Application High Performance Autoscaler (AHPA) コンポーネントを Alibaba Cloud の Prometheus Service に接続できます。これにより、CPU 使用率や Pod 数などのワークロードのモニタリングメトリックを表示するための、専用のすぐに使えるダッシュボードが提供されます。
前提条件
クラスターで Alibaba Cloud の Prometheus Service が有効になっており、Prometheus Agent のバージョンが 3.0.0 以降であること。詳細については、「Alibaba Cloud の Prometheus Service を有効にする」をご参照ください。
AHPA がデプロイされており、バージョンが v2.0.0 以降であること。詳細については、「AHPA をデプロイする」をご参照ください。
Prometheus の構成に次のパラメーターが追加されていること。
prometheus_writer_url: Remote Write の内部エンドポイント。prometheus_writer_ak: Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ID。prometheus_writer_sk: Alibaba Cloud アカウントの AccessKey Secret。
ステップ 1: AHPA を接続する
次のステップを実行して、AHPA コンポーネントを Alibaba Cloud の Prometheus Service に接続します。
ARMS コンソールにログインします。
左側のナビゲーションウィンドウで、[Integration Center] をクリックし、[ACK AHPA] を検索します。
[ACK AHPA] リソースカードをクリックします。画面の指示に従って Container Service for Kubernetes (ACK) クラスターを選択し、AHPA に接続するための構成を指定します。
構成項目
説明
統合名
現在の AHPA モニタリングインスタンスの一意の名前。
メトリック収集間隔 (秒)
モニタリングデータが収集される間隔。
AHPA ダッシュボードデータを表示する
ARMS コンソールにログインします。
左側のナビゲーションウィンドウで、[プロビジョニング] をクリックし、次に [接続済みコンポーネント] をクリックします。
[ACK AHPA] リソースカードをクリックし、[ダッシュボードリスト] タブに移動し、ダッシュボード名をクリックして Grafana でその詳細データを表示できます。
ダッシュボードには次の情報が表示されます。
CPU 使用率 & 実際の Pod: 現在のワークロードの平均 CPU 使用率と Pod 数。
実際 & 予測 CPU 使用量: 現在のワークロードの Pod の合計 CPU 使用量と予測使用量。予測使用量が実際の使用量より大きい場合、予測された CPU 容量が十分であることを示します。
Pod の傾向: 実際の Pod 数、推奨 Pod 数、およびプロアクティブに予測された Pod 数。
実際の Pod: 実行中の Pod の数。
推奨 Pod: AHPA がスケーリングに推奨する Pod の数。これは、プロアクティブな予測、リアクティブな予測、および境界範囲に基づいて決定される最終的な Pod の数です。
プロアクティブな予測: 既存データと検出された周期性に基づいて予測される Pod の数。
主要な AHPA メトリック
メトリック | 説明 |
| プロアクティブに予測された Pod の数 既存のメトリックに基づいて将来の期間について予測される Pod の数。 |
| リアクティブに予測された Pod の数 リアルタイムで予測される Pod の数。 |
| 推奨 Pod 数 |
| Pod の最大数 |
| Pod の最小数 |
| ターゲットのしきい値 |
参考資料
AHPA を使用して、HTTP リクエストのクエリ/秒 (QPS) やメッセージキューの長さなどのカスタムメトリックに基づいてアプリケーションをスケーリングするには、「AHPA を使用してアプリケーションの自動スケーリング用のカスタムメトリックを構成する」をご参照ください。