Связаться с намиПодключиться

Вертикальное масштабирование приложения в кластере Yandex Managed Service for Kubernetes

Статья создана
Улучшена
Обновлена 21 апреля 2025 г.

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.

В стоимость поддержки описываемого решения входят:

  • Плата за кластер Managed Service for Kubernetes: использование мастера и исходящий трафик (см. тарифы Managed Service for Kubernetes).
  • Плата за узлы кластера (ВМ): использование вычислительных ресурсов, операционной системы и хранилища (см. тарифы Compute Cloud).
  • Плата за публичный IP-адрес для узлов кластера (см. тарифы Virtual Private Cloud).

Перед началом работы

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

    По умолчанию используется каталог, указанный при создании профиля CLI. Чтобы изменить каталог по умолчанию, используйте команду yc config set folder-id <идентификатор_каталога>. Также для любой команды вы можете указать другой каталог с помощью параметров --folder-name или --folder-id.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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.

  6. 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

  1. 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

  2. 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

  3. Создайте объекты:

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

  4. 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.

  1. 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

  2. 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

  3. 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.

  4. 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

  5. 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:

  1. Удалите кластер Kubernetes.
  2. Если для доступа к кластеру или узлам использовались статические публичные IP-адреса, освободите и удалите их.
Предыдущая
Горизонтальное масштабирование приложения в кластере
Следующая
Изменение параметров сервера метрик (Metrics Server)