例如，如果你部署的目标CPU利用率为50%，而现在你有五个pod在那里运行，则平均CPU利用率为 75%。为了使pod平均值更接近你的目标，HPA 控制器将增加三个副本。...为每个容器配置值：HPA 根据观察到的pod的CPU利用率值（来自单个pod的资源请求的百分比）做出扩展决策。如果你没有包含某些容器的值，则计算将不准确并可能导致出现糟糕的扩展决策。...提示： “如果你的 HPA 配置没有使用CPU或内存来设置其扩展目标，请同时使用 VPA 和 HPA。 何时使用 VPA？ 工作负载可能会在某个时候遇到高利用率，但不断增加其请求限制，不是一个好办法。...VPA 最佳实践 避免在Kubernetes的1.11版本之前使用。 使用updateMode:Off运行 VPA，以了解你要自动缩放的pod的资源使用情况。...如果你希望通过动态扩展节点数量，以最大化当前集群利用率来优化成本，则此自动扩展机制非常有效。对于旨在扩展和满足动态需求的工作负载而言，它是一款出色的工具。
降低用于扩展的目标CPU利用率可以提供响应更快的服务，但成本也更高 处理40%目标CPU利用率的给定工作负载所需的pod数量是处理80%目标CPU利用率的相同工作负载所需的pod数量的两倍。...为了理解这种行为的根本原因，让我们看一下下面演示的示例Kubernetes集群。 下面解释了上述插图中的各种步骤。 当指标出现峰值时，HPA不会接收事件。...然而，在这个工作负载高峰期间，HPA不会向pod扩展，因为: 尽管其中一个pod的CPU峰值>为80%，但在T+1时，所有pod的平均CPU利用率仅为43% 此外，metrics服务器在一段时间内(本例中为...30秒)提供聚合指标，在这30秒间隔内的聚合平均CPU利用率为21%——远低于80%的目标 由于这些原因，即使在一个pod中出现了工作负载峰值，导致该pod上的> CPU使用量达到80%，HPA也不会通过扩展更多副本来做出响应...例3 在本例中，工作负载峰值持续的时间更长，约为5秒。然而，平均CPU利用率聚合超过30秒= 31% < 80% targetaveragecpu利用率。因此，HPA同样不能向外扩展部署。
在本文中，我们将探讨常见的 Kubernetes 资源分配问题、如何识别它们导致的问题，以及如何有效优化 Kubernetes 中的资源分配以实现更好的性能和可扩展性的最佳实践。...请求定义容器需要的最小资源量，而限制定义容器可以消耗的最大资源量。目的是避免过度供应资源并防止浪费和成本增加。这样您还可以确保可预测的性能和高效的集群利用率。...例如，在电子商务平台上的限时抢购期间，流量峰值可能是不可预测的。您可以根据CPU利用率或请求延迟指标设置HPA，您的应用程序可以自动扩展以满足需求并在安静时期缩小规模，从而节省成本。...targetCPUUtilizationPercentage字段指定 HPA 将用于确定何时扩展部署的 CPU 利用率百分比。...例如，如果您的电子商务平台正在进行黑色星期五促销并且销售额有所增加，那么监控工具可以立即向您发出订单处理服务 CPU 使用率峰值的警报（假设发生了峰值）。
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。...Kubernetes 如何管理资源 Pod 资源模型 在 Kubernetes 中可以通过指定 Request/Limit 选择性的为 Pod 设定所需的资源数量。...业务规格调整+扩缩容应对日常流量变化： 在规格优化的基础上再通过 HPA 应用日常流量使的 Request 可以减少到均值。此时 HPA 的目标利用率等于应用的平均利用率。...计算副本算法 以 CPU 举例，假设工作负载 CPU 历史用量的 P99 是10核，Pod CPU Request 是5核，目标峰值利用率是50%，可知副本数是4个可以满足峰值利用率不小于50%。...利用率 管理配置类型 变更类型 社区 HPA 平均利用率 副本数 自动变更 社区 VPA 近似峰值利用率 资源 Request 自动变更/建议 Crane 推荐框架 周峰值利用率 副本数+资源 Request
为什么 Kubernetes 集群的资源利用率依旧不高？...60%左右，但 CPU 实际的利用率最高不超过 10%。...如何设置 Request？ 提升资源利用率有很多种方法，详见 Kubernetes 降本增效标准指南| 资源利用率提升工具大全。本文主要探讨 Request 的设置。...现阶段，HPA 是 Kubernetes 领域最常用的弹性工具，虽然 HPA 可以一定程度上解决周期性业务流量资源使用弹性的问题，但是 HPA 是有滞后性的。...具体表现在：通常 HPA 需要先定义监控的指标，例如 CPU 利用率 60%，然后相关的监控组件监控到负载压力变大，触达了这个使用率的阈值，HPA 才会扩缩容副本数。
using Kubernetes 可扩展的应用可能会采用水平或垂直扩缩容来动态调整云端资源。...此外，在性能和成本效益方面，还缺乏与垂直自动扩缩容相关的分析，以及如何与水平自动扩缩容进行比较。...HPA 背后的算法基于 HPA 所watch的所有Pods的当前利用率的平均值(Uₐ)，期望利用率(U)，以及当前副本数量(Uₐ)，因此可以根据如下格式进行计算： N_d=N_a*(U_a/U_d)...在一个负载峰值之后，所有pods的平均利用率上升到200m(U = 200)。...在场景4中，HPA超量request 了CPU资源，这对于处理短时间的峰值来说这是正向的，但长远来看，有可能会给基础设施成本带来一定影响。
水平扩展（Horizontal Pod Autoscaling，HPA）图片水平扩展是Kubernetes中的一种自动调整Pod数量的方式。...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。水平扩展通过控制器管理器（Controller Manager）中的HPA Controller实现。...水平扩展的工作原理如下：根据设置的指标（例如CPU利用率、内存利用率、网络流量等）进行监控。当监控指标超过或低于设定的阈值时，HPA会调用Kubernetes API来增加或减少Pod的数量。...垂直扩展可以根据应用程序对资源（如CPU和内存）的实际需求来调整Pod的资源配额，以优化资源的利用。...垂直扩展的工作原理如下：通过与Kubernetes Metrics Server结合，垂直扩展监控每个Pod的资源使用情况，包括CPU和内存。
使用 HPA 进行横向扩展时，需要设置目标 CPU 和内存使用率的阈值，并根据实际使用率自动调整 Pod 的数量。...例如，如果应用程序的 CPU 使用率超过目标阈值，HPA 就会自动增加 Pod 的数量，以满足应用程序的负载需求。反之，如果使用率降低，则会自动减少 Pod 的数量，以避免容器资源的浪费。...自动缩放器定义为 Kubernetes API 资源和控制器，其使用指标服务器 API 定期扫描 Pod 的指标，例如平均 CPU 利用率、平均内存利用率或其他自定义指标，然后根据预设的目标值增加或减少副本数...例如，通过水平 Pod 自动扩展器（HPA）可以根据 CPU 利用率或其他自定义指标来动态地调整 Pod 的数量。...但由于每个 Node 节点上都需要安装 Kubernetes，从而会增加一定的资源开销。 那么，问题便是如何扩展混合实例呢？ 在混合实例情况下，每个实例使用不同类型的资源。
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。...下面是实现基于CPU使用的自动扩展的步骤： 配置应用程序 首先，需要对应用程序进行配置，以确保可以通过Kubernetes进行管理和自动扩展。...这通常涉及到创建一个Deployment或StatefulSet，并指定需要扩展的Pod的副本数和容器镜像。 配置HPA 接下来，需要创建HPA对象，并配置所需的CPU使用率指标。...HPA会监控应用程序的CPU使用率，并根据所配置的指标自动扩展Pod的副本数。
在 Kubernetes 中，弹性伸缩可以在不同级别实现： Cluster Autoscaler：该组件通过根据资源利用率和需求从集群中添加或删除节点来扩展整个 Kubernetes 集群。...扩展策略：配置 HPA 时，您可以定义扩展策略来确定自动缩放程序应如何对指标变化做出反应。这些政策包括： 目标指标值：这是您希望 HPA 维护的指标的期望值。...例如，您可以将目标 CPU 利用率设置为 50%，以确保您的 Pod 既不会负担过重，也不会利用率不足。 最小和最大副本数：这些值定义 HPA 可以将部署扩展到的最小和最大副本数。...利用率一直为0，副本缩容至1 结论 在本文中，我们探讨了 Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 对于有效管理应用程序的资源和可扩展性的重要性。...通过设置 Prometheus 和 Prometheus Adapter，我们演示了如何为 CPU 和内存使用情况创建自定义指标，并配置 HPA 以使用这些指标来实现更精确的自动缩放。
本文将介绍如何在Kubernetes集群中安装和配置CoreDNS，并使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）自动扩展CoreDNS。...HPA是一种Kubernetes资源对象，用于根据CPU利用率、内存利用率或自定义指标自动调整Pod副本数。...”字段设置为50，表示当Pod的CPU利用率超过50%时，应该自动增加Pod的副本数。...可以使用以下命令创建HPA对象：$ kubectl apply -f coredns-hpa.yaml模拟负载为了测试自动扩展功能，我们需要模拟一些负载，以使Pod的CPU利用率超过50%。...您可以使用以下命令检查HPA是否正在工作：$ kubectl get hpa -n kube-system该命令将显示名为“coredns”的HPA对象及其当前副本数和CPU利用率。
通过以上核心数据的采集与分析，此内部 Kubernetes 平台基本信息如下： 核心成本是 CVM 资源，占据了80%的成本，核心资源被三大头部业务所使用 CVM 节点 CPU 负载平均峰值5%左右，...通过扩展资源封装节点可超卖的 CPU 资源，新建的 Pod 声明的 CPU Request/Limit 改成对应的扩展资源，Pod Qos 策略必须为 Best Effort。...HPA API autoscaling/v1, 指定最小最大副本数，关联的 Deployment 服务， v1 只支持基于 CPU 利用率（targetCPUUtilizationPercentage）...方案落地与效果 基于以上方案选型、设计目标与实现后，我们实现了自己期望的 VPA/HPA/EHPA 混合弹性伸缩套件 KMetis，那么如何实现将 KMetis 和优化建议中提到的其他措施，在大规模 Kubernetes...节点分配率上，从之前的50%左右提升到了下图中的最高 CPU 99%，Memory 88%。 CPU 利用率上，从之前的平均5%提升到21.4%。
通过以上核心数据的采集与分析，此内部 Kubernetes 平台基本信息如下： 核心成本是 CVM 资源，占据了80%的成本，核心资源被三大头部业务所使用 CVM 节点 CPU 负载平均峰值5%左右...通过扩展资源封装节点可超卖的 CPU 资源，新建的 Pod 声明的 CPU Request/Limit 改成对应的扩展资源，Pod Qos 策略必须为 Best Effort。...2.HPA API autoscaling/v1, 指定最小最大副本数，关联的 Deployment 服务， v1 只支持基于 CPU 利用率（targetCPUUtilizationPercentage...各个业务平均使用的 Request 资源、缩容后 CPU/Memory 资源利用率等。...方案落地与效果 基于以上方案选型、设计目标与实现后，我们实现了自己期望的 VPA/HPA/EHPA 混合弹性伸缩套件 KMetis，那么如何实现将 KMetis 和优化建议中提到的其他措施，在大规模 Kubernetes
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。...# 示例 接下来让我们用一个简单的小例子来看看HPA的使用。假设有一个Web服务，我们希望在CPU使用率达到80%时自动扩展，下降到20%时自动缩容。...当CPU使用率平均值达到80%时，HPA将触发自动扩展，确保Pod的数量在1到10之间。...通过应用这个HPA对象，Kubernetes将根据CPU使用率的变化自动调整Pod的数量，以确保nginx服务的性能和可用性。...HPA主要用于根据CPU利用率调整应用程序的副本数，适用于需要水平扩展的应用程序；而VPA则直接调整正在运行中的Pod的资源分配，适用于对资源需求有明确上限的应用程序。
使用prometheus来避免Kubernetes CPU Limits造成的事故 译自：Using Prometheus to Avoid Disasters with Kubernetes CPU...Limits 本文将介绍Kubernetes的resource limits是如何工作的、使用哪些metrics来设置正确的limits值、以及使用哪些指标来定位CPU抑制的问题。...将limits中的CPU解释为时间概念，可以方便地理解容器中的多线程是如何使用CPU时间的。...kubernetes 调度器在执行调度的时候用的是节点上物理核的概念，但容器运行的时候，应该将limits配置的CPU 转换为CPU时间的概念。...更重要的是，如果没有其他需要处理的线程，vCPU将会被浪费，这不仅仅会降低应用的处理速度，也会降低CPU的利用率。
本篇文章将带你了解：为什么 Kubernetes 集群中的 CPU 和内存资源利用率 通常都如此之低？现阶段在 TKE 上面有哪些产品化的方法可以轻松提升资源利用率？...如何更自动化的动态调整以提升资源利用率是用户更关心的问题，接下来从弹性伸缩、调度、在离线混部三大产品化的方向，详述如何提升资源利用率。...1、HPA 使用场景 流量突发：突然流量增加，负载过载时会自动增加 Pod 数量以及时响应 自动缩容：流量较少时，负载对资源的利用率过低时会自动减少 Pod 的数量以避免浪费 2、TKE 上的 HPA...如何权衡资源利用率与稳定性 在企业的运维工作中，除了成本，系统的稳定性也是十分重要的指标。如何在两者间达到平衡，可能是很多运维人员心中的“痛点”。...总结 资源利用率的提升道阻且长，如何在保障业务稳定性的前提下，有效提升资源利用率具有较大挑战。
，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。...示例 接下来让我们用一个简单的小例子来看看HPA的使用。假设有一个Web服务，我们希望在CPU使用率达到80%时自动扩展，下降到20%时自动缩容。...当CPU使用率平均值达到80%时，HPA将触发自动扩展，确保Pod的数量在1到10之间。...通过应用这个HPA对象，Kubernetes将根据CPU使用率的变化自动调整Pod的数量，以确保nginx服务的性能和可用性。...通过合理使用这两个功能，我们可以更好地管理和优化Kubernetes集群中的应用程序。 在具体使用中，需要针对业务的需求来决定是否使用，使用后如何定义具体的参数。 以上，有想法欢迎留言来聊！
特别是在缩容的场景下，为了保证缩容后集群稳定性，我们一般会一个节点一个节点从集群中摘除，那么如何判断节点是否可以摘除其利用率百分比就是重要的指标。...弹性伸缩概念的延伸 不是所有的业务都存在峰值流量，越来越细分的业务形态带来更多成本节省和可用性之间的跳转。...，Pod水平自动伸缩），根据资源利用率或者自定义指标自动调整replication controller, deployment 或 replica set，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...为了实现这个机制，Kubernetes 在 kube-apiserver 服务中引入了一个 API 聚合层（API Aggregation Layer），用于将扩展 API 的访问请求转发到用户服务的功能...而 kube-apiserver，正是这个代理的一个后端；而 Metrics Server，则是另一个后端 。通过这种方式，我们就可以很方便地扩展 Kubernetes 的 API 了。
相关特性 水平自动伸缩（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动态调整 Replication controller 中 Pod...推荐的模型（MVP）假设内存和CPU消耗是独立的随机变量，其分布等于在过去 N 天中观察到的分布（推荐 N 值取为 N =8 以捕获每周峰值）。...正确的方法是让 HPA 基于瓶颈资源扩展组。VPA 可以控制其他资源。例子： CPU绑定的工作负载可以根据 CPU 利用率水平伸缩，同时使用垂直伸缩来调整内存。...实现的难度在于改变实例数不仅会影响瓶颈资源的利用率（这是水平扩展的原则），而且可能也会影响由 VPA 控制的非瓶颈资源。...在汇总历史资源利用率和生成建议时，必须扩展 VPA 模型从而能够将组的大小考虑在内，以便将其与HPA相结合。 批量工作负载 批处理工作负载具有与延迟敏感工作负载有不同的 CPU 要求。
图片Kubernetes中的水平扩展机制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。...Kubernetes中的自动扩展器有HorizontalPodAutoscaler（HPA）和VerticalPodAutoscaler（VPA）。...HPA通过监测Pod的CPU利用率或自定义指标来调整Pod副本数量。VPA则通过观察Pod的实际资源使用情况来设置Pod的资源配额，以优化Pod的利用率。...设置自动扩展策略以应对不同的负载需求为了设置自动扩展策略以应对不同的负载需求，可以按照以下步骤进行操作：创建HPA或VPA对象： 首先需要创建一个HorizontalPodAutoscaler（HPA）...HPA对象通常定义了目标CPU利用率或自定义指标的阈值；而VPA对象则定义了Pod资源配额的目标范围。
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