.svg)
%201.svg)
Un autoscaler à pod horizontal est un autoscaler interne que Kubernetes a implémenté. Il redimensionne les pods horizontalement, ce qui signifie que le HorizontalPodAutoscaler ajoute simplement plus de pods au courant. Ce n'est pas la meilleure solution dans tous les cas, mais pour les petits projets dont le trafic est prévisible, il peut s'agir d'une solution complète. Mais n'oubliez pas qu'il n'y a pas d'option prédictive ici. Cette fonction ne sera lancée que lorsque la charge augmentera de manière significative. PredictKube fonctionne à l'avance grâce au modèle d'IA qui analyse et prévoit la tendance du modèle, de sorte que vos pods seront déployés à temps. Dans l'autoscaler de cluster Kubernetes de Dysnix, la mise à l'échelle horizontale est appliquée automatiquement en fonction de modèles d'IA de prédiction.
La mise à l'échelle automatique de GKE est une option standard pour les clients de Google Cloud qui vous permet de configurer la configuration pour augmenter et réduire la population de nœuds de votre cluster. En résumé, il s'agit d'un moyen de définir le jalon le plus bas et le plus élevé pour votre cluster. En fonction de la charge de travail, le nombre de votre infrastructure augmentera ou diminuera dans ces limites. D'un point de vue pratique, il ne résout pas principalement le problème du surprovisionnement, mais c'est l'un des outils les plus utiles pour les utilisateurs de Google Kubernetes Engine, jusqu'à ce qu'ils essaient PredictKube.
Pour créer des microservices à mise à l'échelle automatique, vous devez appliquer les principes de partitionnement et de simultanéité dès le début du développement. Pour que votre infrastructure basée sur des microservices puisse évoluer, vous devez vous assurer que tous les processus peuvent être parallélisés et atomisés. Grâce à cette approche, votre application peut gérer facilement tous les processus volumineux, en répartissant les tâches entre les parties les plus productives. Une autre méthode d'installation des fonctionnalités de dimensionnement consiste à conteneuriser chaque microservice et à utiliser k8s pour gérer et dimensionner ces conteneurs.
Cluster Autoscaler est un outil responsable de l'augmentation et de la réduction des ressources de calcul des fournisseurs de cloud pour les utilisateurs de clusters Kubernetes gérés. Spécifiquement pour les utilisateurs d'AWS, il existe une autre solution telle que Karpenter : elle gère les mêmes fonctionnalités que Cluster Autoscaler, mais elle peut augmenter considérablement les vitesses de mise à l'échelle grâce à une communication directe avec l'API AWS EC2. Grâce à PredictKube, vous pouvez atteindre une vitesse de mise à l'échelle automatique encore plus élevée à l'aide de ses modèles d'IA prédictifs.
La mise à l'échelle automatique Kubernetes AWS est utilisée dans Elastic Kubernetes Service (EKS), applicable au fournisseur de cloud AWS. AWS se chargera de la gestion du plan de contrôle et des nœuds de calcul de votre cluster Kubernetes moyennant des frais. En ce qui concerne la mise à l'échelle automatique, vous pouvez configurer le nombre min-max de nœuds et créer des groupes gérés ou autogérés de vos nœuds, puis EC2 est connecté à des groupes de mise à l'échelle automatique, tout étant géré par le plan de contrôle.
Oui, votre projet situé dans l'environnement DigitalOcean peut être redimensionné manuellement et automatiquement. La mise à l'échelle automatique de DigitalOcean Kubernetes est basée sur CA, Cluster Autoscaler. Il est utilisé pour l'ajout ou la réduction automatique de nœuds Kubernetes afin d'adapter la capacité du cluster aux besoins actuels.
La meilleure façon de faire évoluer un serveur Prometheus est de disposer de plusieurs instances de Prometheus qui extraient différents ensembles de métriques à partir de différents nœuds au lieu de posséder une seule instance qui extrait toutes les métriques. Il peut être facilement surchargé et des données seront perdues. La mise à l'échelle automatique de Prometheus ne peut être efficace que si les indicateurs qui influencent la décision de mise à l'échelle sont correctement extraits et dans leur intégralité.
C'est assez simple : créez un cluster AKS et activez la fonction de mise à l'échelle automatique. Sous le capot, l'autoscaler du cluster surveillera les demandes de capacité provenant de vos charges de travail et augmentera le nombre de nœuds pour adapter les ressources calculées à la capacité demandée. Un autoscaler à pod horizontal (HPA) fera de même, mais au niveau de la charge de travail. Vous pouvez spécifier plusieurs options, telles que le nombre min/max de pods, le comportement à la hausse et à la baisse d'échelle et spécifier les mesures à surveiller pour la mise à l'échelle automatique. Lorsque la charge diminue, HPA diminue le nombre de pods et l'autoscaler du cluster AKS supprime les nœuds sous-utilisés.
