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Kubernetes101:集群、水平和垂直豆荚

Kubernetes构建基块 有效的kubernetes需要两层可扩展性之间的协调:(1)豆荚(Pod)层器,这包括水平豆荚器(Horizontal Pod Autoscaler ,HPA)和垂直豆荚器(Vertical Pod Autoscaler,VPA);(2)集群级可性,由集群器(Cluster Autoscaler,CA)管理;它可以增加或减少集群内的节点数量 无法使用直接操作复制控制器的滚更新。在进行部署时,管理底层副本集的大小取决于部署对象 垂直豆荚器(VPA) 垂直豆荚器(VPA)将更多(或更少)的cpu或内存分配给现有豆荚。 (CA) 集群器(CA)基于待处理的豆荚扩展集群节点。 Kubernetes器如何相互作用 如果你想在放你的Kubernetes集群达到涅槃境界,你将需要豆荚层放与CA一起使用。它们的工作方式是相对简单的,如下图所示。 ?

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容器

概览 使用Horizo​​ntal Pod Autoscalers的要求 支持的指标 放 CPU扩展 可测量测量 查看Horizo​​ntal Pod Autoscaler 查看Horizo​​ntal Pod Autoscaler 状态条件 概览 由HorizontalPodAutoscaler对象定义的横向pod器(autoscaler)指定系统应如何根据从属于该复制控制器(replication 使用Horizontal Pod Autoscalers的要求 要使用横向pod器(horizontal pod autoscalers),您需要安装OpenShift Container Platform minReplicas 向下时的最小副本数 maxReplicas 向上扩展时的最大副本数 targetAverageUtilization 每个pod应使用的请求CPU的平均百分比 根据内存利用率放 与基于CPU的放不同,基于内存的放需要使用YAML而不是使用oc autoscale命令来指定放器。

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    Pod容器(HPA) 测试

    HPA(Horizontal Pod Autoscaler)在k8s集群中用于POD水平,它是基于CPU和内存利用率对Deployment和Replicaset控制器中的pod数量进行容 (除了CPU和内存利用率之外,也可以基于其他应程序提供的度量指标custom metrics进行容)。 pod放不适用于无法放的对象,比如DaemonSets。HPA由Kubernetes API资源和控制器实现。 以下对K8S集群使用HPA进行Pod做个测试记录 1. ,可以是集群之外的件的指标数据,如消息队列长度 - object 引用描述集群中某单一对象的特定指标,如Ingress对象上的hits-per-second等 - pods 引用当前被弹性的Pod

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    Kubernetes 垂直走向何方?

    这就引出 Pod 垂直(VPA,Vertical Pod Autoscaler),本文主要介绍 Kubernetes 社区对 Pod 垂直件的开发规划。 VPA定义 垂直(VPA,Vertical Pod Autoscaler) 是一个基于历史数据、集群可使用资源数量和实时的事件(如 OMM, 即 out of memory)来设置Pod所需资源并且能够在运行时调整资源基础服务 相关特性 水平(Horizontal Pod Autoscaler,HPA) HPA 是基于实时的CPU利用率或者其他的一些特定信号态调整 Replication controller 中 Pod 集群(Cluster Autoscaler) 集群基于集群整体的资源利用率态调整 Kubernetes 集群的大小。 集群、HPA 和 VPA 提供了一个完整的解决方案。

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    基于CPU和RabbitMQ进行

    KEDA 是一个基于 Kubernetes 的事件驱器,旨在使变得非常简单。 我们已经在 Kubernetes 集群中安装了 KEDA,并开始选择使用 KEDA 进行。 使用 KEDA 配置 在我们用于在 Kubernetes 上启服务的私有 Helm chart 中,我们增加了对基于 KEDA 的放的支持。 我们现在需要做的就是在服务的 Helm 值中配置部分。 中按每个触发器分器错误 keda_metrics_adapter_scaler_metrics_value:由 ScaledObject 中的每个触发器分的 KEDA 器的指标值 这种监控和警报设置帮助我们掌握来

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    JS - 可高度的文本框

    textarea如果设定了宽高,那么如果文本超出框的高度,会出现滚条。而不会撑开文本框的高度。 如果什么也不设置,最小宽高很窄很细,随便输入内容也会超出文本框隐藏,且增加滚条。 ? royalblue; padding: 20px; border-radius: 5px; resize: none;   resize:none; 去掉右下角的这个可的样子和功能 因为文本框的宽高固定死了, 还是超出出现了滚条。 怎么让文本框初始化设置一定的高度,但是文字超出时跟随内容的高度? 答: 初始化高度通过css设置(如上),的高度值通过js来计算(如下)。 如果js计算的话,就需要事件触发,用change事件? 答:但是change事件体验不好。 为什么? 答:就是计算文本框的滚高度,即内容高度 具体怎么做? 答:键盘每次弹起的时候,获取文本框的内容高度添加给文本框的高度,即可让其实时的跟随内容适应。 内容高度用什么属性计算?

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    KEDA|Kubernetes中基于事件驱

    放已成为几乎所有云平台中不可或缺的成部分,微服务或者容器也不例外。事实上,以灵活和解耦设计著称的容器最适合,因为它们比虚拟机更容易创建。 ? 容量扩展—扩展 可扩展性是基于容器的应用部署需要考虑的最重要方面之一。随着容器编排平台的发展,设计可性的解决方案变得非常简单了。 基于 Kubernetes 的事件驱 KEDA(https://keda.sh/),允许用户在 Kubernetes 上构建己的以事件驱的应用程序。 放对象规格 如上所述,支持不同的触发器,下面显示了一些示例: ? ScaledObject 触发配置 事件驱实践 KEDA 部署在 Kubernetes 中 ? 随着未来更多触发器的加入,KEDA 有很大的潜力成为生产级 Kubernetes 部署的必需品,从而使应用程序放成为应用程序开发中的嵌入式件。

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    KEDA-Kubernetes 中基于事件驱

    放已成为几乎所有云平台中不可或缺的成部分,微服务或者容器也不例外。事实上,以灵活和解耦设计著称的容器最适合,因为它们比虚拟机更容易创建。 ? 容量扩展—扩展 可扩展性是基于容器的应用部署需要考虑的最重要方面之一。随着容器编排平台的发展,设计可性的解决方案变得非常简单了。 基于 Kubernetes 的事件驱 KEDA(https://keda.sh/),允许用户在 Kubernetes 上构建己的以事件驱的应用程序。 放对象规格 如上所述,支持不同的触发器,下面显示了一些示例: ? ScaledObject 触发配置 事件驱实践 KEDA 部署在 Kubernetes 中 ? 随着未来更多触发器的加入,KEDA 有很大的潜力成为生产级 Kubernetes 部署的必需品,从而使应用程序放成为应用程序开发中的嵌入式件。

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    Kubeless 如何基于 CPU ? | 玩转 Kubeless

    是 Serverless 的最大卖点之一。 Kubless 的功能基于 Kubernetes 的 HPA(HorizontalPodAutoscaler)功能实现。 目前,kubeless 中的函数支持基于 cpu 和 qps 这两种指标进行。 本文将演示基于 cpu 指标进行。 value must be in format of Quantity 安装 Metrics Server 要使用 HPA,就需要在集群中安装 Metrics Server 服务,否则 HPA 无法获取指标,然也就无法进行扩容容 created 4、再次确认 metrics-server 是否安装成功: $ kubectl api-versions|grep metrics metrics.k8s.io/v1beta1 基于 cpu 进行 hello Deployment/hello 0%/60% 1 20 1 43m 使用 kubectl get pod -w 命令观察也可以看到

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    Kubernetes机制,为你降本增效

    从技术上讲,容器化应用能该帮助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,就是其中之一。 Kubernetes带有三个内置的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。 ? 1.Pod水平(HPA) Pod 水平(HorizontalpodAutoscaler) 可以基于CPU利用率 ReplicationController、Deployment、 Pod垂直 (VPA) Vertical Pod Autoscaler(VPA),即垂直 Pod 容,它根据容器资源使用率设置 CPU 和 内存 的requests,从而允许在节点上进行适当的调度 检查集群节点是否具有相同的CPU和内存容量:否则集群放器将无法工作,因为它假设集群中的每个节点都具有相同的容量。 确保放的pod都具有指定的资源请求。

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    Android 带画的布局

    public void onClick(View v) { switch (v.getId()) { case R.id.iv_search://点击搜索 展 R.id.iv_close://点击close 关闭 initClose(); break; } } /*设置展状态时的布局 beginDelayedTransition(laySearch); } /*设置收状态时的布局*/ private void initClose() { onClick(View v) { edSearch.setCursorVisible(true); } }); //开始画 getResources().getDisplayMetrics().density; return (int) (pxValue / scale + 0.5f); } } 画的实现主要是通过过渡

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    (译)Istio 件的性能与

    Envoy 作为 Istio 的数据平面件,在系统中负责数据流的处理。Istio 控制面件包括 Pilot、Galley 和 Citadel,负责对数据平面进行控制。 Istio 1.1.3 性能概述 Istio 负载测试网格由 1000 个服务和 2000 个 Sidecar 成,每秒钟产生 70,000 个网格范围内的请求。 然而这部分的本质上就是支持水平的。 CPU 和内存 Sidecar 会在数据路径上执行额外的工作,也然就需要消耗 CPU 和内存。Istio 1.1 中,代理在每秒 1000 请求的负载下,需要 0.6 个 vCPU。 服务端代理身会产生 2 毫秒(90 百分位)的延迟。 Istio 1.1.3 的延迟 缺省配置的 Istio 1.1 会在数据平面的基线上加入 8 毫秒的延迟(90 百分位)。

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    【Vue3+Vite+TS】2.0 件一:菜单

    必备UI菜单将用到以下几个件: Container 布局容器 Menu 菜单 件设计 修改路由: src\router\index.ts import { createRouter html, body, #app, .el-container, .el-menu { height: 100%; } </style> 利用el-menu的collapse属性,可以达到的效果 /style/index.scss' const app = createApp(App) //全局件注册,牺牲一些性能,但方便使用 //封装成el-icon-xxx for (let i in .el-menu-vertical-demo:not(.el-menu--collapse) { width: 2rem; min-height: 4rem; } </style> 件抽离 let props = defineProps<{ collapse: boolean }>() let emits = defineEmits(['update:collapse']) //需要修改父件的数据

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    基于事件驱工具 KEDA 简单使用

    KEDA 是 Kubernetes 基于事件驱工具,通过 KEDA 我们可以根据需要处理的事件数量来驱 Kubernetes 中任何容器的扩展。 KEDA 可以直接部署到任何 Kubernetes 集群中和标准的件一起工作。 当我们安装 KEDA 后,它会创建3个 CRD 资源,这些 CRD 可以使你能够将事件源(以及对该事件源的认证)映射到 Deployment、StatefulSet、定义资源或 Job 上进行放。 默认: 100 triggers: - type: rabbitmq # 基于 rabbitmq 进行 metadata: queueName: hello # 监听的队列名 deploy-publisher-job.yaml job.batch/rabbitmq-publish created 上面的 Job 任务会向正在监听 RabbitMQ 的 "hello" 队列发布300条消息,随着队列的建立,KEDA 将进行水平

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    在微服务领域Spring Boot如何实现

    是每个人都想要的,尤其是在微服务领域。让我们看看如何在基于Spring Boot的应用程序中实现。 当然,这些工具也提供了许多其他有用的功能,在这里,我们只是用它们来实现系统的。 在讨论时,其中一些metric可能特别重要:JVM、CPU metric、正在运行的线程数和HTTP请求数。 所以,如果你已经有了微服务,并且想要为他们提供机制,那么Eureka将是一个然的选择。它包含每个应用程序注册实例的IP地址和端口号。 Jenkins流水线 第一步是准备Jenkins流水线,负责

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    ZLJAPP_UI化延

    那么有没有办法通过UI 化去提效,解决这种困境呢? 说干就干 1、协同大数据/内同学确认AB测试验收的标准流程,梳理关键点和是否可化完成情况大致如下: 手机设备代理 本地环境host代理 配置接口刷新实验缓存数据(可实现) 首页_AB分接口核对上报实验的接口 基于现有UITest框架,(详见:转转 App UI化进化史) 在case执行基础上,补充python + request + 配置文件形式方便业务配置,同时在原有AB测试验收流程上添加: 接入企业微信机器人实时播报化整个验收过程 ,企业微信发送通知: ? 覆盖全部AB的分验证,首页_AB分接口获取实验的实验分/桶号/page_id/实验id,通过UITest重启APP(冷启),APP启时,埋点数据上报数据正确性检测以及上报路径时序检测。

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    ab压力测试模拟实现kubernetes Pod水平

    Horizontal Pod Autoscaler 可以根据CPU利用率 replication controller、deployment 和 replica set 中的Pod数量(除了 CPU pod 放不适用于无法放的对象,比如 DaemonSets Pod 水平特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现。资源决定了控制器的行为。 通过实际的Demo来 体验一下HPA基于资源实现的水平,为了演示 Horizontal Pod Autoscaler,我们将使用tomcat镜像作为测试对象,以下为配置tomcat的deployment

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    通过一个实际例子理解Kubernetes里pod的scale - 水平

    kubectl scale命令用于程序在负载加重或小时进行pod扩容或小,我们通过一些实际例子来观察scale命令到底能达到什么效果。 deployment: kubectl run jerry-nginx --image=nginx:1.12.2 [1240] kubectl get deploy查看刚刚创建的deployment: [1240] 被 ] kubectl get pods -l run=jerry-nginx 下图这个Age为15分钟之前的是第一次创建deployment时生成的,其他两个Age为1分钟之前的是执行了scale命令后创建的 选中一个才创建的pod,查看其事件记录: kubectl describe pod jerry-nginx-69fd9f6c4-8dpvb [1240] kubectl get replicaset 得到创建的 即使手删除一个pod实例,replication set又会很快创建一个新的: [1240] 创建的新pod: [1240] 要获取更多Jerry的原创文章,请关注公众号"汪子熙": [1240

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    通过一个实际例子理解Kubernetes里pod的scale - 水平

    kubectl scale命令用于程序在负载加重或小时进行pod扩容或小,我们通过一些实际例子来观察scale命令到底能达到什么效果。 被deployment创建的pod: kubectl get pod: ? kubectl get replicaset ```sd 得到创建的replication set: ! 即使手删除一个pod实例,replication set又会很快创建一个新的: ! imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 创建的新pod: !

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