Container Service for Kubernetes:Implantando o AHPA

Pré-requisitos

• Você possui um cluster gerenciado ACK ou um cluster ACK Serverless. Para mais informações, consulte Criar um cluster gerenciado ACK ou Criar um cluster.

• O Managed Service for Prometheus deve estar ativado e ter pelo menos sete dias de dados históricos da aplicação coletados, como uso de CPU e memória. Para saber como ativá-lo, consulte Acessar e configurar o Managed Service for Prometheus.

Etapa 1: Instalar o AHPA Controller

1. Faça login no console do ACK. No painel de navegação à esquerda, clique em Clusters.

2. Na página Clusters, clique no nome do cluster. Em seguida, no painel de navegação à esquerda, clique em Components and Add-ons.

3. Na página Add-ons, localize o componente AHPA Controller. Clique em Install no cartão do componente e siga as instruções na tela para concluir a instalação.

Etapa 2: Configurar a fonte de dados do Prometheus

1. Faça login no console do ARMS.

2. No painel de navegação à esquerda, escolha Managed Service for Prometheus > Instances.

3. Na parte superior da página Instances, selecione a região da instância do Prometheus e clique no nome da instância (igual ao nome do cluster ACK).

4. Na página Settings, na seção HTTP API Address (Grafana Read Address), anote os valores dos seguintes campos:

   • (Opcional) Se a autenticação baseada em token estiver ativada, anote o token de acesso.

   • Visualize e anote o endpoint de Internal Network (URL do Prometheus).

5. Defina a URL de consulta do Prometheus no cluster ACK.

   1. Crie um arquivo chamado application-intelligence.yaml com o seguinte conteúdo.

      • prometheusUrl: Endpoint do Managed Service for Prometheus.

      • token: Token de acesso ao Prometheus.

      apiVersion: v1
      kind: ConfigMap
      metadata:
        name: application-intelligence
        namespace: kube-system
      data:
        prometheusUrl: "http://cn-hangzhou-intranet.arms.aliyuncs.com:9443/api/v1/prometheus/da9d7dece901db4c9fc7f5b9c40****/158120454317****/cc6df477a982145d986e3f79c985a****/cn-hangzhou"
        token: "eyJhxxxxx"

      Nota

      Para visualizar o painel do AHPA no Managed Service for Prometheus, configure também os seguintes campos neste ConfigMap:

      Para mais informações, consulte Ativar o painel do Prometheus para AHPA.

   2. Execute o comando a seguir para implantar o application-intelligence.

      kubectl apply -f application-intelligence.yaml

Etapa 3: Implantar um serviço de teste

O serviço de teste inclui um Deployment chamado fib-deployment, um Service chamado fib-svc e um gerador de carga chamado fib-loader para simular flutuações de tráfego. Implante também um recurso HorizontalPodAutoscaler (HPA) para estabelecer uma linha de base de comparação com o AHPA.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: fib-deployment
  namespace: default
  annotations:
    k8s.aliyun.com/eci-use-specs: "1-2Gi"
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: fib-deployment
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: fib-deployment
    spec:
      containers:
      - image: registry.cn-huhehaote.aliyuncs.com/kubeway/knative-sample-fib-server:20200820-171837
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: user-container
        ports:
        - containerPort: 8080
          name: user-port
          protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: "1"
            memory: 2000Mi
          requests:
            cpu: "1"
            memory: 2000Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: fib-svc
  namespace: default
spec:
  ports:
  - name: http
    port: 80
    protocol: TCP
    targetPort: 8080
  selector:
    app: fib-deployment
  sessionAffinity: None
  type: ClusterIP
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: fib-loader
  namespace: default
spec:
  progressDeadlineSeconds: 600
  replicas: 1
  revisionHistoryLimit: 10
  selector:
    matchLabels:
      app: fib-loader
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 25%
      maxUnavailable: 25%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      creationTimestamp: null
      labels:
        app: fib-loader
    spec:
      containers:
      - args:
        - -c
        - |
          /ko-app/fib-loader --service-url="http://fib-svc.${NAMESPACE}?size=35&interval=0" --save-path=/tmp/fib-loader-chart.html
        command:
        - sh
        env:
        - name: NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              apiVersion: v1
              fieldPath: metadata.namespace
        image: registry.cn-huhehaote.aliyuncs.com/kubeway/knative-sample-fib-loader:20201126-110434
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: loader
        ports:
        - containerPort: 8090
          name: chart
          protocol: TCP
        resources:
          limits:
            cpu: "8"
            memory: 16000Mi
          requests:
            cpu: "2"
            memory: 4000Mi
---
apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: fib-hpa
  namespace: default
spec:
  maxReplicas: 50
  minReplicas: 1
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: fib-deployment
  targetCPUUtilizationPercentage: 50
---

Etapa 4: Implantar o AHPA

Para configurar uma política de dimensionamento, crie um recurso AdvancedHorizontalPodAutoscaler.

1. Crie um arquivo chamado ahpa-demo.yaml com o seguinte conteúdo.

   apiVersion: autoscaling.alibabacloud.com/v1beta1
   kind: AdvancedHorizontalPodAutoscaler
   metadata:
     name: ahpa-demo
   spec:
     scaleStrategy: observer
     metrics:
     - type: Resource
       resource:
         name: cpu
         target:
           type: Utilization
           averageUtilization: 40
     scaleTargetRef:
       apiVersion: apps/v1
       kind: Deployment
       name: fib-deployment 
     maxReplicas: 100
     minReplicas: 2
     stabilizationWindowSeconds: 300
     prediction:
       quantile: 95
       scaleUpForward: 180
     instanceBounds:
     - startTime: "2021-12-16 00:00:00"
       endTime: "2031-12-16 00:00:00"
       bounds:
       - cron: "* 0-8 ? * MON-FRI"
         maxReplicas: 15
         minReplicas: 4
       - cron: "* 9-15 ? * MON-FRI"
         maxReplicas: 15
         minReplicas: 10
       - cron: "* 16-23 ? * MON-FRI"
         maxReplicas: 20
         minReplicas: 15

   A tabela a seguir descreve alguns parâmetros.

   Parâmetro	Obrigatório	Descrição
   scaleTargetRef	Sim	Especifica o Deployment de destino.
   metrics	Sim	Configura as métricas de dimensionamento. Métricas suportadas: CPU, GPU, memória, QPS e RT.
   target	Sim	Limiar de destino. Por exemplo, averageUtilization: 40 define a utilização alvo da CPU em 40%.
   scaleStrategy	Não	Define o modo de dimensionamento. Valor padrão: observer. auto: O AHPA executa operações de dimensionamento. observer: O AHPA apenas observa, sem executar dimensionamento. Use este modo para validar o funcionamento do AHPA. proactive: Apenas a previsão proativa entra em vigor. reactive: Apenas o dimensionamento reativo entra em vigor.
   maxReplicas	Sim	Número máximo de réplicas para expansão horizontal.
   minReplicas	Sim	Número mínimo de réplicas para redução de escala.
   stabilizationWindowSeconds	Não	Janela de estabilização para operações de dimensionamento. Evita flutuações rápidas no número de réplicas. Valor padrão: 300 segundos.
   prediction.quantile	Sim	Quantil de previsão. Valores maiores resultam em previsões mais conservadoras. Intervalo válido: 0 a 100. Recomendado: 90 a 99. Padrão: 99.
   prediction.scaleUpForward	Sim	Tempo necessário para um novo pod ficar Ready. Também conhecido como tempo de cold start.
   instanceBounds	Não	Limites de réplicas para períodos específicos. startTime: Hora de início. endTime: Hora de término.
   instanceBounds.bounds.cron	Não	Configura uma tarefa agendada via expressão cron, que usa campos separados por espaços para definir horários. Exemplo: - cron: " 0-8 ? MON-FRI" executa a tarefa a cada minuto das 00:00 às 08:59, de segunda a sexta-feira.

   Os campos de uma expressão cron são descritos a seguir. Para mais informações, consulte Tarefas agendadas Cron.

   Campo	Obrigatório	Valores permitidos	Caracteres especiais
   Minutos	Sim	0–59	* / , -
   Horas	Sim	0–23	* / , -
   Dia do mês	Sim	1–31	* / , - ?
   Mês	Sim	1–12 ou JAN–DEC	* / , -
   Dia da semana	Sim	0–6 ou SUN–SAT	* / , - ?

   Nota

   • Os campos Mês e Dia da semana não diferenciam maiúsculas de minúsculas. Por exemplo, SUN, Sun e sun têm o mesmo efeito.

   • Se o campo Dia da Semana não for configurado, o padrão será *.

   • Caracteres especiais:

     • *: Corresponde a todos os valores possíveis no campo.

     • /: Especifica um incremento para um valor.

     • ,: Lista valores enumerados.

     • -: Especifica um intervalo.

     • ?: Indica ausência de valor específico. Use no campo Dia do mês ou Dia da semana quando o outro estiver especificado.

2. Execute o comando a seguir para criar a política de dimensionamento do AHPA.

   kubectl apply -f ahpa-demo.yaml

Etapa 5: Visualizar os resultados da previsão

Para visualizar os resultados do dimensionamento preditivo do AHPA, ative o painel do Prometheus para AHPA.

Este exemplo usa o modo de dimensionamento observer (modo observer) para comparar os resultados de previsão do AHPA com os de uma política HPA padrão. Os resultados do HPA servem como linha de base para os requisitos reais de recursos da aplicação, permitindo observar se as previsões do AHPA atendem às expectativas.

Documentos relacionados

• Para usar métricas de GPU do Managed Service for Prometheus no dimensionamento preditivo do AHPA, consulte Configurar o dimensionamento preditivo do AHPA com base em métricas de GPU.

• Para visualizar os painéis de monitoramento fornecidos pelo Managed Service for Prometheus, consulte Ativar o painel do Prometheus para AHPA.