Вертикальное масштабирование приложения в кластере

Статья создана

Улучшена

Обновлена 31 октября 2024 г.

Перед началом работы
Создайте Vertical Pod Autoscaler и тестовое приложение
Проверьте работу Vertical Pod Autoscaler
Удалите созданные ресурсы

Managed Service for Kubernetes поддерживает несколько видов автоматического масштабирования. Из этой статьи вы узнаете, как настроить автоматическое управление ресурсами пода с помощью Vertical Pod Autoscaler:

Если созданные ресурсы вам больше не нужны, удалите их.

Перед началом работы

Если у вас еще нет интерфейса командной строки Yandex Cloud, установите и инициализируйте его.

По умолчанию используется каталог, указанный в профиле CLI. Вы можете указать другой каталог с помощью параметра --folder-name или --folder-id.
Создайте группы безопасности для кластера Managed Service for Kubernetes и входящих в него групп узлов.

Важно

От настройки групп безопасности зависит работоспособность и доступность кластера, а также запущенных в нем сервисов и приложений.
Создайте кластер Managed Service for Kubernetes. При создании задайте настройки:
- Используйте созданные ранее группы безопасности.
- Если вы планируете работать с кластером в пределах сети Yandex Cloud, выделять кластеру публичный IP-адрес не нужно. Для подключений извне предоставьте кластеру публичный адрес.
Создайте группу узлов. При создании задайте настройки:
- Используйте созданные ранее группы безопасности.
- Выделите публичный IP-адрес, чтобы предоставить группе узлов доступ в интернет и возможность скачивать Docker-образы и компоненты.
Установите kubectl и настройте его на работу с созданным кластером.

Если для кластера не предоставлен публичный адрес и kubectl настроен через внутренний адрес кластера, выполняйте команды kubectl на ВМ Yandex Cloud, находящейся в одной сети с кластером.

Установите Vertical Pod Autoscaler из репозитория:

cd /tmp && \
  git clone https://github.com/kubernetes/autoscaler.git && \
  cd autoscaler/vertical-pod-autoscaler/hack && \
  ./vpa-up.sh

Создайте Vertical Pod Autoscaler и тестовое приложение

Создайте файл app.yaml, содержащий настройки тестового приложения nginx и балансировщика нагрузки:

app.yaml

---
### Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
        - name: nginx
          image: registry.k8s.io/hpa-example
          resources:
            requests:
              memory: "256Mi"
              cpu: "500m"
            limits:
              memory: "500Mi"
              cpu: "1"
---
### Service
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
  type: LoadBalancer

Создайте файл vpa.yaml, содержащий настройки Vertical Pod Autoscaler:

vpa.yaml

---
apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment
    name:       nginx
  updatePolicy:
    updateMode:  "Auto"
    minReplicas: 1

Создайте объекты:

kubectl apply -f app.yaml && \
kubectl apply -f vpa.yaml

Убедитесь, что поды Vertical Pod Autoscaler и nginx перешли в состояние Running:

kubectl get pods -n kube-system | grep vpa && \
kubectl get pods | grep nginx

Результат:

vpa-admission-controller-58********-qmxtv  1/1  Running  0  44h
vpa-recommender-67********-jqvgt           1/1  Running  0  44h
vpa-updater-64********-xqsts               1/1  Running  0  44h
nginx-6c********-62j7w                     1/1  Running  0  42h

Проверьте работу Vertical Pod Autoscaler

Для проверки работы Vertical Pod Autoscaler будет создана имитация рабочей нагрузки на приложение nginx.

Изучите рекомендации, которые предоставляет Vertical Pod Autoscaler до создания нагрузки:

kubectl describe vpa nginx

Обратите внимание на низкие значения Cpu в метриках Status.Recommendation.Container Recommendations:

Name:         nginx
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  autoscaling.k8s.io/v1
Kind:         VerticalPodAutoscaler
...
Status:
  Conditions:
    Last Transition Time:  2022-03-18T08:02:04Z
    Status:                True
    Type:                  RecommendationProvided
  Recommendation:
    Container Recommendations:
      Container Name:  nginx
      Lower Bound:
        Cpu:     25m
        Memory:  262144k
      Target:
        Cpu:     25m
        Memory:  262144k
      Uncapped Target:
        Cpu:     25m
        Memory:  262144k
      Upper Bound:
        Cpu:     25m
        Memory:  262144k

Убедитесь, что Vertical Pod Autoscaler управляет ресурсами подов приложения nginx:

kubectl get pod <имя_пода_nginx> --output yaml

Результат:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    vpaObservedContainers: nginx
    vpaUpdates: 'Pod resources updated by nginx: container 0: cpu request, memory
      request, cpu limit, memory limit'
...
spec:
  containers:
  ...
    name: nginx
    resources:
      limits:
        cpu: 50m
        memory: 500000Ki
      requests:
        cpu: 25m
        memory: 262144k

В отдельном окне запустите процесс, имитирующий рабочую нагрузку:
```
URL=$(kubectl get service nginx -o json \
  | jq -r '.status.loadBalancer.ingress[0].ip') && \
  while true; do wget -q -O- http://$URL; done
```
Совет

Чтобы увеличить нагрузку и ускорить выполнение сценария, запустите несколько процессов в отдельных окнах.

Примечание

Если ресурс недоступен по указанному URL, то убедитесь, что группы безопасности для кластера Managed Service for Kubernetes и его групп узлов настроены корректно. Если отсутствует какое-либо из правил — добавьте его.

Через несколько минут изучите рекомендации, которые предоставляет Vertical Pod Autoscaler после создания нагрузки:

kubectl describe vpa nginx

Vertical Pod Autoscaler выделил дополнительные ресурсы подам при повышении нагрузки. Обратите внимание на повышение значений Cpu в метриках Status.Recommendation.Container Recommendations:

Name:         nginx
Namespace:    default
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  autoscaling.k8s.io/v1
Kind:         VerticalPodAutoscaler
...
Status:
 Conditions:
    Last Transition Time:  2022-03-18T08:02:04Z
    Status:                True
    Type:                  RecommendationProvided
  Recommendation:
    Container Recommendations:
      Container Name:  nginx
      Lower Bound:
        Cpu:     25m
        Memory:  262144k
      Target:
        Cpu:     410m
        Memory:  262144k
      Uncapped Target:
        Cpu:     410m
        Memory:  262144k
      Upper Bound:
        Cpu:     28897m
        Memory:  1431232100

Завершите процесс имитации рабочей нагрузки. В течение нескольких минут значения метрик Status.Recommendation.Container Recommendations вернутся к первоначальным.

Удалите созданные ресурсы

Удалите ресурсы, которые вы больше не будете использовать, чтобы за них не списывалась плата:

Удалите кластер Kubernetes.
Если для доступа к кластеру или узлам использовались статические публичные IP-адреса, освободите и удалите их.

Вертикальное масштабирование приложения в кластере

Перед началом работыПеред началом работы

Создайте Vertical Pod Autoscaler и тестовое приложениеСоздайте Vertical Pod Autoscaler и тестовое приложение

Проверьте работу Vertical Pod AutoscalerПроверьте работу Vertical Pod Autoscaler

Удалите созданные ресурсыУдалите созданные ресурсы

Была ли статья полезна?

Перед началом работы

Создайте Vertical Pod Autoscaler и тестовое приложение

Проверьте работу Vertical Pod Autoscaler

Удалите созданные ресурсы