{"id":55712,"date":"2020-01-27T00:00:00","date_gmt":"2020-01-26T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/tri-urovnya-avtomasshtabirovaniya-v-kubernetes-kak-ih-effektivno-ispolzovat"},"modified":"2020-02-18T14:03:51","modified_gmt":"2020-02-18T11:03:51","slug":"tri-urovnya-avtomasshtabirovaniya-v-kubernetes-kak-ih-effektivno-ispolzovat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/tri-urovnya-avtomasshtabirovaniya-v-kubernetes-kak-ih-effektivno-ispolzovat","title":{"rendered":"Drei Ebenen der automatischen Skalierung in Kubernetes: Wie man sie effektiv nutzt","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Drei
\nF\u00fcr das umfassende Verst\u00e4ndnis von Kubernetes ist es wichtig, verschiedene Methoden zur Skalierung von Clusterressourcen zu kennen: laut den Entwicklern des Systems<\/a><\/noindex>, ist das eine der Hauptaufgaben von Kubernetes. Wir haben einen \u00dcberblick \u00fcber die Mechanismen der horizontalen und vertikalen Automatisierung sowie der Gr\u00f6\u00dfen\u00e4nderung von Clustern vorbereitet und Empfehlungen zusammengestellt, wie man diese effektiv nutzen kann.<\/p>\n

Der Artikel Kubernetes Autoscaling 101: Cluster Autoscaler, Horizontal Autoscaler und Vertical Pod Autoscaler<\/a><\/noindex> wurde von einem Team \u00fcbersetzt, das das Autoscaling in Kubernetes aaS von Mail.ru<\/a><\/noindex>.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Warum es wichtig ist, \u00fcber Skalierung nachzudenken <\/h2>\n

\nKubernetes<\/a><\/noindex> \u2013 ein Werkzeug zur Verwaltung von Ressourcen und Orchestrierung. Nat\u00fcrlich ist es auch sch\u00f6n, mit tollen Funktionen f\u00fcr Bereitstellung, \u00dcberwachung und Verwaltung von Pods zu experimentieren (ein Pod-Modul ist eine Gruppe von Containern, die als Antwort auf eine Anfrage ausgef\u00fchrt werden). <\/p>\n

Es gibt jedoch auch andere \u00dcberlegungen:<\/p>\n

    \n
  1. Wie kann man Module und Anwendungen skalieren?\n<\/li>\n
  2. Wie h\u00e4lt man Container in einem arbeitsf\u00e4higen und effizienten Zustand?\n<\/li>\n
  3. Wie reagiert man auf st\u00e4ndige \u00c4nderungen im Code und auf Nutzerlasten?\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \nDie Konfiguration von Kubernetes-Clustern zur Ressourcenausbalancierung und Leistungsoptimierung kann eine komplexe Aufgabe sein, die Fachwissen \u00fcber die interne Funktionsweise von Kubernetes erfordert. Die Last auf Ihre Anwendung oder Dienste kann im Laufe des Tages oder sogar innerhalb einer Stunde variieren, daher ist es besser, die Balance als einen kontinuierlichen Prozess zu betrachten.<\/p>\n

    Ebenen des Kubernetes-Autoscalings<\/h2>\n

    \nEffektives Autoscaling erfordert Koordination zwischen zwei Ebenen: <\/p>\n

      \n
    1. Die Pod-Ebene umfasst sowohl horizontale (Horizontal Pod Autoscaler, HPA) als auch vertikale automatisierte Skalierung (Vertical Pod Autoscaler, VPA). Diese Skalierung betrifft die vorhandenen Ressourcen Ihrer Container.\n<\/li>\n
    2. Die Cluster-Ebene, die vom Cluster-Autoscaler (Cluster Autoscaler, CA) verwaltet wird, der die Anzahl der Knoten innerhalb des Clusters erh\u00f6ht oder verringert.\n<\/li>\n<\/ol>\n

      <\/p>\n

      Modul f\u00fcr horizontales Autoscaling (HPA)<\/h2>\n

      \nWie der Name schon sagt, skaliert HPA die Anzahl der Pod-Replikate. Als Ausl\u00f6ser f\u00fcr die \u00c4nderung der Replikationsanzahl verwenden die meisten DevOps die Auslastung von CPU und Arbeitsspeicher. Aber es ist m\u00f6glich, das System basierend auf benutzerdefinierten Metriken<\/a><\/noindex>, deren Kombination<\/a><\/noindex> oder sogar externer Metriken<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

      Hochrangiges Schema f\u00fcr die Funktionsweise des HPA:<\/p>\n

        \n
      1. HPA \u00fcberwacht kontinuierlich die bei der Einrichtung angegebenen Metrikwerte mit dem standardm\u00e4\u00dfigen Intervall von 30 Sekunden.\n<\/li>\n
      2. HPA versucht, die Anzahl der Pods zu erh\u00f6hen, wenn ein festgelegter Schwellenwert erreicht wird.\n<\/li>\n
      3. HPA aktualisiert die Anzahl der Replikate innerhalb des Deployments\/Replikationscontrollers.\n<\/li>\n
      4. Der Deployment-\/Replikationscontroller setzt dann alle erforderlichen zus\u00e4tzlichen Pods in Betrieb.\n<\/li>\n<\/ol>\n

        \n\"Drei
        \nHPA startet den Prozess zur Bereitstellung von Pods, wenn der Schwellenwert der Metriken erreicht wird.<\/i><\/p>\n

        Bei der Verwendung von HPA beachten Sie Folgendes:<\/p>\n