Kubernetes自动伸缩构建基块 有效的kubernetes自动伸缩需要两层可扩展性之间的协调:(1)豆荚(Pod)层自动伸缩器,这包括水平豆荚自动伸缩器(Horizontal Pod Autoscaler 阅读VPA的官方wiki页面了解详细的规范和设计。 如果某些豆荚仍然处于待处理状态,则重复该过程,并向集群添加更多节点。 在推出CA时考虑这些问题: 集群自动伸缩器确保集群中的所有豆荚都有一个可以运行的地方,不管是否有CPU负载。 如果没有足够的节点来运行豆荚,则会出现可伸缩性事件,CA会发现部分或所有伸缩的豆荚处于待处理状态。 CA分配新节点 豆荚被调度到所提供的节点上。 不要将云供应商可伸缩性机制与CA混淆。CA在你的集群中工作,而云供应商的可伸缩性机制(如AWS中的ASG)则基于节点分配工作。它不知道豆荚或应用程序发生了什么。
flex-end:伸缩项目向一行的结束位置靠齐。 center:伸缩项目向一行的中间位置靠齐。 space-between:伸缩项目会平均地分布在行里。 第一个伸缩项目一行中的最开始位置,最后一个伸缩项目在一行中最终点位置。 space-around:伸缩项目会平均地分布在行里,两端保留一半的空间。 flex-end:伸缩项目在侧轴终点边的外边距靠住该行在侧轴终点的边 。 center:伸缩项目的外边距盒在该行的侧轴上居中放置。 baseline:伸缩项目根据他们的基线对齐。 stretch(默认值):伸缩项目拉伸填充整个伸缩容器。此值会使项目的外边距盒的尺寸在遵照「min/max-width/height」属性的限制下尽可能接近所在行的尺寸。 主要用来决定伸缩容器剩余空间按比例应扩展多少空间。 flex-shrink: <number> (默认值为: 1) 根据需要用来定义伸缩项目收缩的能力。
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CSS3在布局方面做了非常大的改进,使得我们对块级元素的布局排列变得十分灵活,适应性非常强,其强大的伸缩性,在响应式开中可以发挥极大的作用。 Flex布局的语法规范经过几年发生了很大的变化,也给Flexbox的使用带来一定的局限性,因为语法规范版本众多,浏览器支持不一致,致使Flexbox布局使用不多 2、各属性详解**** 1.flex子项目在主轴的缩放比例 ,不指定flex属性,则不参与伸缩分配 min-width 最小值 min-width: 280px 最小宽度 不能小于 280 max-width: 1280px 最大宽度 不能大于 1280 2.flex-direction 项目被拉伸以适应容器。 让子元素的高度拉伸适用父容器(子元素不给高度的前提下) center 项目位于容器的中心。 垂直居中 flex-start 项目位于容器的开头。 规定灵活的项目不拆行或不拆列。 不换行,则 收缩(压缩) 显示 强制一行内显示 wrap 规定灵活的项目在必要的时候拆行或拆列。
learn from 从0开始学大数据(极客时间) 大规模数据存储问题: 容量问题,数据量超过磁盘容量 读写速度,磁盘读写慢 数据可靠性,磁盘寿命问题 RAID(独立磁盘冗余阵列) 是将多块普通磁盘组成一个阵列 主要是为了改善磁盘的存储容量、读写速度,增强磁盘的可用性和容错能力 RAID 技术只是在单台服务器的多块磁盘上组成阵列(垂直伸缩) 大数据需要更大规模的存储空间和更快的访问速度。 (水平伸缩)
controller)或部署配置(deployment configuration)的pod收集的度量标准(metrics)自动增加或减少复制控制器或部署配置的规模。 在向上扩展时,unready状态中的pod的CPU使用率为0 CPU,并且autoscaler在向下伸缩时会忽略这些pod。 无法获取到指标的pod在向上伸缩时CPU使用率为0%,向下伸缩时CPU使用率为100%。这样可以在HPA决策期间实现更高的稳定性。 scaleTargetRef.name 要伸缩的对象的名称 scaleTargetRef.apiVersion 要扩展的对象的API版本 minReplicas 向下伸缩时的最小副本数 maxReplicas Min replicas 要缩小到的最小副本数 Max replicas 要扩展到的最大副本数 Conditions 如果对象使用v2alpha1API,则显示status conditions。
我们可以这样理解,vmis就是kubernetes(k8s)里面的控制器(DeployMent,ReplicaSet)管理我们pod的副本数,实现扩缩容、回滚等。 也可以借助HorizontalPodAutoscaler(hpa)实现弹性伸缩。 这里我们就说vmis控制器,在这里的vmis控制器,管理我们vmi虚拟机实例的副本数,也可以实现扩缩容,借助hpa实现弹性伸缩。所有我们的yaml文件写法原理都类似。 virtualmachinereplicaset-controller Started the virtual machine by creating the new virtual machine instance testreplicasetw75s4 扩缩容 Running 0 3m15s virt-launcher-testreplicasetv4dzs-bm4s8 2/2 Running 0 10s 弹性伸缩
,即副本数的伸缩,可以用于根据某种指标扩容的场景(比如cpu/mem使用率,连接数等等)。 HorizontalPodAutoscaler 中采用的副本数计算方法较为简单,其认为当 pod 数量增长一倍时,单个 pod 的负载也会降低一半,实际的业务程序很难满足这个需求,因此在实际使用中需要配合自身对业务程序的预估设置动态扩容规则 pod 纵向扩容(VerticalPodAutoscaler) VerticalPodAutoscaler 实现了 pod 的纵向伸缩,即request的伸缩。 ,尝试调度 Pending 的 pod,当 ClusterAutoscaler 发现依据某个节点的模板创建此节点之后,pod 即可被调度时,即会触发相应伸缩组的扩容操作。 同时,ClusterAutoscaler 提供了 --expander 参数,通过此参数即可指定不同的选择算法,从而影响当存在多个伸缩组模板时,实际去扩容哪一个伸缩组。
1、什么是K8s的弹性伸缩? 2、K8s的弹性伸缩的工作原理? 这就是k8s的弹性伸缩的工作原理,主要是监控CPU的使用率,然后来决定是否增加或者减少Pod的数量。 3、K8s的弹性伸缩的实践,为了演示效果,这里对rc进行cpu资源的进行限制,方便压力测试效果。 这里没有完成伸缩的具体原因是因为下面这段话。
删除之后千万 不能保存分区表,不然根分区就找不到了,我们要重新创建一个近缩小版的sda2做为根分区。 Fdisk在分区时严格计算磁柱大小,笔者这里fdisk使 用+18G容量表示方法,如果仔细计算磁柱大小应该可以缩小更多的容量。创建之后才可以保存。 ? 下面我们可以重新启动我们的系统,查看缩根是否成功了,如果系统无法启动那就…… 下面是修改根分区后的状况,可以看出我们成功从根分区手里借出751MB空闲空间。 ? 因为是对根文件系统的操作,所以一旦失败,数据丢失是肯定的,缩根有风险,操作须谨慎!!!
弹性伸缩的级别 借鉴业界对自动驾驶的分级规则,现定义服务的弹性伸缩级别如下: 级别 说明 扩展 收缩 业务是否感知 操作时间 0 系统不支持伸缩 - - - - 1 运维手动添加机器 人工 人工 是 x level 5 周期性的弹性伸缩是指基于对历史数据和公司、服务业务的资源用量波峰波谷的周期性规律的总结,定时对服务和集群 规模进行扩缩容。 该公司 可以指定一个定时伸缩策略,每天早晨 5 点将集群规模扩大 x 倍,xx 业务规模扩大 y 倍,11 点再缩容至原规模,下午 4 点再进行扩容, 以此类推。 addon resizer 的这种特性决定了它用来伸缩与集群 规模密切相关的服务。 建议在伸缩组中配置多种同规格的实例类型,提高节点伸缩成功率。 实际使用中,一般为 node 建立多个 node group,专门配置几个 group 来启用弹性伸缩应对突发流量进行扩缩容。
aside.setAttribute("class", "open") console.log("not in") } } 6.侧边栏缩入
弹性伸缩功能的重要性想必大家也都清楚,我们对云计算的要求越来越高,现在更是希望它能够实现弹性伸缩功能。那么,云计算可以弹性伸缩吗?弹性伸缩有什么特点?针对这两个关键问题,下文会有详细的介绍。 云计算可以弹性伸缩吗? 先明确跟大家说下,很多云计算都是可以实现弹性伸缩的。而云计算弹性伸缩一般来说都分为纵向弹性伸缩和横向弹性伸缩。想要实现云计算对外的服务,需要将所有资源集结在一起。 想要将所有资源集结在一起,则需要通过横向弹性伸缩增加ECS资源。听上去好像比较难以理解,其实这就相当于服务器如果不够用,那么就通过增加服务器的数量来解决这一问题。 而对于纵向弹性伸缩来说,则需要通过增加ECS资源的配置来实现。 弹性伸缩有什么特点? 1、在固定的时间段内可以完成自动弹性伸缩,一是通过人工的预测,二是程序自动设置所需的伸缩时间段。 云计算可以弹性伸缩吗?弹性伸缩有什么特点?这两个问题我们都做了详细的介绍,如果大家之前对这两个问题都不甚明白,可以通过上文来了解一下。希望以上内容可以帮助到大家。
云计算是现在很多企业的必备安装系统,因着互联网的高速发展,也要求云计算具有弹性伸缩的功能。那么云计算怎么实现弹性伸缩?弹性伸缩有哪些特点?先来看看以下的讲解。 云计算怎么实现弹性伸缩 云计算弹性伸缩有两种,一种是横向弹性伸缩,一种是纵向弹性伸缩。横向弹性伸缩通过增加ECS资源,将资源整合到一起后,作为一个整体来实现云计算的对外服务。 弹性伸缩有哪些特点 1、可通过人工预测,自动设置需要伸缩的时间段,在每日或每周的这个时间段实现自动弹性伸缩。 2、在人工无法预测的情况下,可根据负载的情况实现智能弹性伸缩。 4、设置好弹性伸缩后,就不需要人工进行干预了,只需要关注情况即可。既节约了成本,又提高了工作效率。 云计算怎么实现弹性伸缩?通过横向和纵向弹性伸缩的相互结合,实现云计算的弹性伸缩。 同时,通过弹性伸缩还可以将云计算的系统利用率达到最合理化,也避免了资源浪费。
科赛网后端研发工程师) 在这篇文章中,科赛网后端研发工程师高朋首先介绍了 Cluster Auto Scaler 的主要设计、功能和他们对 Cluster-Autoscaler 的一些改动,使得这个组件可以支持预测性伸缩 CA:一个按需伸缩物理资源的组件 Cluster-Autoscaler(CA)是一个在 Kubernetes 中做虚拟机节点扩展的组件,它可以帮你屏蔽掉资源的物理层需求。 如何实现预测性伸缩 如果大家经常关注 KubeCon,我记得负责人提过他们不会支持预测性。接下来我将介绍我们的修改逻辑,实现支持一个预测性的分组。 总结 以上就是我们的整个设想,如何对预测区伸缩做改进。 最后我再对本次演讲做一下总结: CA 是一个用于在公有云上进行集群自动伸缩的组件; 架构分层和专业分层要求接口的分层(后端工程师和算法工程师); CA 按照公有云的虚拟机分级,构造虚拟 Pod; 介绍时序预测的方法
k8s 弹性伸缩 传统弹性伸缩的困境 弹性伸缩的难点在于及时响应业务的实际负载。 ? 比较常见的解决方法如下: 在初始化创建资源之前,提前做好压测,对环境资源的需求上做到资源预留(至少要高出实际20~30%) kubernetes弹性伸缩布局 常规的做法是给集群资源预留保障集群可用,通常 此时如果大规格机器有较低的利用率被判断缩容,那么很有可能会造成节点缩容后,容器重新调度后的争抢。如果优先缩容小规格机器,则可能造成缩容后资源的大量冗余。 HPA 控制器通过 Metrics Server 的 API(Heapster 的 API 或聚合 API)获取这些数据,基于用户定义的扩缩容规则进行计算,得到目标 Pod 副本数量。 ; 如果符合autoscaler规则,则修改Deployment的ReplicaSet副本数量进行伸缩。
异步 同步调用使得组件和组件之间紧密耦合起来,这样就使得要想伸缩应用就需要伸缩所有的组件,这不仅带来使得伸缩的成本增加,而且这种高度耦合性使得伸缩变得更加困难。 切分 没有切分就没有伸缩性,因此一个具有良好伸缩性的系统必须进行切分,而切分可以从两个地方入手,首先应用角度来说,可以将系统在垂直方向上面分层(这是一种系统架构级的粗粒度的切分),同时将系统的每个层按照功能或者资源进行水平的切分 我想这一点大家应该比较清楚,如果将业务逻辑用存储过程实现,那么就会造成非常差的伸缩性,但是我想说的是及时不用关系数据库的特性,如果我们不能从应用的角度去设计系统,照样会造成很差的伸缩性。 容量规划以及伸缩性探讨会 我们要清楚的认识到当前系统能支持的负载,以及系统中可能存在的性能和伸缩性的瓶颈在哪里,在解决了某一个伸缩性的瓶颈以后,我们就需要关注下一个随着系统不断增加可能带来伸缩性瓶颈的问题 关注系统质量 应该在系统开始的时候就关注系统质量,而不是在测试阶段出现问题的时候才考虑如何伸缩,那个时候就晚了。
而越来越多的企业更是要求云计算能够实现弹性伸缩功能。那么,云计算弹性伸缩是什么?弹性伸缩应用场景有哪些?下文将展开细致的介绍。 云计算弹性伸缩是什么? 当用户需要更多的业务和资源时,云计算弹性伸缩就会增加资源,为我们的业务提供支持,而当用户对资源的需求比较小的时候,弹性伸缩则会相应减少资源的分配,这样可以节约我们的资源成本,达到合理利用资源的目的。 云计算的弹性伸缩包括纵向弹性伸缩和横向弹性伸缩,纵向弹性伸缩的方式是通过增加配置来实现的,而横向弹性伸缩则是通过增加实例资源来实现的。这两种弹性伸缩方式是不同的概念。 弹性伸缩应用场景有哪些? 云计算的弹性伸缩应用于这类平台,一方面可以提供稳定的保障,另一方面也是节约资源。 云计算弹性伸缩是什么?弹性伸缩应用场景有哪些?这两个问题,我们已经做了比较详细的介绍,大家在看完后应该也有所收获。 云计算的弹性伸缩重要性越来越凸显。
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