垂直扩展(Vertical Pod Autoscaling,VPA) 垂直扩展是Kubernetes中的一种自动调整Pod资源配额的方式。 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。 根据...
VerticalPodAutoscaler :该资源由用户创建,用于设置纵向扩容的目标对象和存储 recommend 组件计算出的推荐指标。 VerticalPodAutoscalerCheckpoint :该资源由 recommend 组件创建和维护,用于存储指标相关信息,一个vpa对应的多个容器,每个容器创建一个该资源。 2、三个组件 recommender: recommender 会定期收集容器的资源使用数据...
部署vertical-pod-autoscaler 1、克隆autoscaler项目 git clone https://github.com/kubernetes/autoscaler.git 2、修改部署文件,将gcr仓库该为我自己的仓库 admission-controller-deployment.yaml us.gcr.io/k8s-artifacts-prod/autoscaling/vpa-admission-controller:0.8.0 改为 scofield/vpa-admission-controller:0.8.0 ...
[3] Horizontal Pod Autoscaler:https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/ [4] C. Liu, M. Shie, Y. Lee, Y. Lin, and K. Lai. Vertical/horizontal resource scaling mechanism for federated clouds. In 2014 International Conference on Information Science Applications ...
VPA 使用自定义资源 VerticalPodAutoscaler 为部署或副本集配置伸缩比例。下面是使用 VPA 管理 hello-world 部署的资源请求: apiVersion:"autoscaling.k8s.io/v1beta2" kind: VerticalPodAutoscaler metadata: name: hello-world spec: targetRef: apiVersion:"apps/v1" ...
部署vertical-pod-autoscaler 1、克隆autoscaler项目 git clone https://github.com/kubernetes/autoscaler.git 1. 2. 2、修改部署文件,将gcr仓库改为我自己的仓库 admission-controller-deployment.yaml us.gcr.io/k8s-artifacts-prod/autoscaling/vpa-admission-controller:0.8.0 ...
译自:Performance evaluation of the autoscaling strategies vertical and horizontal 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。为了帮助选择最佳策略,本文主要对比了kubernetes中的水平和垂直扩缩容。通过对 Web 应用程序进行综合负载测量实验,结果表明水平扩缩容的效率更高,对负载变化的...
VPA 使用自定义资源 VerticalPodAutoscaler 为部署或副本集配置伸缩比例。下面是使用 VPA 管理 hello-world 部署的资源请求: apiVersion: "autoscaling.k8s.io/v1beta2"kind: VerticalPodAutoscalermetadata:name: hello-worldspec:targetRef:apiVersion: "apps/v1"kind: Deploymentname: hello-worldresourcePolicy:conta...
Pod 垂直自动伸缩(Vertical Pod Autoscaler,VPA) 集群自动伸缩(Cluster Autoscaler,CA) 这些自动伸缩组件属于不同的类别,关注点也不同。 Horizontal Pod Autoscaler 负责增加 Pod 的副本数量。随着你的应用接收到的流量越来越多,你可以让自动伸缩组件调整副本数量来处理更多的请求。
VerticalPodAutoscaler 这就是刚刚我们创建的vpa对象,在status中可以看到下面几个属性lowerBound(建议的最小资源量)、target(建议的最佳资源量。)、uncappedTarget(计算出的推荐目标)、upperBound(建议的最大资源量) apiVersion:autoscaling.k8s.io/v1 kind:VerticalPodAutoscaler ...