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Un escalador automático de pod horizontal es un escalador automático interno que Kubernetes ha implementado. Escala los pods horizontalmente, lo que significa que el HorizontalPodAutoScaler solo agrega más pods a los actuales. No es la mejor solución para todos los casos, pero para proyectos más pequeños con un patrón de tráfico esperado, puede ser una solución integral. Pero recuerda que aquí no hay ninguna opción predictiva. Esta función solo se lanzará cuando la carga aumente significativamente. PredictKube funciona con antelación gracias al modelo de IA que analiza y predice la tendencia del patrón, por lo que tus pods estarán listos a tiempo. En el escalador automático de clústeres de Kubernetes de Dysnix, el escalado horizontal se aplica automáticamente en función de los modelos de IA de predicción.
El escalado automático de GKE es una opción estándar para los clientes de Google Cloud, que te brinda la posibilidad de configurar la configuración para aumentar o reducir la escala de la población de nodos de tu clúster. En pocas palabras, es una forma de establecer el hito más bajo y el más alto para tu clúster. En función de la carga de trabajo, su infraestructura aumentará en número o disminuirá dentro de esos límites. Desde un punto de vista práctico, no resuelve principalmente el problema del sobreaprovisionamiento, pero es una de las herramientas más útiles para los usuarios de Google Kubernetes Engine, hasta que prueben PredictKube.
Para crear microservicios de escalado automático, debes aplicar los principios de partición y concurrencia desde el principio del desarrollo. Para que su infraestructura basada en microservicios sea capaz de escalar, debe asegurarse de que todos los procesos se puedan paralelizar y atomizar. Con este enfoque, tu aplicación puede gestionar cualquier proceso masivo con facilidad, distribuyendo las tareas entre las partes más productivas. Otra forma de instalar funciones de escalado es organizar en contenedores cada microservicio y usar k8s para administrar y escalar esos contenedores.
El escalador automático de clústeres es una herramienta que se encarga de aumentar y reducir la escala de los recursos informáticos de los proveedores de nube para los usuarios de clústeres de Kubernetes gestionados. Existe otra solución específica para los usuarios de AWS, como Karpenter: gestiona la misma funcionalidad que el escalador automático de clústeres, pero puede aumentar considerablemente la velocidad de escalado gracias a la comunicación directa con la API EC2 de AWS. Con PredictKube, puede lograr una velocidad de escalado automático aún mayor con la ayuda de sus modelos predictivos de IA.
El escalado automático de AWS de Kubernetes se usa en Elastic Kubernetes Service (EKS), aplicable al proveedor de nube de AWS. A cambio de una tarifa, AWS se encargará de la administración del plano de control del clúster de Kubernetes y de los nodos de cómputos. En cuanto al escalado automático, puede configurar el número mínimo y máximo de nodos y crear grupos de nodos gestionados o autogestionados. A continuación, EC2 se conecta con los grupos de escalado automático y todo se gestiona desde el plano de control.
Sí, su proyecto ubicado en el entorno de DigitalOcean se puede escalar manual y automáticamente. El escalado automático de Kubernetes de DigitalOcean se basa en CA, Cluster Autoscaler. Se utiliza para añadir o reducir automáticamente los nodos de Kubernetes a fin de adaptar la capacidad del clúster a las necesidades actuales.
La mejor manera de escalar un servidor Prometheus es tener varias instancias de Prometheus que extraigan diferentes conjuntos de métricas de varios nodos en lugar de tener una instancia que extraiga todas las métricas. Se puede sobrecargar fácilmente y se perderán los datos. El escalado automático de Prometheus solo puede ser eficiente si las métricas que influyen en la decisión de escalar se analizan correctamente y en todo su volumen.
Es bastante sencillo: cree un clúster de AKS y habilite la función de escalado automático. En pocas palabras, el escalador automático de clústeres vigilará las solicitudes de capacidad de tus cargas de trabajo y aumentará el número de nodos para adaptar los recursos calculados a la capacidad solicitada. Un escalador automático de módulos horizontales (HPA) hará lo mismo, pero a nivel de carga de trabajo. Puedes especificar varias opciones, como el número mínimo y máximo de pods, el comportamiento al subir y bajar la escala, y especificar qué métricas debes tener en cuenta para el escalado automático. Cuando la carga disminuya, HPA reducirá la cantidad de pods y el escalador automático de clústeres de AKS eliminará los nodos infrautilizados.
