比如,现在我们要实现一个根据指定 Pod 收到的 HTTP 请求数量来进行 Auto Scaling 的 Custom Metrics,这个 Metrics 就可以通过访问如下所示的自定义监控 URL 获取到: https:///apis/custom-metrics.metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/default/pods/sample-me...
Core metrics(核心指标):从 Kubelet、cAdvisor 等获取度量数据,再由metrics-server提供给 kube-scheduler、HPA、 控制器等使用。 Custom Metrics(自定义指标):由Prometheus Adapter提供API custom.metrics.k8s.io,由此可支持任意Prometheus采集到的指标。 核心指标只包含node和pod的cpu、内存,一般来说,核心指标作HPA已经...
How to build a Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler using custom metrics Configure Kubernetes Autoscaling With Custom Metrics Monitoring Kubernetes performance metrics Horizontal Pod Autoscaler kubernetes聚合层概念 https://github.com/slok/prometheus-python/tree/master/examples https://www.slideshare.net/brian...
产生custom metrics的app模板中的annotations字段定义了暴露给prometheus的metrics的端口和路径;prometheus的配置中的scrape_configs字段通过标签定义了需要抓取的内容,与app中的annotations字段相呼应;custom metric API注册模板中指定了API的组和版本,以及该API对应的prometheus和prometheus adapter的service; 这样整个流程可以描述...
apiVersion: autoscaling/v2beta2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: myhpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: myapp minReplicas: 1 maxReplicas: 10 metrics: - type: Pods pods: metric: name: myapp_requests_per_second ...
prometheus-adapter+custom-metrics-api实现k8s自定义HPA 参考https://blog.51cto.com/juestnow/2413581 1 HPA简介 Horizontal Pod Autoscaling,简称HPA,是Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能。为什么要水平而不叫垂直, 那是因为自动扩展主要分为两种: 水平扩展(scale out),针对于实例数目的增减 ...
从Metrics API获取对应的指标数据,这里的Metrics Server又可以分为三类 Kubernetes MetricServer:提供容器级别CPU/内存使用量 Custom MetricServer:提供来自Kubernetes集群自定义资源的指标数据 External MetricServer:提供来自Kubernetes集群外的指标数据 每个指标项单独计算期望实例数,最后取所有期望实例数中的最大值,作为当前...
HPA: kubernetes 社区中负责 Pod 水平伸缩的组件,是所有伸缩组件中历史最悠久的,目前支持autoscaling/v1、autoscaling/v2beta1与autoscaling/v2beta2, 其中autoscaling/v1只支持 CPU 一种伸缩指标,在autoscaling/v2beta1中增加支持 custom metrics,在autoscaling/v2beta2中增加支持 external metrics。
规则生效后,通过custom metrics api接口查看资源指标情况,如下图: 查询custom metrics api接口 满足需求的hpa.yaml如下: kind:HorizontalPodAutoscaler apiVersion:autoscaling/v2 metadata:name:my-hpa namespace:defaultspec:scaleTargetRef:## 匹配应用HPA策略的工作负载 ...
based on memory usage.Custom Metrics: In addition to standard CPU and memory utilization, HPA can be configured to base scaling decisions on custom metrics from third-party monitoring systems, such as queue length, request rate, etc.External Metrics: Scaling of Pods can be based on metrics ...