GKE HORIZONTAL POD Autoscaler

1. Comment Autoscaler vérifie-t-il le pod horizontal?
2. Que fait Autoscaler Horizontal Pod?
3. Quelle est la différence entre Autoscaler horizontal Autoscaler et Autoscaler vertical POD?
4. Combien de temps prend les autoscaleurs horizontaux POD?
5. Quelle est la différence entre le pod horizontal Autoscaler et Cluster Autoscaler?
6. Quelle est la différence entre l'automate verticale et horizontale?
7. La mise à l'échelle horizontale est-elle meilleure?
8. Quels sont les avantages de la mise à l'échelle horizontale?
9. Quel est le but de la mise à l'échelle horizontale?
10. Comment Horizontal Pod Autoscaler fonctionne-t-il avec Cluster Autoscaler?
11. La mise à l'échelle verticale est-elle moins chère que horizontale?
12. La mise à l'échelle verticale est-elle plus chère que horizontale?
13. La mise à l'échelle verticale est-elle possible à Kubernetes?
14. Comment surveillez-vous un pod qui fonctionne toujours?
15. Pouvez-vous faire évoluer les gousses à Kubernetes?
16. Comment Horizontal Pod Autoscaler fonctionne-t-il avec Cluster Autoscaler?
17. Comment fonctionne Autoscaler Vertical Pod?
18. Comment fonctionne Kubernetes Autoscaler?
19. Comment fonctionne Kubernetes Auto Scale?
20. Quelle est la différence entre l'échelle verticale et horizontale dans K8S?
21. Le cluster Autoscaler utilise-t-il le serveur de métriques?
22. Comment retirer Autoscaler Horizontal Pod Autoscaler?
23. Comment évoluer automatiquement les pods à Kubernetes?
24. Ce qui déclenche la mise à l'échelle?

Comment Autoscaler vérifie-t-il le pod horizontal?

Pour tester votre installation Horizontal Pod Autoscaler. Déployez une application de serveur Web Apache simple avec la commande suivante. Ce pod du serveur Web Apache reçoit une limite de CPU de 500 millicpu et il sert sur le port 80. Créer une ressource Autoscaler Horizontal POD pour le déploiement PHP-APACHE.

Que fait Autoscaler Horizontal Pod?

L'autoscaler de pod horizontal modifie la forme de votre charge de travail de Kubernetes en augmentant ou en diminuant automatiquement le nombre de gousses en réponse au processeur ou à la consommation de mémoire de la charge de travail, ou en réponse à des métriques personnalisées rapportées à partir de Kubernetes ou de métriques externes provenant de sources en dehors de votre cluster.

Quelle est la différence entre Autoscaler horizontal Autoscaler et Autoscaler vertical POD?

Fondamentalement, la différence entre VPA et HPA réside dans la façon dont ils évoluent. HPA Scales en ajoutant ou en supprimant les gousses - à moi-même une capacité de mise à l'échelle horizontalement. L'AVP, cependant, évolue en augmentant ou en diminuant les ressources CPU et mémoire dans les conteneurs de pod existants, tous les capacités de mise à l'échelle verticalement.

Combien de temps prend les autoscaleurs horizontaux POD?

Cette valeur est configurée avec l'indicateur - Horizontal-Pod-Autoscaler-CPU-Initialisation-Période, et sa valeur par défaut est de 5 minutes.

Quelle est la différence entre le pod horizontal Autoscaler et Cluster Autoscaler?

Cluster Autoscaler (CA): ajuste le nombre de nœuds dans le cluster lorsque les pods ne parviennent pas à planifier ou lorsque les nœuds sont sous-utilisés. Horizontal Pod Autoscaler (HPA): ajuste le nombre de répliques d'une application. Vertical Pod Autoscaler (VPA): ajuste les demandes et limites de ressources d'un conteneur.

Quelle est la différence entre l'automate verticale et horizontale?

Quelle est la principale différence? La mise à l'échelle horizontale signifie une mise à l'échelle en ajoutant plus de machines à votre pool de ressources (également décrite comme «mise à l'échelle»), tandis que la mise à l'échelle verticale se réfère à la mise à l'échelle en ajoutant plus de puissance (E.g. CPU, RAM) à une machine existante (également décrite comme «mise à l'échelle»).

La mise à l'échelle horizontale est-elle meilleure?

La mise à l'échelle horizontale est presque toujours plus souhaitable que la mise à l'échelle verticale car vous ne vous faites pas prendre un déficit de ressources.

Quels sont les avantages de la mise à l'échelle horizontale?

Avantages de l'échelle horizontale:

Il est simple à mettre en œuvre et coûte moins cher. Il offre des outils flexibles et évolutifs. Il a une mise à l'échelle illimitée avec l'ajout illimité d'instances de serveur. La mise à niveau d'une base de données à l'échelle horizontale est facile - il suffit d'ajouter un nœud au serveur.

Quel est le but de la mise à l'échelle horizontale?

La mise à l'échelle signifie horizontalement ajouter plus de serveurs afin que la charge soit distribuée sur plusieurs nœuds. La mise à l'échelle horizontalement nécessite généralement plus d'efforts que la mise à l'échelle verticale, mais il est plus facile de faire évoluer indéfiniment une fois. Cela se fait généralement par le regroupement et l'équilibrage de chargement.

Comment Horizontal Pod Autoscaler fonctionne-t-il avec Cluster Autoscaler?

Alors que le HPA et le VPA vous permettent d'étendre les pods, le cluster Autoscaler (CA) évolue vos grappes de nœuds en fonction du nombre de gousses en attente. Il vérifie s'il y a des gousses en attente et augmente la taille du cluster afin que ces gousses puissent être créées.

La mise à l'échelle verticale est-elle moins chère que horizontale?

La mise à l'échelle verticale est basée sur l'idée d'ajouter plus de puissance (CPU, RAM) aux systèmes existants, ajoutant essentiellement plus de ressources. La mise à l'échelle verticale est non seulement facile mais aussi moins chère que la mise à l'échelle horizontale.

La mise à l'échelle verticale est-elle plus chère que horizontale?

Le coût absolu de la mise à l'échelle horizontale est souvent exponentiellement supérieur à celui de la mise à l'échelle verticale. En effet.

La mise à l'échelle verticale est-elle possible à Kubernetes?

L'autoscaler de la pod vertical de Kubernetes ajuste automatiquement le processeur et les réservations de mémoire pour vos pods pour aider à "la bonne taille" vos applications. Cet ajustement peut améliorer l'utilisation des ressources en cluster et libérer le processeur et la mémoire pour d'autres gousses.

Comment surveillez-vous un pod qui fonctionne toujours?

Une sonde de vivacité avec un pod est idéale dans ce scénario. Une sonde de vivacité vérifie toujours si une application dans un pod est en cours d'exécution, si ce chèque échoue, le conteneur est redémarré. Ceci est idéal dans de nombreux scénarios où le conteneur est en cours d'exécution, mais en quelque sorte, l'application à l'intérieur d'un conteneur s'écrase.

Pouvez-vous faire évoluer les gousses à Kubernetes?

Vous pouvez les déploiements à échelles automobiles en fonction de l'utilisation du processeur des pods à l'aide de l'échelle autochtone de Kubectl ou à partir du menu GKE Workloads dans la console Google Cloud. Kubectl Autoscale crée un objet HorizontalPodautoscaler (ou HPA) qui cible une ressource spécifiée (appelée cible d'échelle) et l'échelle selon les besoins.

Comment Horizontal Pod Autoscaler fonctionne-t-il avec Cluster Autoscaler?

Alors que le HPA et le VPA vous permettent d'étendre les pods, le cluster Autoscaler (CA) évolue vos grappes de nœuds en fonction du nombre de gousses en attente. Il vérifie s'il y a des gousses en attente et augmente la taille du cluster afin que ces gousses puissent être créées.

Comment fonctionne Autoscaler Vertical Pod?

L'autoscaler de la pod vertical de Kubernetes ajuste automatiquement le processeur et les réservations de mémoire pour vos pods pour aider à "la bonne taille" vos applications. Cet ajustement peut améliorer l'utilisation des ressources en cluster et libérer le processeur et la mémoire pour d'autres gousses.

Comment fonctionne Kubernetes Autoscaler?

L'autoscaler de cluster Kubernetes ajuste automatiquement le nombre de nœuds dans votre cluster lorsque les pods échouent ou sont reprogrammés sur d'autres nœuds. Le cluster Autoscaler est généralement installé comme déploiement dans votre cluster.

Comment fonctionne Kubernetes Auto Scale?

L'auto-alimentation est l'une des principales fonctionnalités du cluster de Kubernetes. Il s'agit d'une caractéristique dans laquelle le cluster est capable d'augmenter le nombre de nœuds à mesure que la demande de réponse au service augmente et diminue le nombre de nœuds à mesure que l'exigence diminue.

Quelle est la différence entre l'échelle verticale et horizontale dans K8S?

La mise à l'échelle horizontale signifie augmenter le montant de votre instance. Par exemple, l'ajout de nouveaux nœuds à un cluster / piscine. Ou ajoutant de nouvelles pods en augmentant le nombre de répliques (Horizontal Pod Autoscaler). La mise à l'échelle verticale signifie augmenter les ressources (comme le processeur ou la mémoire) de chaque nœud dans le cluster (ou dans un pool).

Le cluster Autoscaler utilise-t-il le serveur de métriques?

Cluster Autoscaler a déjà un point de terminaison de métriques fournissant des mesures de base. Cela inclut les mesures de processus par défaut (nombre de goroutines, la durée GC, les détails du processeur et de la mémoire, etc.) ainsi que certaines mesures personnalisées liées au temps pris par diverses parties de la boucle principale de cluster Autoscaler.

Comment retirer Autoscaler Horizontal Pod Autoscaler?

Lorsque vous êtes à l'échelle automatique, cela crée un horizontalpoDScaleur. Vous pouvez le supprimer par: Kubectl supprimer le nom de hpa-hpa .

Comment évoluer automatiquement les pods à Kubernetes?

Vous pouvez les déploiements à échelles automobiles en fonction de l'utilisation du processeur des pods à l'aide de l'échelle autochtone de Kubectl ou à partir du menu GKE Workloads dans la console Google Cloud. Kubectl Autoscale crée un objet HorizontalPodautoscaler (ou HPA) qui cible une ressource spécifiée (appelée cible d'échelle) et l'échelle selon les besoins.

Ce qui déclenche la mise à l'échelle?

L'échelle des déclencheurs lorsque le trafic de réseau sortant moyen de chaque instance est supérieur à 6 Mo ou inférieur à 2 Mo pendant cinq minutes. Pour utiliser efficacement Amazon EC2 Auto Scale, vous devez configurer des déclencheurs de mise à l'échelle qui conviennent à votre application, à votre type d'instance et aux exigences de service.