使用autoscaler 自动设置在kubernetes集群中运行的pod数量(水平自动伸缩)。 指定Deployment、ReplicaSet或ReplicationController,并创建已经定义好资源的自动伸缩器。使用自动伸缩器可以根据需要自动增加或减少系统中部署的pod数量。 $ autoscale (-f FILENAME | TYPE NAME | TYPE/NAME) [--min=MINPODS] --max=MAXPODS...
并且,Kubernetes 的自动扩展器组件 Horizontal Pod Autoscaler (HPA), 也可以直接使用 Custom Metrics 来执行用户指定的扩展策略,这里的整个过程都是非常灵活和可定制的。 不难想到,Kubernetes 里的 Custom Metrics 机制,也是借助 Aggregator APIServer...
Azure Kubernetes Service (AKS) enabled by Azure Arc Overview What is AKS enabled by Arc? Supported Kubernetes versions Data collection AKS enabled by Azure Arc What's new in AKS on Azure Stack HCI 23H2 Concepts Quickstarts How-to Create Kubernetes clusters Networking Storage Node pools Scale a...
两个缩小操作之间的默认间隔为5分钟,同样可以通过Flags来控制-horizontal-pod-autoscaler-downscale-delay 指标和云提供商 为了衡量指标,服务器应该在启用Kubernetes自定义指标(https://github.com/kubernetes/metrics)的同时,启用Heapster或启用APIaggregation。API metrics server是Kubernetes1.9版本以上的首选方法。对于配置No...
在Kubernetes中,我们经常需要动态地调整Pod的规模以满足应用的需求。Kubernetes提供了多种方法来实现这一目标,包括手动使用kubectl scale命令、使用kubectl autoscale命令以及使用HorizontalPodAutoscaler(HPA)机制。下面我们将详细介绍这三种方法的工作原理和使用方法。一、kubectl scale命令kubectl scale是一个静态的扩缩容方法...
1kubectl autoscale 2语法 3示例 4Flags kubectl autoscale 使用autoscaler 自动设置在kubernetes集群中运行的pod数量(水平自动伸缩)。 指定Deployment、ReplicaSet或ReplicationController,并创建已经定义好资源的自动伸缩器。使用自动伸缩器可以根据需要自动增加或减少系统中部署的pod数量。
在亚马逊云科技 2021 re:Invent 大会期间,亚马逊云科技宣布为 Kubernetes 构建的开源自动扩缩容项目 Karpenter 升级至0.5版本并 GA ,可在生产环境使用。在 Kubernetes 上的 auto scaling 始终被人关注,当前的 kubernetes 提供 Cluster Autocaler 用于制定调度和扩缩决策。那么,既然有了Kubernetes Cluster Autoscaler,为何...
通过nodeSelector,我们可以使用kubernetes Well-Known Label:https://kubernetes.io/docs/reference/labels-annotations-taints/来指定属性启动实例,可以指定的属性包括可用区,实例类型,容量类型,CPU架构,操作系统等。 如何为pod选择合适的EC2实例,即Bin Packing打包问题。Karpenter 采用了First Fit Descending算法,我们将pod...
Scale 是一个允许您动态设置副本数并检查其当前状态的接口。 API Object Horizontal Pod Autoscaler 是 kubernetes 的autoscalingAPI 组中的 API 资源。当前的稳定版本中,只支持 CPU 自动扩缩容,可以在autoscaling/v1API 版本中找到。 在alpha 版本中支持根据内存和自定义 metric 扩缩容,可以在autoscaling/v2alpha1...
Do you want to scale your workloads on Kubernetes without having to worry about the details? Do you want to run Azure Functions anywhere and easily scale it yourself? Tom Kerkhove shows Scott Hanselman how Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA) makes