在Kubernetes中,自动扩展是通过Horizontal Pod Autoscaler(HPA)实现的。HPA可以自动调整Pod的副本数,以确保应用程序的负载得到满足。HPA基于CPU使用率指标进行自动扩展,可以根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数,从而确保应用程序的高可用性和性能。
从技术上讲,容器化应用能该帮助组织更具有成本的优势,但Kubernetes到处布满了成本陷阱,可能会使你超出预算。幸运的是,有一些策略可以控制云成本,自动伸缩就是其中之一。Kubernetes带有三个内置的自动伸缩机制来帮助你做到这一点。它们配合得越好,运行应用程序的成本就越低。
以上表格列出了每个Pod的命名空间、名称、状态、重启次数和CPU使用率,按照CPU使用率从低到高进行排序。
在本系列的第 1 部分中,我们讨论了如何使用专用游戏服务器,将其与 Docker 打包,然后在Kubernetes 上托管和管理它,这是一个很好的开始。然而,由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的,我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器,以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。
本文主要介绍了HPA的相关原理和使用方法。HPA可以对服务的容器数量做自动伸缩,对于服务的稳定性是一个很好的提升。但是当前稳定版本中只有cpu使用率这一个指标,是一个很大的弊端。我们会继续关注社区HPA自定义监控指标的特性,待功能稳定后,会持续输出相关文档。
近年来,公有云、混合云等技术在全球迅速发展,云的普及度越来越高,Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后,企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
在前面我们已经学习到了 Pod 的扩容、滚动更新等知识,我们可以手动为 Deployment 等设置 Pod 副本的数量,而这里会继续学习 关于 Pod 扩容、收缩 的规则,让 Pod 根据节点服务器的资源自动增加或减少 Pod 数量。
在Kubernetes中,您可以使用节点标签和调度策略来控制Pod在哪些节点上运行。如果节点的标签不正确或调度策略不当,可能会导致某些节点上的Pod过多,而其他节点则处于空闲状态。
对于不同 object 进行分库存储,首先应该将数据与状态分离,即将 events 放在单独的 etcd 实例中,在 apiserver 的配置中加上--etcd-servers-overrides=/events#https://xxx:3379;https://xxx:3379;https://xxx:3379;https://xxxx:3379;https://xxx:3379,后期可以将 pod、node 等 object 也分离在单独的 etcd 实例中。
作者徐蓓,腾讯云专家工程师,长期从事云计算 IaaS、PaaS 架构和研发工作,现负责腾讯云 TKE 资源调度、离在线混部、大数据云原生化等领域。
此解决方案利用开源工具如ClickHouse、Neo4j、VectorDB、PromQL、LogQL、OpenTracing、Prometheus、Grafana、AlertManager和DeepFlow。这个开源的可观察性平台解决方案通过GitHub Actions自动交付,以创建服务。
Kubernetes 已成为容器编排事实上的标准,为大规模管理容器化应用程序提供了强大的平台。Kubernetes 的一项基本功能是其弹性伸缩功能,它允许应用程序根据工作负载和性能指标进行扩展或缩减。在本文中,我们将探讨 Horizontal Pod Autoscaler (HPA),它是 Kubernetes 自动缩放的关键组件。我们将深入研究 HPA 的基础知识、它的工作原理以及如何使用自定义指标和资源限制来增强其性能。
https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
谷歌的最佳实践告诉你,重要服务一定要配置 Guaranteed 的,这样在资源不足的时候可以保证你的重要服务不被驱逐。
Grafana 大盘: https://github.com/clay-wangzhi/grafana-dashboard/blob/master/etcd/etcd-dash.json 导入即可
原文 https://www.chenshaowen.com/blog/how-to-set-hpa-for-kubernetes-app.html
作者 | Lasse Vilhelmsen 译者 | 刘雅梦 策划 | 李冬梅 文描述了一个自动化的 CPU 垂直扩展系统的实现,在该系统中,优步(Uber)上运行的每个存储工作负载都被分配到了理想数目的内核。如今,该框架已被用于调整超过 50 万个 Docker 容器,自其建立以来,已净减少了超过 12 万个内核的分配,从而每年节省了数百万美元的基础设施支出。 在优步(Uber),我们在容器化环境中运行所有的存储工作负载,如 Docstore、 Schemaless、M3、MySQL、Cass
田奇,腾讯云高级工程师,专注大规模离在线混部,弹性伸缩,云原生成本优化,熟悉Kubernetes,关注云原生大数据、AI。 王孝威,腾讯云容器产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 前言 随着 Kubernetes 的普及,企业已经普遍接受了容器,正在向云原生演进。但是当前的 Kubernetes 只解决云原生的第一步(Day 1),就是利用容器编排调度和声明式API等,来解决资源获取、应用部署、高可用容灾、基础运维等难题。但是目前采纳 Kubernet
实际生产系统, 会遇到某个服务需要扩容的场景,也可能会遇到由于资源紧张或者工作负载降低而需要减少服务实例数量的场景。
Kubernetes对Pod的扩缩容操作提供了手动和自动两种模式,手动模式通过执行kubectl scale命令或通过RESTful API对一个Deployment/RC进行Pod副本数量的设置。自动模式则需要用户根据某个性能指标或者自定义业务指标,并指定Pod副本数量的范围,系统将自动在这个范围内根据性能指标的变化进行调整。
HPA是Horizontal Pod Autoscaler的缩写,它在Kubernetes中允许根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数量,从而使得应用程序能够自动扩展或收缩,以适应变化的工作负载,进而提高资源利用率和应用程序的性能。
腾讯云容器团队对IDC、上云非容器化、容器化的计算资源利用情况进行了调研,结果显示容器化改造后资源利用率提升最高可达60%~70%,并提出容器化资源利用率成熟度模型。
唐聪,腾讯云容器技术专家,极客时间专栏《etcd实战课》作者,开源项目kstone和crane内部雏形版 founder,etcd活跃贡献者,主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来,在新冠疫情和互联网政策的冲击之下,各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本,本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例,详细阐述如何从 0到1(成本数据采集与分析、优化措施、行
Kubernetes从1.1版本开始, 新增了名为Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 的控制器, 用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。 HPA控制器基于Master的kube-controller-manager服务启动参数–horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的探测周期(默认值为15s) , 周期性地监测目标Pod的资源性能指标, 并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比, 在满足条件时对Pod副本数量进行调整。Kubernetes在早期版本中, 只能基于Pod的CPU使用率进行自动扩缩容操作, 关于CPU使用率的数据来源于Heapster组件。 Kubernetes从1.6版本开始, 引入了基于应用自定义性能指标的HPA机制, 并在1.9版本之后逐步成熟。
唐聪,腾讯云容器技术专家,极客时间专栏《etcd实战课》作者,开源项目kstone和crane内部雏形版 founder,etcd活跃贡献者,主要负责腾讯云大规模k8s和etcd平台稳定性和性能优化、业务集群成本优化、有状态服务容器化等产品研发设计工作。 背景 2021年下半年以来,在新冠疫情和互联网政策的冲击之下,各大互联网公司都在进行降本增效。降本增效的一大核心手段就是优化计算资源成本,本文将以腾讯某内部 Kubernetes/TKE 业务为案例,详细阐述如何从 0到1(成本数据采集与分析、优化措施、
HPA似乎很简单。我通过遵循所有的文档来启用它。但它对我不起作用! 这是真的,HPA(水平Pod自动定标器)不工作的某些应用或者是应用程序所有者做了什么错误的事情,破坏了HPA?继续往下读吧。 在继续
cgroups(control groups,控制组群) 是 Linux 内核的一个功能,用来限制、控制与分离一个进程组的资源(如CPU、内存、磁盘输入输出等)。它是由 Google 的两位工程师进行开发的,自 2008 年 1 月正式发布的 Linux 内核 v2.6.24 开始提供此能力。cgroups到目前为止,有两个大版本, 即 v1 和 v2 。
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营:那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司,以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
本文环境是二进制部署的k8s集群,prometheus和grafana通过yaml部署(非operator)
Kubernetes 是一个简单且复杂的系统,简单之处在于其整体架构比较简单清晰,是一个标准的 Master-Slave 模式,如下:
最近的项目,Kubernetes的人员要做系统维护的时候,需要修改我容器化应用的PDB,一直问我是否可以改动。
近些年随着云计算和云原生应用的兴起,容器技术可以很好地解决许多问题,所以将大数据平台容器化是一种理想的方案。本文将结合袋鼠云数栈在Flink on Kubernetes的实践让您对大数据平台容器化的操作和价值有初步的了解。
在我们管理庞大的 Kubernetes Cluster 的过程中,随着业务量的急剧增长,我们面临着一系列的挑战。为了更好地推动我们的平台发展,我们必须进行大量的性能测试,尝试大规模启用和扩展我们的服务实例。这种不断变化和扩展的需求,使得我们无法准确预测未来所需的计算资源的数量,这无疑增加了我们的运维难度。
QOS是K8S中的一种资源保护机制,其主要是针对不可压缩资源比如内存的一种控制技术。比如在内存中,其通过为不同的Pod和容器构造OOM评分,并且通过内核策略的辅助,从而实现当节点内存资源不足的时候,内核可以按照策略的优先级,优先kill掉那些优先级比较低(分值越高,优先级越低)的Pod。
HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是Kubernetes的一项功能,可以自动根据CPU使用率等指标来调整Pod副本数量,以实现自动水平扩展和收缩应用程序。使用HPA,可以根据应用程序的需求动态调整Pod数量,从而实现更好的负载均衡和资源利用率。
携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规模的增大而增大,集群的扩容,上下线,实例扩容都面临着不小的挑战。
在Kubernetes中,HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是一种自动扩缩容应用程序的方式,可以根据应用程序负载动态调整Pod副本数量。HPA是一个非常有用的功能,它可以帮助您实现自动水平扩展和收缩应用程序,并确保应用程序始终能够处理负载。
在K8s集群治理过程中,常常会因CPU、内存等高使用率状况而形成热点,既影响了当前节点上Pod的稳定运行,也会导致节点发生故障的几率的激增,为了应对集群节热点、负载不均衡等问题,需要动态平衡各个节点之间的资源使用率,因此需要基于节点的相关监控指标,构建集群资源视图
李盖,容器产品中心后台开发,负责腾讯云 TKE 的对内自研上云业务,主要负责集群调度、资源效率提升、集群稳定性等方向。 引言 在 K8s 集群运营过程中,常常会被节点 CPU 和内存的高使用率所困扰,既影响了节点上 Pod 的稳定运行,也会增加节点故障的几率。为了应对集群节点高负载的问题,平衡各个节点之间的资源使用率,应该基于节点的实际资源利用率监控信息,从以下两个策略入手: 在 Pod 调度阶段,应当优先将 Pod 调度到资源利用率低的节点上运行,不调度到资源利用率已经很高的节点上 在监控到节点资源率较
田奇,腾讯高级工程师,专注大规模在离线混部,分布式资源管理调度,熟悉Kubernetes,关注云原生大数据、AI。 导语 什么是在离线混部 随着微服务、大数据、人工智能的不断发展,为了满足业务需求,企业的 IT 环境通常运行两大类服务,一类是在线服务,一类是离线作业。 在线服务:往往长时间运行,服务流量存在周期特性,整体资源使用率不高,但是对服务 SLA 却有着极高的要求,如网页搜索服务、电商交易服务等。 离线作业:往往是资源密集型服务,但其可以容忍较高的时延、失败任务重启,如大数据分析服务、机器学习训
王孝威,FinOps 认证从业者,腾讯云容器服务产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务。 余宇飞,FinOps 认证从业者,腾讯云专家工程师,从事云原生可观测性、资源管理、降本增效产品的开发。 资源利用率为何都如此之低? 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率,但如果没有额外的能力支撑,提升的能力十分有限,根据 TKE 团队之前统计的数据:Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析,如下图所示:TKE
随着云计算和容器技术的发展,以docker为核心的容器技术迅速在开发者和科技公司中应用,Kubernetes凭借丰富的企业级、生产级功能成为事实上的容器集群管理系统。可是k8s的通用性削弱了调度算法的定制性,本文将调研定制化调度算法的方法,并且给出一个开源实现。
根据 CAST AI 对 4000 个 Kubernetes 集群的分析,Kubernetes 集群通常只使用 13% 的 CPU 和平均 20% 的内存,这表明存在严重的过度配置。
作者颜卫,腾讯高级后台开发工程师,专注于Kubernetes大规模集群管理和资源调度,有过万级集群的管理运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。
Horizontal Pod Autoscaler(HPA,Pod水平自动伸缩),根据平均 CPU 利用率、平均内存利用率或你指定的任何其他自定义指标自动调整 Deployment 、ReplicaSet 或 StatefulSet 或其他类似资源,实现部署的自动扩展和缩减,让部署的规模接近于实际服务的负载。HPA不适用于无法缩放的对象,例如DaemonSet。
服务监控系统 Prometheus 2.0 已发布,Prometheus 是一个 Go 语言开发的开源的服务监控系统和时间序列数据库。
之前讲过普罗米修斯自己就是一个时序数据库, 它从 exporter 拉取的数据都会按时间戳保存到对应的文件里,这个时序数据库默认会保存 14 天的数据。 而它自己也开发了一套名为 PromQL 的类 SQL 的查询语言用来从各种维度让用户来查询并计算监控的数据。 我们先来看一下我自己编写的 exporter 的接口, 看看它向普罗米修斯的主服务返回的监控数据是什么样的。
作者 | 孙高飞 理解 instant 类型和 range 类型 在 PromQL 中我们可以使用很多的操作符和内置函数来计算我们的监控数据, 而这些操作符和内置函数在计算的 时候要求输入的参数是有类
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