Bagaimanakah saya membuat skala aplikasi di Kubernet?
Artikel ini membincangkan aplikasi penskalaan di Kubernet menggunakan skala manual, HPA, VPA, dan AutoScaler kluster, dan menyediakan amalan dan alat terbaik untuk pemantauan dan mengautomasikan skala.
Bagaimana saya membuat skala aplikasi di Kubernet?
Aplikasi penskalaan di Kubernet melibatkan menyesuaikan bilangan contoh aplikasi anda (PODs) berdasarkan permintaan. Ini dapat dicapai melalui beberapa mekanisme:
- Skala Manual : Anda boleh secara manual skala bilangan replika penggunaan atau replika menggunakan perintah
kubectl scale
. Contohnya, untuk skala penempatan yang dinamakanmy-deployment
kepada 5 replika, anda akan menjalankankubectl scale deployment/my-deployment --replicas=5
. -
Autoscaler POD Horizontal (HPA) : HPA secara automatik menstabilkan bilangan pod dalam penggunaan, replika, atau statefulet berdasarkan penggunaan CPU yang diperhatikan atau metrik adat. Anda menentukan sumber HPA dengan penggunaan purata sasaran (contohnya, 50% CPU) dan Kubernet menyesuaikan bilangan pod yang sewajarnya.
Contoh konfigurasi HPA YAML:
<code class="yaml">apiVersion: autoscaling/v2beta1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: my-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: my-deployment minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu targetAverageUtilization: 50</code>
Salin selepas log masuk - Autoscaler Pod Vertikal (VPA) : VPA skala sumber (CPU dan memori) yang diperuntukkan kepada pod dan bukannya bilangan pod. Ia boleh mengesyorkan atau secara automatik menggunakan perubahan kepada permintaan sumber POD berdasarkan corak penggunaan.
- Kluster Autoscaler : Ini digunakan untuk menyesuaikan saiz kluster Kubernet secara automatik dengan menambahkan atau mengeluarkan nod berdasarkan permintaan sumber. Ia berfungsi bersempena dengan HPA untuk memastikan terdapat nod yang cukup untuk menyokong bilangan pod yang diperlukan.
Skala di Kubernetes memberikan fleksibiliti dan memastikan aplikasi anda dapat mengendalikan beban yang berbeza dengan cekap.
Apakah amalan terbaik untuk penempatan Kubernetes?
Apabila skala penyebaran Kubernet, pertimbangkan amalan terbaik berikut untuk memastikan kecekapan dan kebolehpercayaan:
- Tentukan permintaan dan had sumber : Menetapkan permintaan dan had sumber yang betul untuk pod anda membantu Kubernet menjadualkannya dengan cekap dan memastikan bahawa pod lain tidak kebuluran sumber. Ini penting bagi HPA dan VPA untuk berfungsi dengan berkesan.
- Gunakan HPA dengan metrik tersuai : Walaupun penggunaan CPU adalah metrik biasa, menggunakan metrik tersuai (contohnya, permintaan sesaat, panjang giliran) dapat memberikan keputusan skala yang lebih tepat berdasarkan keperluan khusus aplikasi anda.
- Melaksanakan skala secara beransur -ansur : Elakkan penskalaan secara tiba -tiba untuk mengelakkan sistem anda. Melaksanakan peraturan penskalaan secara beransur -ansur untuk meningkatkan atau mengurangkan bilangan pod secara bertahap.
- Pantau dan Tune : Secara kerap memantau aktiviti skala anda dan sesuaikan tetapan HPA/VPA anda berdasarkan prestasi yang diperhatikan dan corak penggunaan sumber.
- Ujian dan sahkan : Gunakan persekitaran pementasan untuk menguji konfigurasi skala anda sebelum memohon mereka untuk pengeluaran. Alat seperti Kejuruteraan Chaos dapat membantu mengesahkan sejauh mana sistem anda mengendalikan skala di bawah pelbagai keadaan.
- Kos dan prestasi keseimbangan : Mengoptimumkan strategi skala anda untuk mengimbangi antara kecekapan dan prestasi kos. Pertimbangkan kos menjalankan pod tambahan berbanding keuntungan prestasi.
- Pastikan kesediaan POD : Pastikan bahawa probe kesediaan aplikasi anda dikonfigurasi dengan betul supaya Kubernetes tahu apabila pod yang baru berskala bersedia menerima lalu lintas.
Dengan mengikuti amalan terbaik ini, anda dapat memastikan bahawa penyebaran Kubernet anda diperkuat dengan berkesan dan cekap.
Bagaimanakah saya dapat memantau dan menyesuaikan penskalaan kluster Kubernet saya?
Memantau dan menyesuaikan skala kluster Kubernet melibatkan beberapa langkah dan alat:
- Alat Pemantauan : Gunakan alat pemantauan seperti Prometheus dan Grafana untuk mengumpul dan memvisualisasikan metrik mengenai prestasi dan penggunaan sumber kelompok anda. Prometheus boleh dikonfigurasikan untuk mengikis metrik dari komponen Kubernet anda, sementara Grafana boleh digunakan untuk membuat papan pemuka untuk visualisasi.
- Kubernetes Dashboard : Papan pemuka Kubernet memberikan gambaran keseluruhan status kluster anda, termasuk penggunaan sumber dan metrik pod. Ia boleh menjadi alat yang berguna untuk pemeriksaan cepat dan pelarasan.
- Log dan Peristiwa : Memantau log dan peristiwa di Kubernet menggunakan alat seperti Elasticsearch, Fluentd, dan Kibana (EFK Stack) untuk mendapatkan pandangan tentang apa yang berlaku dalam kelompok dan pod anda. Ini dapat membantu anda mengenal pasti isu -isu yang boleh menjejaskan skala.
- Melaraskan dasar skala : Berdasarkan pandangan yang diperoleh dari pemantauan, laraskan dasar HPA dan VPA anda. Sebagai contoh, jika anda melihat bahawa permohonan anda sering pancang dalam penggunaan CPU, anda mungkin menyesuaikan HPA untuk skala lebih agresif.
- Peringatan : Sediakan peraturan peringatan di Prometheus atau alat pemantauan lain untuk memberitahu anda apabila ambang tertentu (misalnya, penggunaan CPU yang tinggi, memori yang rendah) dicapai, jadi anda boleh mengambil tindakan segera.
- Pelarasan Automatik : Gunakan alat automasi seperti ArgOCD atau Fluks untuk mengautomasikan pelarasan dasar skala berdasarkan peraturan yang telah ditetapkan atau model pembelajaran mesin yang menganalisis data sejarah.
Dengan menggabungkan pendekatan ini, anda boleh memantau dan menyesuaikan penskalaan kluster Kubernet anda dengan berkesan untuk memenuhi permintaan dinamik aplikasi anda.
Alat apa yang boleh saya gunakan untuk mengautomasikan skala di Kubernet?
Beberapa alat boleh digunakan untuk mengautomasikan skala di Kubernet:
- AutoScaler Pod Horizontal (HPA) : Dibina ke dalam Kubernet, HPA mengotomatisasi skala berdasarkan CPU atau metrik adat. Ia adalah cara yang paling mudah untuk mengautomasikan skala mendatar dalam ekosistem Kubernetes.
- Autoscaler Pod Vertical (VPA) : Juga sebahagian daripada ekosistem Kubernet, VPA mengautomasikan skala sumber yang diperuntukkan kepada pod. Ia berguna untuk memastikan bahawa pod mempunyai jumlah sumber yang betul.
- Kluster AutoScaler : Alat ini secara automatik menyesuaikan bilangan nod dalam kluster anda berdasarkan permintaan untuk pod. Ia mengintegrasikan dengan baik dengan HPA untuk memastikan terdapat sumber yang cukup untuk berskala.
- Prometheus dan Grafana : Walaupun alat pemantauan terutamanya, mereka boleh digunakan untuk mencetuskan penskalaan automatik melalui integrasi dengan sistem peringatan dan alat automasi.
- KEDA (Kubernetes Autoscaling yang didorong oleh peristiwa) : Keda memanjangkan keupayaan Kubernetes dengan membolehkan anda skala berdasarkan peristiwa atau metrik luaran, bukan hanya CPU atau memori. Ia amat berguna untuk beban kerja tanpa pelayan dan microservices.
- Argocd dan Flux : Alat Gitops ini boleh mengautomasikan penggunaan dan pengurusan sumber Kubernet anda, termasuk konfigurasi skala. Mereka boleh menggunakan perubahan berdasarkan kemas kini ke repositori Git anda.
- Knative : Knative menyediakan satu set komponen middleware untuk membina aplikasi moden, tanpa pelayan di Kubernetes. Ia termasuk keupayaan autoscaling yang boleh digunakan untuk menguruskan kitaran hayat aplikasi anda secara automatik.
- ISTIO dan perkhidmatan lain : Perkhidmatan mesh seperti Istio dapat menyediakan pengurusan lalu lintas dan metrik yang boleh digunakan untuk memacu keputusan autoscaling.
Dengan memanfaatkan alat ini, anda boleh mengautomasikan proses skala di Kubernet untuk memastikan aplikasi anda responsif dan cekap sumber.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya membuat skala aplikasi di Kubernet?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Empat cara untuk keluar dari Docker Container: Gunakan Ctrl D di terminal kontena masukkan perintah keluar di terminal kontena Gunakan Docker Stop & lt; container_name & gt; Perintah Gunakan Docker Kill & lt; container_name & gt; Perintah di terminal tuan rumah (keluar kuasa)

Cara memulakan semula bekas Docker: Dapatkan ID Container (Docker PS); Hentikan bekas (Docker Stop & lt; container_id & gt;); Mulakan bekas (Docker Start & lt; container_id & gt;); Sahkan bahawa permulaan semula berjaya (Docker PS). Kaedah lain: Docker mengarang (Docker-Compose Restart) atau Docker API (lihat Dokumentasi Docker).

Kaedah untuk menyalin fail ke tuan rumah luaran di Docker: Gunakan arahan CP Docker: Jalankan Docker CP [Options] & lt; Container Path & GT; & lt; PATH HOST & GT;. Menggunakan jumlah data: Buat direktori pada tuan rumah, dan gunakan parameter -V parameter untuk memasang direktori ke dalam bekas apabila membuat bekas untuk mencapai penyegerakan fail bidirectional.

Anda boleh menanyakan nama kontena Docker dengan mengikuti langkah -langkah: Senaraikan semua bekas (Docker PS). Tapis senarai kontena (menggunakan arahan grep). Mendapat nama kontena (terletak di lajur "Nama").

Proses memulakan MySQL di Docker terdiri daripada langkah -langkah berikut: Tarik imej MySQL untuk membuat dan memulakan bekas, tetapkan kata laluan pengguna root, dan memetakan sambungan pengesahan port Buat pangkalan data dan pengguna memberikan semua kebenaran ke pangkalan data

Docker Container Startup Langkah: Tarik Imej Bekas: Run "Docker Pull [Mirror Name]". Buat bekas: Gunakan "Docker Buat [Pilihan] [Nama Mirror] [Perintah dan Parameter]". Mulakan bekas: Jalankan "Docker Start [Nama Container atau ID]". Semak Status Kontena: Sahkan bahawa bekas sedang berjalan dengan "Docker PS".

Langkah -langkah untuk mengemas kini imej Docker adalah seperti berikut: Tarik tag imej terkini imej baru memadam imej lama untuk tag tertentu (pilihan) mulakan semula bekas (jika diperlukan)

Kaedah untuk melihat log Docker termasuk: Menggunakan arahan Log Docker, contohnya: Log Docker Container_Name Gunakan arahan docker exec untuk menjalankan /bin /sh dan lihat fail log, contohnya: docker exec -it container_name /bin /sh; Cat /var/log/container_name.log Gunakan arahan log docker-compose compose, contohnya: docker-compose -f docker-com
