Container Service for Kubernetes:Horizontal Pod Autoscaling (HPA) の使用

事前準備

HPA 機能を使用する前に、Kubernetes の公式ドキュメント Horizontal Pod Autoscaling をお読みになり、その基本原則、アルゴリズムの詳細、設定可能なスケーリング動作について理解することを推奨します。

Container Service for Kubernetes (ACK) クラスターは、さまざまなワークロードスケーリング (スケジューリングレイヤーの弾力性) およびノードスケーリング (リソースレイヤーの弾力性) ソリューションを提供します。先に進む前に、「Auto Scaling」をお読みになり、各ソリューションのユースケースと制限事項を理解してください。

前提条件

• ACK マネージドクラスターまたはACK 専用クラスターが作成されていること。詳細については、「クラスターの作成」をご参照ください。

• kubectl コマンドを使用して HPA を実装する場合は、kubectl クライアントを Kubernetes クラスターに接続する必要があります。詳細については、「クラスターの KubeConfig を取得し、kubectl を使用してクラスターに接続する」をご参照ください。

コンソールでの HPA アプリケーションの作成

Container Service for Kubernetes (ACK) は HPA と統合されており、ACK コンソールで HPA アプリケーションを作成できます。アプリケーションの作成時に HPA を有効にすることも、既存のアプリケーションに対して有効にすることもできます。各ワークロードに対しては、1つの HPA のみを作成することを推奨します。

kubectl を使用した HPA アプリケーションの作成

オーケストレーションテンプレートから手動で HPA を作成し、スケーリングしたい Deployment オブジェクトにバインドすることもできます。その後、kubectl コマンドを使用してコンテナーの自動スケーリングを構成できます。各ワークロードに対しては、1つの HPA のみを作成することを推奨します。以下の手順では、HPA をサポートする Nginx アプリケーションを例として使用します。

1. nginx.yml という名前のファイルを作成し、次の内容をコピーします。

   重要

   HPA を実装する場合、Pod の request リソースを設定する必要があります。そうしないと、HPA は実行できません。リソースプロファイル機能を使用して、過去のリソース使用量データを分析し、コンテナーのリクエストとリミットを設定するための推奨値を取得できます。詳細については、「リソースプロファイル」をご参照ください。

   YAML の例を展開して表示

   apiVersion: apps/v1 
   kind: Deployment
   metadata:
     name: nginx
     labels:
       app: nginx
   spec:
     replicas: 2
     selector:
       matchLabels:
         app: nginx  
     template:
       metadata:
         labels:
           app: nginx
       spec:
         containers:
         - name: nginx
           image: nginx:1.7.9 # 実際の <image_name:tags> に置き換えてください。
           ports:
           - containerPort: 80
           resources:
             requests:         # requests を設定する必要があります。設定しない場合、HPA は計算を実行できず、メトリックは不明として表示されます。
               cpu: 500m

2. 次のコマンドを実行して Nginx アプリケーションを作成します。

   kubectl apply -f nginx.yml

3. hpa.yml という名前のファイルを作成し、次の内容をコピーして HPA を作成します。

   scaleTargetRef を使用して、HPA がバインドされるオブジェクトを指定します。この例では、HPA は nginx という名前の Deployment にバインドされます。すべての Pod 内のすべてのコンテナーの平均 CPU 使用率が 50% に達すると、スケーリングイベントがトリガーされます。

   1.24 以降

   apiVersion: autoscaling/v2
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:
     name: nginx-hpa
   spec:
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1
       kind: Deployment
       name: nginx
     minReplicas: 1  # Deployment のレプリカの最小数。値は 1 以上の整数である必要があります。
     maxReplicas: 10  # Deployment のレプリカの最大数。値は minReplicas より大きい必要があります。
     metrics:
     - type: Resource
       resource:
         name: cpu
         target:
           type: Utilization
           averageUtilization: 50 # リソースの目標平均使用率。これは、平均リソース使用量とリクエストされた量との比率です。
                  

   1.24 より前

   apiVersion: autoscaling/v2beta2
   kind: HorizontalPodAutoscaler
   metadata:
     name: nginx-hpa
   spec:
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1
       kind: Deployment
       name: nginx
     minReplicas: 1  # 値は 1 以上の整数である必要があります。
     maxReplicas: 10  # 値は最小レプリカ数より大きい必要があります。
     metrics:
     - type: Resource
       resource:
         name: cpu
         target:
           type: Utilization
           averageUtilization: 50
                  

   CPU とメモリの両方のメトリックを指定したい場合は、2つの HPA を作成する代わりに、metrics フィールドに cpu と memory の両方のリソースタイプを指定できます。HPA は、いずれかのメトリックがスケーリングのしきい値に達したことを検出すると、スケーリング操作を実行します。

   metrics:
     - type: Resource
       resource:
         name: cpu
         target:
           type: Utilization
           averageUtilization: 50
     - type: Resource
       resource:
         name: memory
         target:
           type: Utilization
           averageUtilization: 50

4. 次のコマンドを実行して HPA を作成します。

   kubectl apply -f hpa.yml

   この時点で、kubectl describe hpa <HPA_name> コマンドを実行します。この例では、HPA 名は nginx-hpa です。出力に次の警告メッセージが表示されることが想定されます。このメッセージは、HPA がまだデプロイ中であることを示します。kubectl get hpa コマンドを実行して HPA のステータスを確認できます。

   Warning  FailedGetResourceMetric       2m (x6 over 4m)  horizontal-pod-autoscaler  missing request for cpu on container nginx in pod default/nginx-deployment-basic-75675f5897-mqzs7
   
   Warning  FailedComputeMetricsReplicas  2m (x6 over 4m)  horizontal-pod-autoscaler  failed to get cpu utilization: missing request for cpu on container nginx in pod default/nginx-deployment-basic-75675f5

5. HPA が作成され、Pod がスケーリング条件を満たすのを待ちます。この例では、スケーリング条件は Nginx Pod の CPU 使用率が 50% を超えることです。その後、再度 kubectl describe hpa <HPA_name> コマンドを実行して、水平スケーリングのステータスを表示します。

   次の出力は、HPA が期待どおりに実行されていることを示します。

   Type    Reason             Age   From                       Message
     ----    ------             ----  ----                       -------
     Normal  SuccessfulRescale  5m6s  horizontal-pod-autoscaler  New size: 1; reason: All metrics below target

関連操作

デフォルトのスケーリング動作がビジネス要件を満たさない場合は、behavior フィールドを使用して、スケールダウン (scaleDown) とスケールアウト (scaleUp) の動作をより詳細に構成できます。詳細については、「設定可能なスケーリング動作」をご参照ください。

behavior フィールドでサポートされる典型的なシナリオには、以下が含まれますが、これらに限定されません：

• トラフィックスパイク時の迅速なスケールアウト。

• 負荷変動が頻繁なシナリオでの迅速なスケールアウトと緩やかなスケールインの実装。

• 状態に敏感なアプリケーションに対するスケールインの無効化。

• リソースに制約がある、またはコストに敏感なシナリオでは、stabilizationWindowSeconds 安定化ウィンドウを使用してスケールアウトの速度を制限できます。これにより、一時的な変動による頻繁な調整を減らすことができます。

behavior の構成と例の詳細については、「HPA のスケーリング感度の調整」をご参照ください。

よくある質問

• HPA メトリックの current フィールドに unknown と表示された場合の対処法

• HPA がメトリックを収集できず、スケーリングに失敗した場合の対処法

• ローリングアップデート中に HPA によって過剰な Pod が追加された場合の対処法

• スケーリングのしきい値に達しても HPA が Pod をスケーリングしない場合の対処法

• HPA のメトリック収集間隔の設定方法

• CronHPA と HPA は競合せずに対話できますか？ CronHPA が HPA と対話できるようにするにはどうすればよいですか？

• CPU またはメモリの使用率が急激に増加したときに HPA によって過剰な Pod が追加される問題の修正方法

• 監査ログのメトリック値がしきい値より低いのに HPA がアプリケーションをスケールアウトした場合の対処法

• HPA は Pod がスケールインされる順序を決定できますか？

• HPA によって収集された使用率メトリックの単位は何を意味しますか？

• kubectl get hpa コマンドを実行した後に TARGETS 列に unknown と表示された場合の対処法

• HPA がサポートするメトリックの確認方法

• NGINX Ingress ログのフォーマットをカスタマイズした後の水平自動スケーリングの設定方法

関連ドキュメント

その他の関連ドキュメント

• Kubernetes の外部メトリックサポートを使用して Alibaba Cloud コンポーネントメトリックに基づいて HPA を実装する方法については、「Alibaba Cloud コンポーネントメトリックに基づく水平ポッド自動スケーリング」をご参照ください。

• Prometheus メトリックを HPA が水平ポッド自動スケーリングに使用できるメトリックに変換する方法については、「Alibaba Cloud Prometheus メトリックに基づく水平ポッド自動スケーリング」をご参照ください。

• 自動スケーリングの問題のトラブルシューティングについては、「ノードの自動スケーリングに関するよくある質問」をご参照ください。

• CronHPA と HPA を連携させるには、「CronHPA と HPA の連携」をご参照ください。

その他の ワークロードスケーリングソリューション

• アプリケーションのリソース使用量に周期的な変化があり、Crontab ポリシーのようにスケジュールに基づいて Pod をスケーリングする必要がある場合は、「CronHPA を使用したスケジュールに基づく水平ポッドスケーリング」をご参照ください。

• アプリケーションのリソース使用量に周期的な変化があり、ルールで定義するのが難しい場合は、AHPA を使用して過去のメトリックからビジネスサイクルを自動的に識別し、それに応じて Pod をスケーリングできます。詳細については、「予測型自動スケーリング (AHPA)」をご参照ください。

• Pod のリソース使用量に基づいてリソースリミットを自動的に設定し、Pod が十分な計算リソースを持つようにするには、「Vertical Pod Autoscaling (VPA) の使用」をご参照ください。

• メッセージキュー、スケジュールされたポリシー、カスタムメトリックなどの Kubernetes イベントに基づいて Pod のスケーリングポリシーを柔軟にカスタマイズするには、「イベント駆動型自動スケーリング」をご参照ください。

組み合わせソリューション

HPA をノードの自動スケーリング機能と組み合わせて使用することで、クラスターのリソースが不足した場合にノードを自動的にスケーリングできます。詳細については、「ノードの自動スケーリングの有効化」をご参照ください。