Kubernetes HPA com base na memória

1. Qual é a porcentagem de utilização de memória de destino para HPA?
2. O HPA é baseado na solicitação ou limite?
3. O que é escala horizontal de pods com base na memória?
4. Como o HPA diminui?
5. O que é uma boa quantidade de uso de memória?
6. Como o HPA é calculado?
7. Qual é a diferença entre solicitação e limite no Kubernetes HPA?
8. O que é HPA vs Cluster Autoscaler?
9. É melhor ou vertical escalonamento horizontal ou vertical?
10. Qual é a diferença entre autoscaling vertical e horizontal?
11. HPA diminui automaticamente?
12. Quanto tempo antes da escala do HPA?
13. Qual é a escala HPA?
14. O que é escala HPA?
15. Como a porcentagem de utilização da memória é calculada?
16. Como faço para calcular a porcentagem de uso da memória?
17. Como o HPA é calculado?
18. Como faço para calcular meu HPA?
19. O que é HPA vs Cluster Autoscaler?
20. Quanto tempo antes da escala do HPA?
21. O HPA precisa do servidor de métricas?
22. Quanto tempo leva para o HPA escalar?

Qual é a porcentagem de utilização de memória de destino para HPA?

Exemplo de HPA: Escalando uma implantação via CPU e métricas de memória

Para a CPU, a utilização média de 50% é tomada como alvo e, para a memória, um valor médio de uso de 500 mi é tomado.

O HPA é baseado na solicitação ou limite?

Como atualmente, o HPA usa recursos. solicitações como base para calcular e comparar a utilização de recursos, definir um alvo acima de 100% não deve causar nenhum problema, desde que o limiar (tragetutilização) seja menor ou igual a recursos. limites . Por exemplo, implante um aplicativo com recursos.

O que é escala horizontal de pods com base na memória?

Escala horizontal significa que a resposta ao aumento da carga é implantar mais pods. Isso é diferente da escala vertical, que para Kubernetes significaria atribuir mais recursos (por exemplo: memória ou CPU) às vagens que já estão sendo executadas para a carga de trabalho.

Como o HPA diminui?

A carga é medida pela utilização da CPU. O HPA adicionará ou removerá pods até que a vagem média na implantação utilize 70% da CPU em seu nó. Se a utilização média for maior, adicionará vagens e, se for menor que 70%, será reduzido.

O que é uma boa quantidade de uso de memória?

Geralmente, recomendamos 8 GB de RAM para uso casual de computador e navegação na Internet, 16 GB para planilhas e outros programas de escritório, e pelo menos 32 GB para jogadores e criadores multimídia.

Como o HPA é calculado?

O HPA calcula a utilização do POD como uso total de todos os recipientes no pod dividido por solicitação total. Olha para todos os contêineres individualmente e retorna se o contêiner não tiver solicitação.

Qual é a diferença entre solicitação e limite no Kubernetes HPA?

Kubernetes define limites como a quantidade máxima de um recurso a ser usado por um contêiner. Isso significa que o contêiner nunca pode consumir mais do que a quantidade de memória ou a quantidade de CPU indicada. Os pedidos, por outro lado, são o valor mínimo garantido de um recurso reservado para um contêiner.

O que é HPA vs Cluster Autoscaler?

Autocaler de cluster (CA): ajusta o número de nós no cluster quando os pods não conseguem agendar ou quando os nós são subutilizados. Autoscaler de pod horizontal (HPA): ajusta o número de réplicas de um aplicativo. Autocaler de pods vertical (VPA): ajusta as solicitações e limites de recursos de um contêiner.

É melhor ou vertical escalonamento horizontal ou vertical?

A escala horizontal é quase sempre mais desejável que a escala vertical porque você não é pego em um déficit de recursos.

Qual é a diferença entre autoscaling vertical e horizontal?

Qual é a principal diferença? A escala horizontal significa escalar adicionando mais máquinas ao seu conjunto de recursos (também descrito como "escala"), enquanto o escalamento vertical refere -se à escala adicionando mais energia (e.g. CPU, RAM) para uma máquina existente (também descrita como "escala").

HPA diminui automaticamente?

O HPA é uma forma de autocal a ser que aumenta ou diminui o número de pods em um controlador de replicação, implantação, conjunto de réplicas ou conjunto de estado com base na utilização da CPU - o escala é horizontal porque afeta o número de instâncias em vez dos recursos alocados a um contêiner único.

Quanto tempo antes da escala do HPA?

O prazo padrão para diminuir é de cinco minutos, por isso levará algum tempo até que você veja a contagem de réplicas alcance 1 novamente, mesmo quando a porcentagem atual da CPU for 0 %. O prazo é modificável. Para mais informações, consulte o Autoscaler Horizontal na documentação de Kubernetes.

Qual é a escala HPA?

Um horizontalpodaUtroscaler (HPA para abreviar) atualiza automaticamente um recurso de carga de trabalho (como uma implantação ou statefulset), com o objetivo de escalar automaticamente a carga de trabalho para atender à demanda. Escala horizontal significa que a resposta ao aumento da carga é implantar mais pods.

O que é escala HPA?

O Autoscaler de POD horizontal altera a forma da carga de trabalho de sua Kubernetes aumentando ou diminuindo automaticamente o número de vagens em resposta à CPU ou consumo de memória da carga de trabalho, ou em resposta a métricas personalizadas relatadas em Kubernetes ou métricas externas de fontes fora de.

Como a porcentagem de utilização da memória é calculada?

Tendo em mente a fórmula, Mem%= 100-(((Free+Buffers+cache)*100)/TotalMemory).

Como faço para calcular a porcentagem de uso da memória?

A linha de buffers -/+/cache mostra quanta memória é usada e livre da perspectiva dos aplicativos. De um modo geral, se pouca troca está sendo usada, o uso da memória não afeta o desempenho. Portanto, a utilização da memória para o servidor seria 154/503*100 = 30%.

Como o HPA é calculado?

O HPA calcula a utilização do POD como uso total de todos os recipientes no pod dividido por solicitação total. Olha para todos os contêineres individualmente e retorna se o contêiner não tiver solicitação.

Como faço para calcular meu HPA?

Como calcular seu próprio GPA. Para calcular o seu GPA, divida o número total de pontos de classe obtidos pelo número total de unidades graduadas por letras realizadas.

O que é HPA vs Cluster Autoscaler?

Autocaler de cluster (CA): ajusta o número de nós no cluster quando os pods não conseguem agendar ou quando os nós são subutilizados. Autoscaler de pod horizontal (HPA): ajusta o número de réplicas de um aplicativo. Autocaler de pods vertical (VPA): ajusta as solicitações e limites de recursos de um contêiner.

Quanto tempo antes da escala do HPA?

O prazo padrão para diminuir é de cinco minutos, por isso levará algum tempo até que você veja a contagem de réplicas alcance 1 novamente, mesmo quando a porcentagem atual da CPU for 0 %. O prazo é modificável. Para mais informações, consulte o Autoscaler Horizontal na documentação de Kubernetes.

O HPA precisa do servidor de métricas?

Para trabalhar, o HPA precisa de um servidor de métricas disponíveis em seu cluster para raspar as métricas necessárias, como CPU e utilização de memória. Uma opção direta é o servidor de métricas Kubernetes.

Quanto tempo leva para o HPA escalar?

Como vimos, o HPA leva cinco minutos antes de diminuir o número de réplicas. Na realidade, isso pode ser alterado, pois esse número representa a configuração padrão. Você pode reduzir esse tempo com--Horizontal-Pod-Autoscaler-DownScale-Dellay .