Autoscaler de pod horizontal Kubernetes

1. À quoi sert l'autoscaler de pod horizontal Kubernetes??
2. Comment mettre à l'échelle automatiquement les pods dans Kubernetes?
3. Qu'est-ce que l'autoscaler Kubernetes??
4. Qu'est-ce que la mise à l'échelle horizontale et verticale dans Kubernetes??
5. Qu'est-ce que le POD dans Kubernetes?
6. Comment augmenter le nombre de pods?
7. Quelles conditions sont requises pour que l'autoscaler décide de supprimer un nœud?
8. Quel est le but de la mise à l'échelle automatique?
9. Comment mettre en œuvre l'autoscaling?
10. Comment savoir si l'autoscaling est activé?
11. Comment la mise à l'échelle horizontale est-elle effectuée dans Kubernetes??
12. Qu'est-ce que la mise à l'échelle verticale et la mise à l'échelle horizontale??
13. Qu'est-ce que l'autoscaling vertical?

À quoi sert l'autoscaler de pod horizontal Kubernetes??

L'autoscaler de pod horizontal modifie la forme de votre charge de travail Kubernetes en augmentant ou en diminuant automatiquement le nombre de pods en réponse à la consommation de processeur ou de mémoire de la charge de travail, ou en réponse à des métriques personnalisées rapportées à partir de Kubernetes ou à des métriques externes provenant de sources extérieures à votre cluster.

Comment mettre à l'échelle automatiquement les pods dans Kubernetes?

Configuration de l'autoscaling sur GCE

1. Cours & Exposer le serveur PHP-Apache. Pour démontrer l'autoscaling, nous utiliserons une image docker personnalisée basée sur le serveur php-apache. ...
2. Démarrage de l'autoscaler de pod horizontal. Maintenant que le déploiement est en cours, nous allons créer un autoscaler de pod horizontal pour celui-ci. ...
3. Augmenter la charge. ...
4. Arrêter la charge.

Qu'est-ce que l'autoscaler Kubernetes??

L'autoscaler vérifie le cluster pour les pods qui ne peuvent pas être planifiés sur des nœuds existants en raison de ressources de processeur ou de mémoire inadéquates ou parce que les règles d'affinité de nœud du pod ou les tolérances d'altération ne correspondent pas à un nœud existant.

Qu'est-ce que la mise à l'échelle horizontale et verticale dans Kubernetes??

La mise à l'échelle horizontale consiste à modifier les ressources de calcul d'un cluster existant, par exemple en y ajoutant de nouveaux nœuds ou en ajoutant de nouveaux pods en augmentant le nombre de répliques de pods (Horizontal Pod Autoscaler). La mise à l'échelle verticale signifie modifier les ressources attribuées (comme le processeur ou la RAM) de chaque nœud du cluster.

Qu'est-ce que le POD dans Kubernetes?

Les pods sont les objets déployables les plus petits et les plus basiques dans Kubernetes. Un pod représente une seule instance d'un processus en cours d'exécution dans votre cluster. Les pods contiennent un ou plusieurs conteneurs, tels que des conteneurs Docker. Lorsqu'un pod exécute plusieurs conteneurs, les conteneurs sont gérés comme une seule entité et partagent les ressources du pod.

Comment augmenter le nombre de pods?

La mise à l'échelle du cluster, cependant, est basée sur le bloc de ressources de la spécification de pod, en particulier les demandes de ressources. Kubernetes surveille le nombre de demandes de ressources effectuées par chaque pod sur un nœud pour déterminer le niveau de remplissage de ce nœud. Si tous les nœuds sont pleins et qu'un pod est en attente de planification, un nouveau nœud est créé.

Quelles conditions sont requises pour que l'autoscaler décide de supprimer un nœud?

Quelles conditions sont requises pour que l'autoscaler décide de supprimer un nœud? a) Si le cluster global est sous-utilisé, le nœud le moins occupé est supprimé. b) Si un nœud est sous-utilisé et qu'aucun pod n'est actuellement en cours d'exécution sur le nœud. c) Si le cluster global est sous-utilisé, un nœud sélectionné au hasard est supprimé.

Quel est le but de la mise à l'échelle automatique?

L'autoscaling, également orthographié auto scaling ou auto-scaling, et parfois aussi appelé scaling automatique, est une méthode utilisée dans le cloud computing qui ajuste dynamiquement la quantité de ressources de calcul dans une batterie de serveurs - généralement mesurée par le nombre de serveurs actifs - automatiquement basée sur la charge à la ferme.

Comment mettre en œuvre l'autoscaling?

Comment mettre à l'échelle automatiquement

1. Sous le volet de navigation, Auto Scaling => Groupes de mise à l'échelle automatique => Créer un groupe Auto Scaling.
2. Connectez-vous à votre console EC2 et sélectionnez une région.
3. Lancer la configuration => Créer une nouvelle configuration de lancement => Suivant.
4. Choisissez votre AMI et le type d'instance souhaités.

Comment savoir si l'autoscaling est activé?

Cliquez sur l'onglet Nœuds. Sous Pools de nœuds, cliquez sur le nom du pool de nœuds que vous souhaitez modifier, puis sur modifier Modifier. Sous Taille, cochez la case Activer l'autoscaling. Modifiez les valeurs des champs Nombre minimum de nœuds et Nombre maximum de nœuds comme vous le souhaitez.

Comment la mise à l'échelle horizontale est-elle effectuée dans Kubernetes??

Kubernetes 1.6 ajoute la prise en charge de la mise à l'échelle basée sur plusieurs métriques. Vous pouvez utiliser la version de l'API autoscaling / v2beta2 pour spécifier plusieurs métriques pour que l'autoscaler de pod horizontal évolue. Ensuite, le contrôleur de l'autoscaler de pod horizontal évaluera chaque métrique et proposera une nouvelle échelle basée sur cette métrique.

Qu'est-ce que la mise à l'échelle verticale et la mise à l'échelle horizontale??

La mise à l'échelle horizontale signifie la mise à l'échelle en ajoutant plus de machines à votre pool de ressources (également appelée «mise à l'échelle»), tandis que la mise à l'échelle verticale fait référence à la mise à l'échelle en ajoutant plus de puissance (e.g. CPU, RAM) vers une machine existante (également appelée «mise à l'échelle»).

Qu'est-ce que l'autoscaling vertical?

Aperçu. La mise à l'échelle automatique du pod vertical vous évite d'avoir à réfléchir aux valeurs à spécifier pour les demandes et limites de processeur d'un conteneur, ainsi que les demandes et limites de mémoire. L'autoscaler peut recommander des valeurs pour les demandes et limites de CPU et de mémoire, ou il peut mettre à jour automatiquement les valeurs.