Связаться с намиПодключиться

Установка KEDA с поддержкой Yandex Monitoring

Статья создана
Обновлена 18 сентября 2025 г.

Важно

Функциональность доступна только в регионе Россия.

KEDA — приложение, которое выполняет автомасштабирование ресурсов Kubernetes на основе мониторинга нагрузки.

Приложение KEDA:

  • Интегрирует автомасштабирование Kubernetes с Yandex Monitoring.
  • Позволяет масштабировать приложения на основе метрик из Monitoring, например метрик Application Load Balancer или управляемых баз данных.
  • Поддерживает настройку временных окон, агрегирование и обработку NaN-значений.

Перед началом работы

  1. Создайте сервисный аккаунт:

    yc iam service-account create --name keda-sa

  2. Назначьте роль monitoring.viewer сервисному аккаунту, созданному ранее:

    yc resource-manager folder add-access-binding \
  --id <идентификатор_каталога> \
  --service-account-name keda-sa \
  --role monitoring.viewer

    Идентификатор каталога можно получить со списком каталогов.

  3. Создайте авторизованный ключ для сервисного аккаунта, созданного ранее, и сохраните его в файл authorized-key.json:

    yc iam key create \
  --service-account-name keda-sa \
  --output authorized-key.json

  4. Убедитесь, что группы безопасности для кластера Managed Service for Kubernetes и его групп узлов настроены корректно. Если отсутствует какое-либо из правил — добавьте его.

    Важно

    От настройки групп безопасности зависит работоспособность и доступность кластера, а также запущенных в нем сервисов и приложений.

  5. Установите kubectl и настройте его на работу с созданным кластером.

Установка с помощью Yandex Cloud Marketplace

  1. Перейдите на страницу каталога и выберите сервис Managed Service for Kubernetes.

  2. Нажмите на имя нужного кластера Managed Service for Kubernetes и выберите вкладку Marketplace.

  3. В разделе Доступные для установки приложения выберите KEDA с поддержкой Yandex Monitoring и нажмите кнопку Перейти к установке.

  4. Задайте настройки приложения:

    • Пространство имен — создайте новое пространство имен keda-system. Если вы оставите пространство имен по умолчанию, KEDA может работать некорректно.
    • Название приложения — укажите название приложения.
    • Ключ сервисного аккаунта — скопируйте в это поле содержимое файла authorized-key.json.

  5. Нажмите кнопку Установить.

  6. Дождитесь перехода приложения в статус Deployed.

  7. Создайте ресурс ScaledObject с настройками автомасштабирования ресурсов:

    apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: <имя_ресурса>
spec:
  scaleTargetRef:
    name: <имя_ресурса_для_автомасштабирования>
  pollingInterval: <интервал_проверки_событий_мониторинга>
  cooldownPeriod: <период_ожидания_после_события>
  minReplicaCount: <минимальное_количество_реплик_для_автомасштабирования>
  maxReplicaCount: <максимальное_количество_реплик_для_автомасштабирования>
  triggers:
  - type: external
    metadata:
      scalerAddress: keda-external-scaler-yc.keda-system.svc.cluster.local:8080
      query: <запрос_метрики_Yandex_Monitoring>
      folderId: "<идентификатор_каталога>"
      targetValue: "<целевое_значение_метрики>"
      downsampling.disabled: <включить_режим_прореживания_данных>
      downsampling.gridAggregation: "<функция_агрегации_данных>"
      downsampling.gridInterval: "<ширина_временного_окна_прореживания>"
      downsampling.maxPoints: <максимальное_количество_точек>
      downsampling.gapFilling: <заполнение_данных>

      timeWindow: "<окно_временного_интервала>"
      timeWindowOffset: "<отступ_временного_окна>"
 
      logLevel: "<уровень_логирования>"
      logMetrics: "<разрешить_логирование_запросов_Monitoring>"
      logAggregation: "<разрешить_логирование_агрегации_данных>"

    Обязательные метаданные в поле triggers:

    • scalerAddress — адрес сервиса автомасштабирования. Всегда keda-external-scaler-yc.keda-system.svc.cluster.local:8080.
    • query — запрос метрики Monitoring.
    • folderId — идентификатор каталога, в котором будет работать провайдер.
    • targetValue — целевое значение метрики, при превышении которого добавляется под для реплики.

    Параметры прореживания (downsampling). Для работы автомасштабирования нужно выбрать хотя бы один из параметров:

    • downsampling.gridAggregation — функция агрегации данных. Возможные значения: MAX, MIN, SUM, AVG, LAST, COUNT. Значение по умолчанию — AVG.

    • downsampling.gapFilling — настройки заполнения пропусков в данных:

      • NULL — возвращает null в качестве значения метрики и timestamp в качестве временной метки.
      • NONE — не возвращает значений.
      • PREVIOUS — возвращает значение из предыдущей точки.

    • downsampling.maxPoints — максимальное количество точек, которое будет получено в ответе на запрос. Значение параметра должно быть больше 10.

    • downsampling.gridInterval — ширина временного окна (сетки) в миллисекундах. Используется для прореживания: точки внутри окна объединяются в одну при помощи функции агрегации. Значение параметра должно быть больше 0.

    • downsampling.disabled — отключение прореживания данных. Возможные значения: true или false.

      Примечание

      Используйте только один из параметров downsampling.maxPoints, downsampling.gridInterval или downsampling.disabled. Подробнее о параметрах прореживания см. в документации API.

    Параметры временного окна:

    • timeWindow — временной период, в котором рассчитывается функция агрегации (в формате DdHhMmSs, например 5d10h30m20s).
    • timeWindowOffset — задержка вычисления функции во временном окне.

    Параметры логирования:

    • logLevel — уровень логирования. Возможные значения: debug, info, warn, error, none. Значение по умолчанию — info.
    • logMetrics — разрешить логирование запросов Monitoring: true или false. Значение по умолчанию — false.
    • logAggregation — разрешить логирование агрегации данных: true или false. Значение по умолчанию — false.

    Подробнее о параметрах ресурса ScaledObject см. в документации проекта на Github.

Установка с помощью Helm-чарта

  1. Установите менеджер пакетов Helm версии не ниже 3.8.0.

  2. Для установки Helm-чарта с KEDA выполните команду:

    helm pull oci://cr.yandexcloud.kz/yc-marketplace/yandex-cloud/keda/keda-external-scaler-yc \
  --version 1.1.1 \
  --untar && \
helm install \
  --namespace keda-system \
  --create-namespace \
  --set-file secret.data=./authorized-key.json \
  --set keda.enabled=true \
  keda ./keda

    Если вы укажете в параметре namespace пространство имен по умолчанию, KEDA может работать некорректно.

    Примечание

    Если вы используете версию Helm ниже 3.8.0, добавьте в начало команды строку export HELM_EXPERIMENTAL_OCI=1 && \, чтобы включить поддержку Open Container Initiative (OCI) в клиенте Helm.

Пример использования приложения

  1. Разверните приложение nginx в кластере Managed Service for Kubernetes.

  2. Установите приложение ALB Ingress Controller и ресурс Ingress для приложения nginx.

  3. Создайте ресурс ScaledObject с настройками автомасштабирования подов веб-приложения по метрикам Application Load Balancer:

    apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: demo-app-scaler
spec:
  scaleTargetRef:
    name: <имя_ресурса_Deployment>
  pollingInterval: 30
  cooldownPeriod: 60
  minReplicaCount: 1
  maxReplicaCount: 20
  triggers:
  - type: external
    metadata:
      scalerAddress: keda-external-scaler-yc.keda-system.svc.cluster.local:8080
      query: |
       alias(replace_nan(series_sum("load_balancer.requests_count_per_second"{
       service="application-load-balancer", 
       load_balancer="<идентификатор_балансировщика>", 
       http_router="*", virtual_host="*", 
       route="<идентификатор_маршрута>", 
       backend_group="*", backend="*", 
       zone="*", code="total"}), 0), "Total requests count")
      folderId: "<идентификатор_каталога>"
      targetValue: "<целевое_значение_метрики>"
      downsampling.gridAggregation: "AVG"
      downsampling.gridInterval: "120000"

      timeWindow: "2m"
      timeWindowOffset: "30s"
 
      logLevel: "debug"
      logMetrics: "true"
      logAggregation: "true"

См. также

Предыдущая
Обновление Ingress-контроллера Application Load Balancer
Следующая
Установка Kyverno & Kyverno Policies