA ) 自动更新工作负载资源(例如 Deployment 或者 StatefulSet), 目的是自动扩缩工作负载以满足需求。...增强的用户体验:通过确保您的应用程序拥有处理不同工作负载所需的资源,自动扩展可以减少延迟并保持一致的性能,从而改善整体用户体验。...如果某些容器缺少相关资源请求,则不会定义 CPU 利用率,并且该指标不会发生自动缩放。对于每个 Pod 自定义指标,控制器的操作类似,但使用原始值而不是利用率值。...通过设置 Prometheus 和 Prometheus Adapter,我们演示了如何为 CPU 和内存使用情况创建自定义指标,并配置 HPA 以使用这些指标来实现更精确的自动缩放

    78231

    kubernetes指南--弹性伸缩

    Netflix发现,对于部分基础架构和特定的工作负载,其预测分析引擎 Scryer 比传统的被动自动缩放方法提供了更好的结果。...服务粒度的伸缩中,依据执行触发时机不同,可分为立即执行,定时执行和预测性执行。 先来看立即执行。 立即执行又细分为垂直伸缩和水平伸缩。...VPA 目前不应与基于内存和 CPU 监控的水平Pod自动调度器(HPA)一起使用,否则可能产生预期外的行为。...它根据观察到的CPU使用率(或使用自定义指标支持,基于某些其他应用程序提供的指标) 自动缩放 replication 控制器,deployment,副本集或状态集中的 pod 数量。...需要注意的是,水平窗格自动缩放不适用于无法缩放的对象, 例如DaemonSets。 HPA 实现为Kubernetes API资源和控制器。资源决定控制器的行为。

    3.2K40

    研究人员提出了一系列下一代 Transformer 模型,这些模型使用稀疏层来有效扩展并以比标准类型快得多的速度执行非批量解码

    然而,这种设计只能访问给定令牌嵌入的一小部分。为了解决这个问题,研究人员创建了一个乘法层,它可以表示任何排列,参数更少,计算时间也比厚层少。这个乘法层卷积层之前,允许每个头访问任何嵌入部分。...使用此解决方案,保持困惑度的同时减少了解码时间。 另一方面,模型缩放并不是导致高计算成本的唯一方面。这是因为长序列处理需要高度的注意力复杂度,并且会占用大量的解码时间。...Terraformer 实现了 0.086 秒的解码速度,并且长序列处理工作负载上与原始 Transformer 的 0.061 秒解码速度相近。...Terraformer GLUE 数据集上的各种下游任务上实现了忠实于原始转换器模型的准确性。此外,模型缩放到 17B 参数时,Terraformer 获得了 37 倍的解码加速。...通过正确的调整和后续的增强,Scaling Transformer 可能会被训练准确度上与 GPT-3 匹敌,同时可接受的时间内在笔记本电脑上进行推理。

    58610

    Kubernetes 探针(以及为什么它们对自动缩放很重要)

    除了验证我们的工作负载的健康状况和功能之外,我们还可以使用 Kubernetes 探针监控和收集有关影响容器的其他事件(如自动缩放)的信息。 本文将解释不同类型的探针及其重要性。... pod 自动添加以支持扩张的应用程序工作负载时(通常是需求增加导致CPU、内存或其他关键资源需求增加时),就会实现水平 pod 自动伸缩。...此外,需求减少时,水平 pod 自动扩展也会自动停止和删除不必要的 pod。与扩张或缩小计算需求的相似反应,垂直 pod 自动伸缩是指 pod 以更大或更小的资源量进行重新配置。...如果探针设置合理时间内不能返回成功响应,则可能添加或删除额外的 Pods 以满足自动伸缩的需要,而实际上当探针按预期返回成功并将第一组 Pods 标记为就绪后,它们可能不再需要。...如果端点在给定时间内返回成功响应(HTTP 200),则容器被认为是就绪的。 Liveness 探测也是类似的,但它用于检查容器是否仍在运行并响应请求。

    23010

    Kubernetes自动伸缩机制,为你降本增效

    1.Pod水平自动扩缩(HPA) Pod 水平自动扩缩(HorizontalpodAutoscaler) 可以基于CPU利用率自动扩缩 ReplicationController、Deployment、...这种自动缩放机制增加和减少了pod容器的CPU和内存资源请求,以使分配的集群资源与实际使用情况保持一致。...VPA 最佳实践 避免Kubernetes的1.11版本之前使用。 使用updateMode:Off运行 VPA,以了解你要自动缩放的pod的资源使用情况。...检查集群节点是否具有相同的CPU和内存容量:否则集群自动缩放器将无法工作,因为它假设集群中的每个节点都具有相同的容量。 确保自动缩放的pod都具有指定的资源请求。...平衡三种机制:你需要平衡三种机制的组合,以确保工作负载支持峰值负载,并在负载较低时将成本保持最低水平

    1.3K20

    弹性伸缩落地实践

    负载波动:您的应用程序的负载经常发生波动时,HPA 可以自动调整 Pod 的副本数量,以适应负载的变化。...活动推广:您的应用程序需要扩展以满足推广活动、新产品发布或突发事件带来的流量增加时,HPA 可以自动增加 Pod 的副本数量,以提供更高的容量和性能。这有助于保持应用程序的可用性和用户体验。...定时弹性:大促期间,设置开始和结束时间,自动弹性扩缩容,不用人工干预,提高效率。节约成本:通过使用 HPA,您可以根据应用程序的负载需求自动调整 Pod 的副本数量。...负载较低时,HPA 可以减少副本数量,释放不必要的资源。3. 原生 HPA 的不足使用率计算基于 resources.requests不支持定时扩缩容4....缩容时间稳定窗口的时间为 300 秒,满足缩容条件后,连续5分钟持续满足缩容条件,触发缩容4.5 建立可观测性大盘后续补充4.6 注意事项(优雅上下线)自动扩容大多数是高并发大流量情况触发,此时如果没有对应的解决方案

    27620

    弹性伸缩落地实践

    负载波动:您的应用程序的负载经常发生波动时,HPA 可以自动调整 Pod 的副本数量,以适应负载的变化。...活动推广:您的应用程序需要扩展以满足推广活动、新产品发布或突发事件带来的流量增加时,HPA 可以自动增加 Pod 的副本数量,以提供更高的容量和性能。这有助于保持应用程序的可用性和用户体验。...定时弹性:大促期间,设置开始和结束时间,自动弹性扩缩容,不用人工干预,提高效率。 节约成本:通过使用 HPA,您可以根据应用程序的负载需求自动调整 Pod 的副本数量。...负载较低时,HPA 可以减少副本数量,释放不必要的资源。 3. 原生 HPA 的不足 使用率计算基于 resources.requests 不支持定时扩缩容 4....缩容时间 稳定窗口的时间为 300 秒,满足缩容条件后,连续5分钟持续满足缩容条件,触发缩容 4.5 建立可观测性大盘 后续补充 4.6 注意事项(优雅上下线) 自动扩容大多数是高并发大流量情况触发,

    13010

    一文搞懂 Kubernetes Autoscaling 技术

    工作负载增加时,自动缩放功能可以迅速扩展资源,保证服务的正常运行;工作负载减少时,它又可以适时地缩减资源,避免资源的闲置和浪费。...Kubernetes Autoscaling (自动缩放)技术可以帮助我们低流量场景下自动缩放,一旦我们拥有一些可用容量,便能够运行时间敏感性较低的工作负载。...Autoscaling,即“弹性”或“自动缩放”,是 Kubernetes 中的一种非常核心的功能,它可以根据给定的指标(例如 CPU 或内存)自动缩放 Pod 副本,从而更好地管理和利用计算资源。...另外,负载较低时,Cluster Autoscaler 会自动删除节点,以避免资源的浪费。...例如,通过水平 Pod 自动扩展器(HPA)可以根据 CPU 利用率或其他自定义指标来动态地调整 Pod 的数量。

    1.6K31

    使用云计算自动缩放有效利用资源

    确定不必要的工作负载和资源 在生产环境中,云计算工作负载或应用程序可能需要在某个水平保持运行。...企业可以不需要确定工作负载是否运行,只需要使用云计算自动扩展服务,工作负载需求变化时增加或减少计算资源。...例如,AWS用户通常创建一个自动缩放组,并在利用率高时。允许自动缩放功能添加资源,如亚马逊弹性计算云(EC2)实例。利用率低时,他们也可以从组中删除资源。...例如,AWSCloudWatch可以观察EC2自动扩展组的CPU利用率,并根据CPU利用率阈值添加或删除EC2实例。...连接清空与基于云的扩展服务 AWS自动缩放决定关闭不需要的实例时,并不一定意味着这些实例不执行任何工作;它们可能只是未充分利用。

    1.5K60

    PW1558A技术手册:领先行业的6A双向限流保护,为电源安全保驾护航

    超过如:如流;打嗝;关闭需要输入重新上电激活( PW2602C 属于),三种表现,; 根据不同负载类型(负载仪,手机,水泥电阻等等),超过限流值表现不同有恒流或打嗝。...通过外部电阻 RVLIM 设置过压保护阈值软启动 EN1 和 EN2 被置为高电平时, 软启动控制电路会以控制电源开关栅极电压的方式, 使输出电压在开机时线性上升, 直到达到输入电压水平。...该设备短路保护中采用打嗝模式工作。 一旦检测到短路故障, 电源开关将被关闭并在给定时间内强制关闭。 定时间结束时, 将尝试通过软启动电源开关来重启。...发生过电流或短路事件时, FLTB 输出在典型的 3 毫秒去抖动时间内变为低电平。 FLTB 信号保持“低”状态, 直到设备以典型的 1.5 毫秒去抖动时间退出故障事件。... MOUT 引脚上发生短路时, 电流不能被 PW1558A 限制。 如果需要对 MOUT 引脚进行过载或短路保护, 建议 MOUT 引脚和任何下游电路之间添加一个负载开关 IC。

    17910

    低功耗设计方法--频率与电压缩放

    下图显示了降低频率且降低电压与降低频率但不降低电压时的功耗图。两条曲线之间的差距等于最小和最大工作电压之间可实现的功耗节省。 能耗是完成一项工作任务所需的时间内消耗的功耗与时间乘积。...可以缩放电压的情况下,二次动态功耗降低允许在任务持续期间消耗的能量,因此单纯的降低频率是不会带来能耗上的收益。 计算能耗节省大小时,静态泄漏功耗当然不能被忽略。...•多级电压缩放 (MVS):静态电压缩放情况的扩展,其中模块或子系统两个或多个电压电平之间切换。对于不同的操作模式,支持少数固定的离散级别。...•动态电压和频率缩放 (DVFS):MVS 的扩展,其中大量电压电平动态切换以跟随不断变化的工作负载。 • 自适应电压缩放 (AVS):DVFS 的扩展,其中使用控制回路来调整电压。...为了执行电压和频率缩放,软件首先决定满足工作负载要求的最低 CPU 时钟速度。然后确定支持该时钟速度的最低电源电压。

    1.2K10

    一文搞懂使用 KEDA 实现 Kubernetes 自动弹性伸缩

    目前的 Kubernetes 环境中,水平 Pod 自动缩放器(HPA)仅对基于资源的指标作出反应,例如 CPU 或内存使用情况,或者自定义指标。...通过这种配置,系统能够根据实际的 HTTP 请求负载情况来动态调整应用程序的规模。负载增加时,Autoscaling 机制将创建更多的 Pod 来处理请求,从而保持应用程序的性能和可用性。...通过快速响应和自动扩缩容的能力,KEDA 确保应用程序始终具备足够的资源来应对负载变化,从而保持系统高性能运行。...部署 KEDA 后,缩放器将会像一个哨兵一样,持续监视事件源,并在发生任何触发事件时将指标传递给指标适配器。...Kubernetes 提供了 HPA 和 VPA 等本机工具来实现自动缩放,但它们应对非 CPU 和 RAM 指标驱动的负载时存在局限性。

    2K20

    【系统设计】系统设计基础:速率限制器

    大型系统中,速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般分布式系统中作为一种防御机制,使共享资源能够保持可用性。...在给定时间范围内超出队列容量的所有请求都会溢出。 这种算法的优点是它可以平滑请求的突发并以恒定的速率处理它们。它也很容易负载均衡器上实现,并且对每个用户来说都是高效的内存。...无论请求的数量如何,都保持到服务器的恒定接近均匀的流量。 Leaky Bucket 该算法的缺点是请求的爆发可能会填满存储桶,导致新请求的匮乏。它也不能保证请求在给定时间内完成。...我们在给定时间内保留一个计数器,并为我们收到的每个请求不断增加它。一旦达到限制,我们将丢弃所有进一步的请求,直到重置持续时间。 这里的优点是它确保最近的请求得到服务,而不会被旧的请求饿死。...节流 限制是在给定时间段内控制客户对 API 的使用的过程。可以应用程序级别和/或 API 级别定义限制。超过油门限制时,服务器返回 HTTP 状态“429 — 请求太多”。

    97530

    系统解读CPU 隔离:Full Dynticks 深探

    然而,停止定时器中断并非易事,因为许多 kernel 组件依赖周期性事件,主要是定时器、定时和调度程序。但有一个例外: CPU 空闲时,不需要这种 100~1000 Hz 频率的中断。...事实上, CPU 无需工作时,就没有任务调度器需要维护,没有定时器排队,也没有定时用户。 因此,“节能”自然成为打破周期性定时器的第一个诱因,因为它是专门针对 CPU 空闲状态的优化。...调度程序时的时钟中断 调度器需要持续收集关于本地和全局任务负载的多项统计信息,从而使其内部状态保持最新。...相当长的时间内,忙碌的 CPU 进入完全 nohz 模式之前可能有残余的 1 Hz Tick。最终,这些残余的 1 Hz Tick 会转移到未绑定的工作队列中。...RCU 扩展的静止状态要么在其间出现短暂的延迟,要么就持续很长时间。 与 cputime 记账类似,这同样有一个问题:为什么即使 Tick 运行时也不采用这种模式?

    82330

    linux负载高但cpu使用率低_cpu工作负载

    0.50:没有任何作业等待,但 CPU 正在处理以前的作业,并且它正在以 50% 的容量进行处理。在这种情况下,操作系统还可以立即将 CPU 时间分配给其他进程,而无需将其置于保持状态。...总之,系统负载大于 1,后面的车辆就必须等待了;系统负载越大,过桥就必须等得越久。 CPU 的系统负载,基本上等同于上面的类比。...延伸阅读: 性能基础之CPU、物理核、逻辑核概念与关系 CPU使用率 如果我们观察在给定时间间隔内通过CPU的不同进程,则利用率百分比将表示相对于CPU执行与每个进程相对应的指令的那个时间间隔的时间部分...但是如果系统的持续负载值大于1,则意味着它无法吸收执行中的所有负载,因此其响应时间将增加,系统将变得缓慢且无响应。...因此,我们提出以下建议: >=0.70:没有任何反应,但有必要监控 CPU 负载。如果在一段时间内保持这种状态,就必须在事情变得更糟之前进行调查。

    5K40
    领券