Autoscalerまとめ

 以下、Autoscalerについて記載する。

①HorizontalPodAutoscaler(HPA)：

Podをオートスケーリングする機能

②Cluster Autoscaler：

Nodeのリソース枯渇によりPodの配置できない場合に

新規のNodeが追加される機能

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①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台)に戻ったことが把握できます。

Auto Scalingの設定について

1)Auto Scalingグループに作成する。

2)起動設定の作成を選択する。

3)名前を記載する。

4)ストレージタイプの追加：デフォルトのままでしておく

5)接続先をマイIPにしてみる。

　->ルール追加をすることで、他の限定した人からのアクセスも可能となる。

6)起動設定を作成を押すことで完了となる。

■AutoScaling グループの作成

以下、設定する

①グループ名：Scaling-GP1

②グループサイズ：開始時  [ 3 ] インスタンス

③サブネット：AZを選択する。

④ロードバランシング：チェックを入れる。

⑤ヘルスチェック：EC2

⑥ヘルスチェックの猶予期間：300秒　->ひとまずデフォルトで。

①ELB：インスタンスのステータスチェックとELBのヘルスチェックで状態を確認します。

　　　　　　->ヘルスチェクに合格しない場合、EC2のTerminateと起動が繰り返される。

■注意

ELBタイプとDeep Health Checkパターンの併用は避けましょう。

②EC2：EC2のステータスがrunning以外の場合、またはシステムステータスがimpairedの場合に異常と見なされます

　　　　　　->Auto Scalingで管理されたEC2を停止すると、EC2はTerminateされる。

■[次の手順： スケーリングポリシーの設定] を選択する。

条件付きで、インスタンスの数の増減を決めたので以下の設定を行う。

■スケーリングポリシーを使用して、このグループのキャパシティを調整する。

①インスタンスの数を1個から5個に指定する。

②グループサイズの増加：CPU使用率が75%で1個インスタンスを増加

③グループサイズの減少：CPU使用率が30%で1個インスタンスを減少

■以下で問題ないようなら[AutoScaling グループの作成]を押す

ちなみに、通知の設定、タグの設定はスルーした。

■作成完了。