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。
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
译自:Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal using Kubernetes
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
胡启明,腾讯云专家工程师,开源项目Crane的Founder和负责人。 背景 随着越来越多的企业将应用程序迁移到 Kubernetes 平台,它逐渐成为了资源编排和调度的重要入口。众所周知,Kubernetes 会按照应用程序申请的资源配额进行调度,因此如何合理的配置应用资源规格就成为提升集群利用率的关键。这篇文章将会分享如何基于 FinOps 开源项目 Crane 正确的配置应用资源,以及如何在企业内推进资源优化的实践。 Kubernetes 如何管理资源 Pod 资源模型 在 Kubernetes 中可
假设您的家人正在组织一场大型晚宴。出于健康考虑,每个家庭成员都有不同的饮食要求和偏好,因此您需要仔细分配食材和资源,以确保每个人都吃饱饭。但随后问题开始出现——一些家庭成员意外地带来了客人,而另一些家庭成员的胃口却更大,导致对食物的需求突然增加。因此,按比例向每个人平均分配食物变得很有挑战性。
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。
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。
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。
Kubernetes是一种开源的容器编排平台,用于管理Docker容器的部署、扩展和管理。Kubernetes使用CoreDNS来提供DNS服务,它是一个高性能、轻量级的DNS服务器,可以支持自动扩展和故障恢复等功能。
Kubernetes中的水平扩展机制是通过自动管理Pod副本数来应对不同的负载需求。
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。
当应用程序的负载增加或减少时,水平扩展可以根据指标自动增加或减少Pod的数量来应对不同的负载需求。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下云原生生态核心技术 Kubernetes Autoscaling 之一的—— Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。
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。 晏子怡,腾讯云容器产品经理,在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少,还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
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
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。
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、
常规的做法是给集群资源预留保障集群可用,通常20%左右。这种方式看似没什么问题,但放到Kubernetes中,就会发现如下2个问题。
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。 弹性伸缩在云计算领域的简述 弹性伸缩又称自动伸缩,是云计算场景下一种常见的方法,弹性伸缩可以根据服务器上的负载,按一定的规则进行弹性的扩缩容服务器。 弹性伸缩在不同场景下的含义: 对于服务运行在自建机房的公司,弹性伸缩通常意味着允许一些服务器在低负载时进入睡眠状态,从而节省电费(以及用于冷却机器的水费和电费)。 对于使用在托管于云上的机房的公司而言,自动扩展可能意味着更低的费用,因为大多数云提供
Deployment的扩容操作可以通过两种方式进行:手动扩容和自动扩容。手动扩容是通过更改Deployment对象的Replicas字段来实现的。Replicas字段指定了应该运行的Pod的数量。以下是一个手动扩容示例:
我们都知道,应用的流量可以说是波动不定。一款应用可能会在某个时间点突然遭遇巨大的访问量,而在其他时候则可能门可罗雀。为了应对这种情况,自动化缩放服务成为了维持服务稳定性和成本效率的关键。今天我们将介绍 Kubernetes 的一个强大功能 —— 水平Pod自动伸缩(Horizontal Pod Autoscaler,简称HPA),它可以帮助我们智能地调整应用的规模。
弹性伸缩这种功能,不是很多系统都已经实现了,我们直接用就行了吗,为什么还需要个指南呢。 因为。。。。我们先来看看都有哪些相关知识点吧。。。
目前 Kubernetes 的 Pod 水平自动伸缩(HPA,Horizontal Pod Autoscaler)已在业界广泛应用。但对一些特殊的 Pod(如一些有状态的 Pod),HPA 并不能很好地解决资源不足的问题。这就引出 Pod 垂直自动伸缩(VPA,Vertical Pod Autoscaler),本文主要介绍 Kubernetes 社区对 Pod 垂直自动伸缩组件的开发规划。
kubernetes监控指标大体可以分为两类:核心监控指标和自定义指标,核心监控指标是kubernetes内置稳定可靠监控指标,早期由heapster完成,现由metric-server实现;自定义指标用于实现核心指标的扩展,能够提供更丰富的指标支持,如应用状态指标,自定义指标需要通过Aggregator和k8s api集成,当前主流通过promethues实现。
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。
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。
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
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。
https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
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。
从 Kubernetes 1.8 开始,资源使用指标(如容器 CPU 和内存使用率)通过 Metrics API 在 Kubernetes 中获取。 这些指标可以直接被用户访问(例如通过使用 kubectl top 命令),或由集群中的控制器使用(例如,Horizontal Pod Autoscale 可以使用这些指标作出决策)。
之前的文章我们介绍了HPA(Horizontal Pod Autoscaler)的实现,HPA一般被称为横向扩展,与HPA不同的Vertical Pod Autoscaler ( VPA ) 会自动调整 Pod 的 CPU 和内存属性,被称为纵向扩展。VPA可以给出服务运行所适合的CPU和内存配置,省去估计服务占用资源的时间,更合理的使用资源。当然,VPA也可根据资源的使用情况“调整”pod的资源。这里的调整我们用了双引号,因为他的实现机制是重建而不是动态增加。下面是一个实际的例子:假设我的memory limits是100Mi,但是现在已经用到了98Mi,如果再大的话就oom了,此时vpa会在垂直方向上提升你的memory limits的大小。这种vpa比较适合一些资源消耗比较大的应用,例如es,你给大了资源浪费,给小了,又不够。所以vpa就派上用场了。当然,vpa不像hpa默认集成在k8s里面的,需要你自己去配置的。
以上指标可以根据业务需求自定义和配置。通常,可以使用Kubernetes的水平Pod自动扩展(HPA)功能来实现自动垂直扩缩容。通过创建Pod资源并定义自动扩缩容的策略,可以在Pod资源中设置触发垂直扩缩容的指标和阈值。
Deployment的缩容操作也可以通过两种方式进行:手动缩容和自动缩容。手动缩容是通过更改Deployment对象的Replicas字段来实现的。以下是一个手动缩容示例::
原文作者:ryan4yin,🔗: https://thiscute.world/posts/kubernetes-best-practices/ 本文主要介绍我个人在使用 Kubernetes 的过程中,总结出的一套「Kubernetes 配置」,是我个人的「最佳实践」。其中大部分内容都经历过线上环境的考验,但是也有少部分还只在我脑子里模拟过,请谨慎参考。 阅读前的几个注意事项: 这份文档比较长,囊括了很多内容,建议当成参考手册使用,先参照目录简单读一读,有需要再细读相关内容。 这份文档需要一定的 Kube
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。
上期我们提到,有了Kubernetes,开发/运维工程师可以利用Kubernetes的编排能力,定义deamonset, statefulset或deployment等类型的工作负载,来实现应用的快速部署。
由于Intel为代表的处理器厂商发现,处理器主频的提升受到硅材料物理特性的限制,难以突破4.0GHz的瓶颈,从而转向在处理器集成电路上集成多个处理核心,以提升处理器的计算力。为了让多个处理核心可以运行多个不同的应用程序和服务,出现了把一台物理机资源分割为多个虚拟机的虚拟化技术。
作者 | 孙晓飞 整理 | 马可薇 策划 | 孙瑞瑞、丁晓昀 本文由 InfoQ 整理自小红书基础技术部后端开发 孙晓飞 在 QCon 全球软件开发大会(北京站)2022 上的演讲《小红书的降本增效之路》。 大家好,我是孙晓飞,目前就职于小红书容器架构组,负责团队内调度系统整体工作,拥有 6 年云原生相关开发设计经验,是 Kubernetes 和 Volcano member。本文将分享过去一年中,容器架构团队为小红书和整体容器服务在降本增效方面所采用的方案措施。 小红书与云原生 小红书早
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下云原生生态领域相关的技术 - Auto Scaling ,即 “弹性伸缩” 。
由HorizontalPodAutoscaler对象定义的横向pod自动伸缩器(autoscaler)指定系统应如何根据从属于该复制控制器(replication 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。
自研业务存储平台-是 QQ 的富媒体(图片、视频、语音、文件等)数据传输、存储、处理等全链路解决方案的平台。致力于为用户提供稳定快速的群聊 、单聊图片上传和下载服务。为了面对突发热点也能快速响应,作者团队决定对其进行上云处理。本文着重以 QQ 聊天图片(简称:QQ 图片)为例讲述整个上云的过程及调优。
在《研发工程师玩转Kubernetes——使用Deployment进行多副本维护》一文中,我们通过Deployment实现了多副本维护——即维持在一个确定数量的副本个数。而在现实场景中,我们往往需要根据服务的压力,采用水平(横向)扩容的方式——即增加多个副本,来分担压力。当服务压力降低时,又需要减少副本数来节约成本。本节我们将介绍如何根据服务压力进行自动的扩缩容。
Horizontal Pod Autoscaler 可以根据CPU利用率自动伸缩 replication controller、deployment 和 replica set 中的Pod数量(除了 CPU 利用率)也可以 基于其他应程序提供的度量指标custom metrics。pod 自动缩放不适用于无法缩放的对象,比如 DaemonSets
要出发周边游(以下简称要出发)是国内知名的主打「周边游」的在线旅行网站,为了降低公司内部各个业务模块的耦合度,提高开发、交付及运维效率,我们在 2017 年就基于 Spring Cloud 完成了公司内部业务微服务化的改造,并在 2019 年实现了 Spring Cloud 至 UK8S 平台的迁移。
随着Kubernetes生态的不断壮大,一度被誉为新一代数据中心操作系统(DCOS),从资源角度来讲,K8S其核心工作也是管理整个集群的计算资源,并按需合理分配给系统里的程序(以Pod为基础的各种WorkLoad)。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,可以帮助我们在资源管理层面获得更多的价值,有利于提升运维效能。
静态调度,是指根据容器请求的资源进行装箱调度,而不考虑节点的实际负载。静态调度最大的优点就是调度简单高效、集群资源管理方便,最大的缺点也很明显,就是不管节点实际负载,极容易导致集群负载不高。
想象一下这个场景:多个系统运行在同一套 K8s 集群上, 有重要系统, 也有不太重要的系统。但是某一天, 某个不重要的系统突然占用了该 K8s 集群的所有资源, 导致该集群上的其他系统的正常运行受到影响. 本文介绍了 Kubernetes 平台如何管理容量,以及作者对管理员的注意事项和建议。
最新版本v1.18已经发布,其包含了38项功能增强,其中15项为稳定版功能、11项beta版功能以及12项alpha版功能。在本文中,我们将探索其中一些功能,希望能帮助你决定是否需要升级。那么,我们现在开始吧!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云