Container Service for Kubernetes:AHPA Controller リリースノート

仕組み

AHPA は、2 つの補完的なスケーリングパスを並列で実行します。

• 能動的予測： AHPA は DAMO アカデミーの機械学習アルゴリズムを用いて過去のメトリクスデータを分析し、最大 24 時間先の Pod 需要量を予測します。予測されたトラフィック急増に先立ち、Pod を事前にプロビジョニングします。このパスは、毎日のピーク、週単位のサイクルなど、周期的なトラフィックパターンを持つアプリケーションに有効です。

• 受動的予測： リアルタイムのメトリクスが予測されたベースラインから逸脱した場合（例：予期せぬトラフィックスパイク発生時）、AHPA は現在のデータに基づき即時に Pod 数を調整します。このパスは、予測不能な負荷変動に対するセーフティネットを提供します。

サービス劣化機能では、1 つ以上の特定のタイムウィンドウ内で、Pod 数の上限および下限を設定できます。

以下の図は、AHPA のアーキテクチャを示しています。

このアーキテクチャは、以下のモジュールで構成されます。

サポートされているメトリック

AHPA は、以下のメトリクスタイプをサポートします：CPU、メモリ、クエリ/秒（QPS）、応答時間（RT）、および外部メトリクス。

スケーリング方法

AHPA は、以下の 3 種類のターゲットに対してスケーリング決定を適用します。

すべての Pod がエラスティックコンテナインスタンス上で実行される ACK サーバーレスクラスターでは、AHPA によりゼロノード自動スケーリングが可能になります。つまり、ノード容量の管理を行わずに、Pod レベルでクラスターをスケーリングできます。

設計原則

AHPA は、以下の 3 つの原則に基づいて構築されています。

• 安定性： スケーリングは、アプリケーションが安定状態にある場合にのみトリガーされます。

• 運用管理不要： クライアント側に追加のコントローラーは不要です。AHPA の構成構文は HPA よりも簡潔です。

• サーバーレス志向： ノードのリソース使用率ではなく、Pod に焦点を当てており、サーバーレスおよびエラスティックコンテナインスタンス環境に自然に適合します。

注意事項

構成の詳細、前提条件、YAML のサンプルについては、「AHPA の概要」をご参照ください。

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