2021年11月2日火曜日

HorizontalPodAutoscaler(HPA)

公式(HPAについて) :
https://kubernetes.io/ja/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale-walkthrough/

必要な物(metrics-server) :

              ->podからのメトリクスを収集を行う。

https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server


helm(metrics-server) :

https://artifacthub.io/packages/helm/metrics-server/metrics-server




マニュフェストの作成:


1)HPA用のconfigを作成する。


name                                  : テスト用のPodの名前(webapp)を指定

minReplicas                       : 最小値

maxReplicas                      : 最大値

targetAverageUtilization   : スケーリングするためのトリガーになる。(今回の場合は、cpu使用率) 































2)テスト用のPodを作成














































検証:

1)metrics-serverを導入後に、以下のコマンドを投入してメトリクスの確認を行ってみる。








2)念の為、作成したHPAのコンフィグの状態を確認したところ

Podからのリソースを受信できているようだ。
















3)jmeterを使って、作成したLaodBlancerに高負荷をかけてみます。










4)高負荷をかけてみると、②Replicasが最大5台に増加していることが把握できます。






5)数分経過すると、自動的にスケールイン(最小: 1)に戻ったことが把握できます。





0 件のコメント:

コメントを投稿

ローカルLLMでコーディングさせるポイント

 簡単な指示で、依頼するとコンテキストオーバーで記憶喪失になって コードの内容が一致しないことが起こるので、work.mdみたいな作業メモを取らせたるのがよい 途中から、別スレッドに再実施する場合でも、work.mdが引き継ぎとして 参照して実施してくれるのがポイント